比萨斜塔回归分析演示
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① 本范例演示如何利用实测数据对比萨斜塔的倾斜轮廓进行回归拟合，展示线性与多项式回归曲线随数据变化的动态效果。② 涉及核心数学概念：线性回归、多项式拟合、最小二乘法、标准差、假设检验及微积分中的优化思想。③ 作图要点：使用 GeoGebra 命令 FitPoly 对点集 A1…A13、B1…B13 进行多项式拟合，配合 Sum 计算残差平方和；对象包括 26 个数据点及辅助点 A…N，构建回归曲线与置信带。④ 适合高中统计选修、大学概率统计入门课程，以及数学建模与数据分析教学演示。
GeoGebra 命令及参数
FitPoly(list1, 1) → fFitPoly(list1, 2) → gSum(E1:E13) → E14Sum(F1:F13) → F14