我有一个数据集
d = {{0., 0.}, {0.5, 6.31267}, {0.75, 7.95463},
{1., 8.91956}, {1.5, 9.49294}, {2., 9.01877},
{3., 6.95413}, {5., 3.20838}, {7., 1.31298}}
其中每个观察的第一个值对应的值为time-t，第二个值对应concentration-c。
使用FindFit，我已经能够获得高斯曲线的近似值。尽管如此，我希望获得一个取决于t的平均值的近似值，而不是像mu(t)=ae^(-b1t)- ae^(-b2t)这样的解决方案。
为了做到这一点，我应该使用哪种命令？