GeoGebra：输入缩放如何影响回归与二次模型拟合

该范例演示在训练或建模时对输入变量进行缩放（Scaling the Inputs）后，数据与模型拟合结果如何发生变化，并强调可比性与数值稳定性。核心数学概念包括：线性回归/二元回归的建模思想、二次方程/二次函数的拟合形式、以及在统计检验语境下“缩放不改变量含义但会改变参数尺度与计算表现”的理解。作图构造要点可从构造摘要提炼：仅包含对象 text1、text2，用于在图面中标注关键结论与缩放前后对比说明（如“输入缩放前/后”与公式或参数含义），因此实现思路是先完成图形/计算结果的展示，再用文本对象承载叙述与对照。适合中学后期到大学初级阶段的数学建模、数据分析与信息技术课程，用于回归建模、特征预处理与数值方法的教学与讨论。