Для доказательства того, что теоретический ход зависимости должен быть вида y=kx+b, можно использовать метод наименьших квадратов.

Предположим, что у нас есть набор экспериментальных данных, представленных точками (x_i, y_i). Мы хотим аппроксимировать эти данные линейной зависимостью y=kx+b.

Для этого мы можем построить функцию ошибки E(k,b), которая будет равна сумме квадратов расстояний между экспериментальными точками и точками, лежащими на графике y=kx+b:

E(k,b) = Σ(y_i - kx_i - b)^2

Минимизируя эту функцию ошибки, мы найдем оптимальные значения параметров k и b, которые наилучшим образом описывают наши данные. Это делается путем дифференцирования E(k,b) по k и b и приравнивания производных к нулю.

После решения уравнений для k и b мы получим итоговую зависимость y=kx+b, которая будет наилучшим образом описывать наши экспериментальные данные.

Физическая интерпретация параметра k - это угловой коэффициент прямой, который показывает, насколько изменяется зависимая переменная y при изменении независимой переменной x. Физическая интерпретация параметра b - это точка пересечения прямой с осью ординат, которая показывает значение y при x=0 и может быть использована для коррекции нулевого уровня.

Таким образом, теоретический ход зависимости должен быть вида y=kx+b, так как это наиболее общая и удобная форма линейной зависимости, которая может быть применена для аппроксимации широкого класса экспериментальных данных.