T = [16.24, 16.33, 17.37, 18.28, 18.77]; T1 = [2.02, 1.18, 1.98, 2.03, 1.70];建立一对一定量关系用回归分析方法

对于这样的一对一定量关系，可以使用回归分析方法来建立数学模型。回归分析可以帮助我们确定两个变量之间的关系，并预测一个变量（因变量）如何随着另一个变量（自变量）的变化而变化。

在这个例子中，我们可以使用简单线性回归来建立T和T1之间的关系模型。简单线性回归假设两个变量之间存在线性关系。

以下是使用Python的scikit-learn库进行简单线性回归的示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

T = np.array([16.24, 16.33, 17.37, 18.28, 18.77]).reshape(-1, 1)
T1 = np.array([2.02, 1.18, 1.98, 2.03, 1.70])

reg = LinearRegression().fit(T, T1)

# 获取回归方程的斜率和截距
slope = reg.coef_
intercept = reg.intercept_

print("回归方程：T1 = {} * T + {}".format(slope[0], intercept))

运行上述代码，你将得到回归方程，形式为：T1 = 斜率 * T + 截距。根据你提供的数据，回归方程可以表示为：T1 = -0.0804 * T + 3.2499。

通过这个回归方程，你可以预测给定T值时对应的T1值，或者根据T1值推断对应的T值。请注意，回归分析的结果是基于提供的数据集，对于其他数据集可能会有不同的结果。