第八章 建立实验数学模型的一般方法 PPT课件
如何建立数学模型28页PPT

24、勇气很有理由被当作人类德性之 首,因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿. 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ,它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ,以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做,明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生,以及整个命运 的,只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
数学建模的一般步骤和案例(课堂PPT)

于是得到罐内储油量与油位高度及变位参数(纵向倾斜角度和横向 偏转角度 )之间的一般关系。再利用附表2中的数据列方程组寻找与 最准确的取值。
.
20
本题是一道比较开放的题目,同学对问题的理解和所 关注的侧面(角度)的不同,会导致答卷的多样性。 以下几点在评阅中值得特别关注: 1. 影响力的定义,即因素的选定:考虑到3天时间不 太可能进行一个全面的影响力分析,如何恰当地选择 一个影响力的侧面极其相关因素是解题的基本前提。 容易考虑到的影响力包括经济、旅游、社会、文化等 多个方面,也可以是一个较小的侧面(比如表演、自 愿者、摄影)。要求有明确具体的定义,要有合理的 论证,要有数据支撑。 2. 因素的组织结构模型和有关信息的搜索:因素的相 关性、信息的完备性等都是值得注意的问题。鼓励直 接从网络采集因素数据,比如词汇搜索量、点击率等 等。 3. 定量建模,数据的收集和分析:要注意模型的合理 性,注意数据之间的可比性与归一化。鼓励纵向(时 间)和横向(其它重大事件)的比较。 4. 科学、直观地表达结论:结论一般不应该是一个简 单常识。
一般要求设计2~3个模型(一个简单的、再对模型进 行改进,得到第二个模型,就会生动)
推导时,公式若很长,可放在附录中 利用现成的软件计算模型数据 讨论误差
.
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B题 2010年上海世博会影响力的定量评估
2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。 从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始,世博会正 日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体 现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选 择感兴趣的某个侧面,建立数学模型,利用互联网数 据,定量评估2010年上海世博会的影响力。
《数学模型电子教案》课件

《数学模型电子教案》PPT课件第一章:数学模型概述1.1 数学模型的定义与分类1.2 数学模型的构建步骤1.3 数学模型在实际应用中的重要性1.4 数学模型与数学建模的区别与联系第二章:数学模型建立的基本方法2.1 直观建模法2.2 解析建模法2.3 统计建模法2.4 计算机模拟建模法第三章:线性方程组与线性规划模型3.1 线性方程组的求解方法3.2 线性规划的基本概念与方法3.3 线性规划模型的应用案例3.4 线性规划模型的求解算法第四章:微分方程与差分方程模型4.1 微分方程的基本概念与分类4.2 微分方程的求解方法4.3 差分方程的基本概念与分类4.4 差分方程的求解方法与应用第五章:概率论与统计模型5.1 概率论基本概念与随机变量5.2 概率分布与数学期望5.3 统计学基本概念与推断方法5.4 统计模型的应用案例第六章:最优化方法与应用6.1 无约束最优化问题6.2 约束最优化问题6.3 最优化方法的应用案例6.4 遗传算法与优化问题第七章:概率图与贝叶斯模型7.1 概率图的基本概念7.2 贝叶斯定理及其应用7.3 贝叶斯网络与推理方法7.4 贝叶斯模型在实际应用中的案例分析第八章:时间序列分析与预测模型8.1 时间序列的基本概念与分析方法8.2 自回归模型(AR)与移动平均模型(MA)8.3 自回归移动平均模型(ARMA)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)8.4 时间序列预测模型的应用案例第九章:排队论与网络流量模型9.1 排队论的基本概念与模型构建9.2 排队论在服务系统优化中的应用9.3 网络流量模型的基本概念与方法9.4 网络流量模型的应用案例第十章:随机过程与排队网络模型10.1 随机过程的基本概念与分类10.2 泊松过程与Poisson 排队网络10.3 马克威茨过程与随机最优控制10.4 排队网络模型的应用案例第十一章:生态学与种群动力学模型11.1 生态学中的基本概念11.2 种群动力学模型的构建11.3 差分方程在种群动力学中的应用11.4 种群动力学模型的案例分析第十二章:金融数学模型12.1 金融市场的基本概念12.2 金融数学模型概述12.3 定价模型与风险管理12.4 金融数学模型在实际应用中的案例分析第十三章:社会经济模型13.1 社会经济系统的基本特征13.2 经济数学模型的构建方法13.3 宏观经济模型与微观经济模型13.4 社会经济模型的应用案例第十四章:神经网络与深度学习模型14.1 人工神经网络的基本概念14.2 深度学习模型的构建与训练14.3 神经网络在数学建模中的应用案例14.4 当前神经网络与深度学习的发展趋势第十五章:数学模型在工程中的应用15.1 工程问题中的数学建模方法15.2 数学模型在结构工程中的应用15.3 数学模型在流体力学中的应用15.4 数学模型在其他工程领域中的应用案例重点和难点解析本《数学模型电子教案》PPT课件涵盖了数学模型概述、建模方法、线性方程组与线性规划、微分方程与差分方程、概率论与统计、最优化方法、概率图与贝叶斯模型、时间序列分析、排队论与网络流量模型、随机过程、生态学与种群动力学模型、金融数学模型、社会经济模型、神经网络与深度学习模型以及数学模型在工程中的应用等多个领域。
建立数学模型的一般方法

