その機能は次のとおりです。
W(x)=740× # 0.87 # ^x
これは指数関数的減衰関数です。なぜなら、底である0.87は0と1の間にあるからです。
0 < 0.87 < 1
つまり、試料の重量は時間とともに減少するということだ。
重量を求める必要があるのは、次の場合です。
x=3
関数に3を代入します。
W(3)=740× # 0.87 # ^3
まず指数を計算します。
# 0.87 # ^3=0.87×0.87×0.87
# 0.87 # ^3=0.658503
次に、740を掛けます。
W(3)=740×0.658503
W(3)=487.29222
小数点以下第2位に四捨五入：
W(3)#487.29
したがって、3年後の放射性試料の重量はおよそ次のようになります。
487.29オンス

関数M(t)は、t年後の企業の予測市場シェアを表します。
横軸は以下を表します。
t = "年単位の時間"
縦軸は以下を表します。
M(t)＝「市場シェア率」
企業の市場シェアが次の値に達した時点を特定する必要があります。
60%
グラフからこの質問に答えるには：
縦軸上の60の位置を探してください。
青い曲線に到達するまで水平方向に移動します。
水平軸までスクロールして、対応する時刻を読み取ります。
グラフから、青い曲線は6年後、およそ次の時点で60%に達します。
t=6.6
したがって、同社は約次の期間後には市場シェア60％を獲得すると予想されます。
6.6「年」

このグラフは、ウサギの個体数データに対するロジスティック回帰モデルを示しています。
与えられた値は次のとおりです。
r^2=0.94
r²値が1に近いほど、モデルがデータによく適合していることを意味します。0.94は1に近いので、回帰モデルはデータに強く適合していると言えます。
しかし、外挿は慎重に行う必要がある。外挿とは、観測データの範囲外の値をモデルを用いて予測することである。
散布図から、データ値はおおよそ次の範囲に分布しているように見える。
x=4 "から " x=20
妥当な外挿範囲は、観測データに近接しているべきである。その範囲は以下のとおりである。
x=0 "から " x=24
両側のデータ範囲をわずかに超えているため、はるかに広い区間よりも妥当である。
x=-4 "から " x=28
r^2 < 1 または r^2 > 0.7 という理由で外挿が適切ではないという主張は、妥当な解釈ではありません。