Tieto luonnonilmiöistä syntyy mittausten perusteella. Mitattaessa kahta suuretta on mielekästä tarkastella suureiden riippuvutta toisistaan kuvaajan avulla. Suureet sijoitetaan vaaka- ja pystyakseleille. Mittauspisteiden muodostamasta joukosta nähdään, sijoittuvatko pisteet suoralle tai muodostavavatko ne jonkin muun säännönmukaisen käyrän.

Suoran tai käyrän sovittaminen on tulosten mallintamista. Tällöin idealisoidaan tulokset yksinkertaisen matemaattisen funktion mukaiseksi. YO-tehtävissä tilanne on tavallisesti sellainen, että tehtävässä selvitetään mitattujen suureiden välinen riippuvuus tai aiheen teorian perusteella tiedetään, millaista mallia tulosten pitäisi noudattaa. Suoran tai käyrän sovituksella korjataan yksittäisiin mittauspisteisiin sisältyviä satunnaisia mittausvirheitä ja saadaan suureiden riippuvuutta parhaiten mallintava matemaattinen yhtälö.

Lineaarinen riippuvuus ja suoran yhtälö

Kun mittauspisteet asettuvat (likimäärin) suoralle, voidaan suureiden välillä todeta lineaarinen riippuvuus. Tällöin niiden välinen yhtälö on suoran yhtälö. Suoran yhtälö on yleisesti muotoa [[$ y=kx+b $]]​, jossa [[$y$]] ja [[$x$]] ovat muuttujat, [[$k$]] on suoran kulmakerroin sekä [[$b$]] suoran ja pystyakselin leikkauskohta. Fysiikassa [[$x$]] ja [[$y$]] vastaavat mitattuja suureita ja kulmakerroin on suure, joka yhdistää mitatut suureet toisiinsa. Vakiotermi on samaa suuretta kuin pystyakselin suure [[$y$]]. Kulmakerroin on usein tehtävissä olennaisin parametri, mutta vakiotermillä voi olla oma merkityksensä erityisesti, jos se poikkeaa selvästi nollasta pystyakselin mittauspisteiden arvoihin verrattuna.

Kulmakerroin on suureiden osamääränä siten, että [[$ k=\frac{\Delta y}{\Delta x} $]]​. Ilmaisu tarkoittaa, että suureiden muutosten suhde on vakio eli kulmakerroin on sama laskettuna mistä tahansa kohdasta suoraa. Lineaarinen sovitus voidaan tehdä mittausohjelmistolla. Ohjelmisto kertoo suoran yhtälön, joten suoran parametrit [[$k$]] ja [[$b$]] saadaan automaattisesti.

Epälineaarinen riippuvuus ja käyrän sovitus

Mikäli mittauspisteet eivät muodosta suoraa, mallinnetaan tilannetta käyrällä. Kaksi erityyppistä tilannetta voi tulla vastaan.

Tilanne 1 - Ei tietoa sopivasta matemaattisesta mallista

Jos suureiden väliselle riippuvuudelle ei ole selkeää matemaattista mallia, valitaan Logger Pro:n Käyrän sovitus -valikosta silmämääräisesti parhaiten pisteisiin sopiva käyrä. Tämän jälkeen käyrää voidaan analysoida. Käyrän muodolla mittauspisteiden rajoittaman alueen ulkopuolella ei ole merkitystä, eikä ekstrapolointi ennen ensimmäistä tai viimeisen mittauspisteen jälkeen ole kovin mielekästä. Yleisesti ottaen tarpeeksi korkean asteen polynomifunktio saadaan sovitettua mihin muotoon tahansa, joten Logger Pro:n 5. asteen polynomi (korkein mahdollinen) on varsin käytännöllinen.

Tilanne 2 - Suureiden välinen teoreettinen riippuvuus on tiedossa

Jos suureiden välinen epälineaarinen riippuvuus on teoreettisesti tunnettu, sovitetaan pistejoukkoon juuri oikea käyrä. Tällöin sovituksen parametreja voidaan hyödyntää tehtävässä. Esimerkiksi radioaktiivisen näytteen aktiivisuuden riippuvuus ajan suhteelle on yleisesti tiedossa oleva matemaattinen malli. Tiedetään, että aktiivisuus vähenee eksponentiaalisesti hajoamislain mukaan [[$ A=A_0 e^{-\lambda t} $]]​.

Sijoitetaan pisteet mittausohjelmaan, sovitetaan eksponentiaalinen käyrä, josta saadaan parametrina hajoamisvakio [[$ \lambda $]]​, jonka perusteellla voidaan laskea esimerkiksi puoliintumisaika.