$\mathrm{VGS\_exp}≔\left[2\,2.5\,3\,3.5\,4\,4.5\,5\,5.5\right]\:$

$\mathrm{ID\_exp}≔\left[0.306\,1.393\,3.141\,6.618\,11.242\,15.687\,20.93\,25.389\right]\:$

$\mathrm{p1}≔\mathrm{plot}\left(\mathrm{VGS\_exp}\,\mathrm{ID\_exp}\,\mathrm{style}\=\mathrm{point}\right) \:$

$\mathrm{display}\left(\mathrm{p1}\right)$

$\mathrm{ID}≔\mathrm{K}\cdot {\left(\mathrm{VGS}-\mathrm{VTO}\right)}^2$

$\mathrm{ID}≔K{\left(\mathrm{VGS}-\mathrm{VTO}\right)}^2$

$\mathrm{eq}≔\mathrm{NonlinearFit}\left(\mathrm{ID}\,\mathrm{VGS\_exp}\,\mathrm{ID\_exp}\,\mathrm{VGS}\right)$

$\mathrm{eq}≔1.58405874756309{\left(\mathrm{VGS}-1.42182812976269\right)}^2$

$\mathrm{res}≔\mathrm{NonlinearFit}\left(\mathrm{ID}\,\mathrm{VGS\_exp}\,\mathrm{ID\_exp}\,\mathrm{VGS}\,\mathrm{output}\=\mathrm{parametervalues}\right)$

$\mathrm{res}≔\left[K=1.58405874756309\,\mathrm{VTO}=1.42182812976269\right]$

$\mathrm{NonlinearFit}\left(\mathrm{ID}\,\mathrm{VGS\_exp}\,\mathrm{ID\_exp}\,\mathrm{VGS}\,\mathrm{output}\=\mathrm{residualsumofsquares}\right)$

$3.250638736$

$\mathrm{p2}≔\mathrm{plot}\left(\mathrm{eq}\,\mathrm{VGS}\=\min \left(\mathrm{VGS\_exp}\right)..\max \left(\mathrm{VGS\_exp}\right)\right)\:$

$\mathrm{display}\left(\mathrm{p1}\,\mathrm{p2}\right)$

$$\begin{gathered} \mathrm{f}≔\mathbf{proc}\left(\mathrm{VGS}\,\mathrm{K}\,\mathrm{VTO}\right) \\ \mathbf{local} \mathrm{ID}\: \\ \mathrm{ID}≔\mathrm{K}\cdot {\left(\mathrm{VGS}-\mathrm{VTO}\right)}^2\; \\ \mathbf{return} \mathrm{ID}\: \\ \mathbf{end} \mathbf{proc}\: \end{gathered}$$

$\mathrm{NonlinearFit}\left(\mathrm{f}\,\mathrm{VGS\_exp}\,\mathrm{ID\_exp}\right)$

$\left[\begin{array}{c}1.58405874756309\\ 1.42182812976269\end{array}\right]$

$\mathrm{ID\_f}≔\left(\mathrm{VGS}\,K\,\mathrm{VTO}\right)\to K {\left(\mathrm{VGS}-\mathrm{VTO}\right)}^2$

$\mathrm{ID\_f}≔\left(\mathrm{VGS}\,K\,\mathrm{VTO}\right)\mapsto K\cdot {\left(\mathrm{VGS}-\mathrm{VTO}\right)}^2$

$$\begin{gathered} \mathrm{sse}≔\mathbf{proc}\left(K\,\mathrm{VTO}\right) \\ \mathbf{local} i\; \\ \mathrm{add}\left({\left(\mathrm{ID\_f}\left(\mathrm{VGS\_exp}\left[\mathrm{i}\right]\,\mathrm{K}\,\mathrm{VTO}\right) - \mathrm{ID\_exp}\left[i\right]\right)}^2\,i\=1..8\right) \\ \mathbf{end} \mathbf{proc}\: \end{gathered}$$

$\mathrm{Optimization}:-\mathrm{Minimize}\left(\mathrm{sse}\left(K\,\mathrm{VTO}\right)\right)$

$\left[3.25063873633627010\,\left[K=1.58405878529888\,\mathrm{VTO}=1.42182800867805\right]\right]$