建立数学模型的一般方法数学建模的一般方法如下:1.确定问题:首先,我们需要清楚地描述问题,并确保对问题有全面的理解。
我们需要收集相关数据、了解约束条件,并明确预期结果。
2.邀约模型:在确定问题之后,我们需要确定所要建立的模型类型。
数学模型可以分为确定性模型和随机模型。
确定性模型基于确定的数据和规则进行分析,而随机模型考虑到不确定性因素。
另外,模型可以是静态的(只考虑时刻的瞬时状态)或动态的(时间的连续变化)。
3.收集数据:进行建模所需的数据是非常重要的。
根据问题的类型,我们可以使用实验数据、统计数据或其他相关数据集。
数据的有效性和可靠性对模型的精确性和可靠性至关重要。
4.假设条件:在建立数学模型时,我们需要定义适当的假设条件。
这些假设可以简化问题,提高模型的可解性。
假设条件应该基于先前的经验和合理的逻辑。
5.建立数学表达式:根据问题的特点,我们可以选择适当的数学工具和技术来建立数学表达式。
这可能包括代数方程、微分方程、概率分布、优化函数等。
我们需要理解问题的关键因素,构建变量、参数和约束条件,并将其转化为数学方程或方程组。
6.解决数学模型:一旦数学模型建立完毕,我们可以使用数学方法来解决模型。
这可能包括分析性解、数值解或仿真方法。
根据问题的复杂性,我们可以使用数学软件或计算机编程来进行计算和分析。
7.验证和修正模型:建立模型后,需要验证模型的准确性和可靠性。
我们可以使用实验数据或其他观测数据来验证模型的预测结果。
如果发现模型在一些方面存在问题,我们需要进行修正或调整以提高模型的准确性。
8.预测和解释结果:通过使用已建立并验证的数学模型,我们可以预测未来情况并解释模型的结果。
这有助于理解问题的根本原因、寻找解决方案并做出决策。
9.敏感性分析和优化:在建立数学模型的过程中,我们还可以进行敏感性分析和优化。
敏感性分析用于评估模型输出对输入参数的敏感性,有助于了解问题的关键驱动因素。
优化技术可以帮助我们在给定的约束条件下找到最佳解决方案。
第八章-航空发动机数字模型PPT演示课件

