对实验原始数据进行处理，通常有这么几种方法：

1. 数据拟合得到方程；
   
2. 与理论结果进行对比，突出试验数据的精确性或者理论的优越性；
   
3. 与仿真结果进行对比，验证仿真结果的真实性；
   
4. 与理论结果和仿真结果同时进行对比。
   

问题回到用什么类型的方程对这些离散点进行拟合？

首先，在不考虑变量的真实意义的情况下，会有很多种拟合方程满足要求。所以，在拟合的时候一定要综合考虑变量的真实意义，才能缩小这个范围，找到最后价值的拟合方程。

对于一些一眼就能看出规律的数据点，能够很容易猜到拟合方程类型，比如：

(2.5,6.41)
(3.0,7.18)
(3.5,7.73)
(4.0,8.51)
(4.5,9.22)
(5.0,9.76)
(5.5,10.48)

这些点只要在 MATLAB 或者 Origin 上一画，马上就能看出来大概就是用一次函数拟合。

如果都是这样的离散点，那就容易了。事实上，很多工程上的问题，由于自身材料的不连续性、不均匀性和各向异性等特点，以及所处环境的变异性特点，导致一些离散点分布很复杂，没有那么简单。