Fitten

Da wir die Größen für die wahrscheinlichen Fehler  für jeden Punkt haben, werden wir diese auch in der Auswertung nutzen.

Der Fit einer Geraden an die Daten führt zu:

Hieran können wir verschiedenes Interessantes sehen :
Der Experimental Data Analyst hat weniger versucht, den obersten Punkt zu erreichen, da bekannt ist, daß dieser den größten Fehler besitzt. Jedoch wurde versucht, die Gerade durch alle Fehlerbalken passieren zu lassen.
Das Ergebniss für die Parameter der Gerade (X[0] ist der Achsenabschnitt und X[1] die Steigung), zeigt auch deren berechnete Fehler basierend auf den Fehlern der Eingabedaten. x[0] ist -52± 12 und x[1] ist 0.00215± 0.0047. Die Graphik zeigt drei Geraden, die Gestrichelten sind die Grenzen der Geraden bei der Benutzung der Fehler des Parameters höchster Ordnung x[1].

Zusammengefasst zeigt sich, daß der Experimental Data Analyst die gesamte verfügbare Information  benutzt hat, um einen besseren Fit zu geben
als wenn nur die gemessenen Werte betrachtet werden. Desweitern erhält man noch eine Abschätzung für die Zuverlässigkeit des Ergebnisses. Bessere Antworten mit mehr Glaubwürdigkeit.