ゼロにセンタリングし、それが以下の単位標準偏差をもつようにスケーリングします。.このセンタリングとスケーリングの変換により、多項式と近似アルゴリズムの両方の数値特性が改善されます。次の多項式を点にあてはめます。polyfit(x,y,7);より細かいグリッド上で多項式を計算して結果をプロットします。つの点にあてはめます。次の多項式をあてはめられます。間のより細かい点のグリッド上で、元の関数と多項式近似を計算します。プロットし、多項式近似を求めるために使用した点を円で強調表示します。区間では良好ですが、この区間の外側では近似させた関数から急速に離れています。次の近似多項式の係数を求めます。0.0004近似の程度を見るために、データ点で多項式を計算し、データ、近似値、誤差を表示する表を生成します。⋮この区間内では、内挿値と実際の値は、かなり一致しています。この区間の外側で外挿値が実際のデータからどの程度急速に離れるのかを見るためにプロットを作成します。年の人口のデータのテーブルを作成し、データ点をプロットします。次の多項式をあてはめます。これにより問題の数値特性が向上します。なるようにスケーリングします。これにより近似計算において悪条件のヴァンデルモンド行列を避けることができます。結果を元の年に対してプロットします。次元データ点に近似します。次多項式をデータに近似します。その結果得られる線形回帰モデルをデータでプロットします。予測区間の推定を含めて結果をプロットします。次多項式でデータを近似します。つの出力を指定します。次多項式近似を評価します。番目の入力として誤差推定の構造体を指定し、標準誤差の推定値を計算します。