Messwerte auswerten - Polynomkoeffizienten

Hallo zusammen,
oft habe ich eine Wertetabelle mit Messdaten oder Werte aus Herstellerprogrammen, die zu zwei vorgegebenen Werten einen abhängigen Wert beinhaltet.
Als Beispiel habe ich eine Verdampfungstemperatur t0 und eine Verflüssigungstemperatur tC und zu diesen beiden Werten gibt es eine passende Kälteleistung.
Trage ich die Werte in eine Exceltabelle ein bekomme ich beispielsweise für eine Verdampfungstemperatur von -15°C und Verflüssigungstemperaturen von 40...65°C eine schöne Kurve und kann mittels RGP auch die dazugehörige Gleichung bestimmen. Dies kann ich dann für eine Verdampfungstemperatur von -10, -5, 0, 5, 10 und 15°C wiederholen. Am Ende des Tages habe ich dann 7 schöne Kurven zur jeweiligen Verdampfungstemperatur.

Jetzt stellt sich für mich die Frage, wie ich aus diesen 7 Kurven/Formeln eine einzelne Kurve/Formel bekomme in die ich t0 und tC eingebe und die passende Kälteleistung zurück bekomme. Meistens haben die Hersteller hierzu eine entsprechende Formel mit Polynomkoeefizienten. Könnte ich dies auch für meine selbst gemessenen Werte erreichen/berechnen?

Jemand eine Idee, wie ich hier vorgehen könnte? Anbei meine Beispieldatei.

https://www.herber.de/bbs/user/167429.xlsx

Vielen Dank für die Unterstützung.

Grüße. Dan

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Zur Abrundung noch folgendes:

Ich hab jetzt auch nochmal nach einer Site gesucht, die multiple Regression anbietet und bin darauf gestoßen:
https://www.statskingdom.com/410multi_linear_regression.html
Dort hab ich etwas herum probiert.

Wenn ich deine ursprüngliche Variante mit der Spalte X^2*Y^2 nehme, wird diese Spalte verworfen und dann die Regression nochmal ohne X^2*Y^2 gemacht.
Es heißt, dass X^2*Y^2 nicht signifikant für die Vorhersage von Z wäre, was ich ja auch genau so gesehen hatte. Genauer heißt es:
"The following independent variable is not significant as predictor for Y: X3. Therefore it was excluded from the model."
(Dort heißt halt die Zielvariable nicht Z sondern Y und die einzelnen Spalten X1, X2... usw. wobei in X3 eben unsere Spalte X^2*Y^2 war)
Das Ergebnis zeigt dann ohne X^2*Y^2 eine ganz ähnliche Korrelation wie mit. Es wird damit halt leider auch nicht viel besser, aber die Formel würde sich (natürlich mit anderen Koeffizienten) immerhin verkürzt haben.

Ich hatte aber ja für X^2*Y^2 eben Y^3 eingebaut. Und wie ich auf die Idee gekommen bin, ist auch schnell erklärt.
Ich hatte einfach mit der Regression einzelner Reihen und Spalten begonnen und bei den Reihen hatte sich eben Y^3 als signifikant gezeigt.
RGP ist ja schön, aber ohne einen ausführliche Analyse wahrscheinlich nicht immer zielführend.

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