% mkex2
  clear, clf
  t=(0:500:3000)';
  x=[0.1000 0.0892 0.0776 0.0705 0.0603 0.0542 0.0471]';
  y=log(x);                    % transformera data
  A=[ones(size(t)) t];         % generera matris
  c=A\y;                       % minstakvadratlösning
  x0=exp(c(1)), k=-c(2)        % parametrarna
  yanp=A*c;  res=y-yanp;       % residual i linj.modellen
  subplot(2,3,1), plot(t,y,'x', t,yanp)
  title('Linjar modell')
  xanp=x0*exp(-k*t); resx=x-xanp;  % exp.modellens residual
  tplot=(0:50:3000)';          % litet steg i plottningen 
  xplot=x0*exp(-k*tplot);      % anpassade värden
  subplot(2,3,2), plot(t,x,'x', tplot,xplot)
  title('Data och anpassad kurva')
  subplot(2,3,3), plot(t,resx), title('x - xanp')

  