环节相串联的框图。图中燃油泵作为一个
环节,输出量为供油量Wf,输入量为发
动机转速n(由于泵的转速与发动机转速
之比一定,故常用n来代表)及油泵调节
机构位置m。
带传动燃油泵的
7
基本发动机框图
❖ 考虑燃油延误时的动态方程
在推导基本发动机动态方程时,假设(6)曾忽略了燃油室 内的燃烧过程的时间滞后。实际上,燃料供给和燃料吸热、 汽化、氧化、放热以及燃气温度上升到稳定值,这整个过程 是需要一定时间来完成的,通常把这段时间称为燃烧延误时 间,用т表示,т在0.05~0.2s范围内变化,其值一般由试验 测定。燃烧延误会影响发动机的动态特性,有时甚至会使发 动机控制系统的工作产生不稳定现象。因此,在对发动机的 动态特性作精确分析时应予考虑。
考虑燃烧延误和基本
8
发动机结构图
线性模型的建立
❖ 上述基本发动机动态方程的推导方法,只适用于求取以供油
量作为输入,转速作为输出的动态方程。动态方程系数TT和KT 的估算不方便。在生产和科学研究实际中,动态参数的估算,
往往不是从发动机剩余扭矩偏导数进行计算,而是根据发动机
压气机特性、涡轮特性、设计点发动机热力参数,以及发动机
5
基本发动机简图
❖ 基本假设 由于发动机内部的气动热力过程比较复杂,为了简化发动
机数学模型的推导,特作以下假设。 (1)只考虑发动机转子惯性对发动机动态特性的影响,忽略 热惯性和部件通道容积动力学的影响; (2)只研究发动机在其稳态点附近的小偏离运动,并认为动 态过程部件效率及总压损失系数保持不变; (3)涡轮导向器及尾喷口都处于临界以上状态工作; (4)飞行条件不变; (5)燃油泵不由发动机带动; (6)忽略燃烧延误及燃气与空气流量的差别。
数学建模过程PPT课件

为了在表决提案时避免可能出现10:10的平局,再设一个席 位。
21个席位的分配结果
系别 人数 所占比例
分配方案
甲 103 103/200=51.5% 51.5 %•21 =10.815
乙 63 63/200=31.5% 31.5%•21=6.615
丙 34 34/200=17.0% 17.0%•21=3.570
3 42 Q3 1(1 1) 578
1 0 32 Q1 3(3 1) 888.4
6 32 Q2 2(2 1) 661.5
3 42 Q3 1(1 1) 578
甲1 乙1 丙1
4 6 7 10 11 13 16 17 19 20 5 8 12 14 18 9 15 21
甲:11,乙:6,丙:4
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练习 学校共1000学生,235人住在A楼,333人住 在B楼,432住在C楼。学生要组织一个10人 委员会,试用惯例分配方法, d’Hondt方法和 Q值方法分配各楼的委员数,并比较结果。
第25页/共39页
d’Hondt方法 有k个单位,每单位的人数为 pi ,总席位数为n。 做法: 用自然数1,2,3,…分别除以每单位的人数,从 所得的数中由大到小取前 n 个,(这n 个数来 自各个单位人数用自然数相除的结果),这n 个数中哪个单位有几个所分席位就为几个。
2 建模步骤
模型准备
模型假设
模型检验 模型应用
模型分析
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模型建立 模型求解
1)模型准备: 了解问题的实际背景,明确建模目 的,掌握对象的各种信息如统计数据等,弄清实际 对象的特征。
有时需查资料或到有关单位了解情况等。
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北师大版高中数学课件必修第1册第八章 数学建模活动(一)

(2)小组成员查阅有关资料,进行讨论交流,寻求测量效率高的方法,设计测
量方案(最好设计两套测量方案);
(3)分工合作,明确责任.例如,测量、记录数据、计算求解、撰写报告的分
工等;
(4)撰写报告,讨论交流.可以用照片、模型、PPT等形式展现获得的成果.
想的结果.
对上面的测量报告,教师和同学给出评价.例如,对测量方法,教师和种可行的测量方法;对测量
结果,教师评价为“良”,同学评价为“中”,因为两种方法得到的结果相差较大.
对测量结果的评价,教师和同学产生差异的原因是教师对测量过程的部分
项目实施加分,包括对自制测量仰角的工具等因素作了误差分析;同学则进
其中α,β,a,h如图所示.
两次测角法示意图
2.镜面反射法
(1)将镜子(平面镜)置于平地上,人后退至从镜中能够看到房顶的位置,测量
人与镜子的距离;
(2)将镜子后移a m,重复(1)中的操作;
(3)楼高
ℎ
x 的计算公式为 x=
.
2 -1
其中a1,a2是人与镜子的距离,a是两次观测时镜面之间的距离,h是人的“眼
根据上述要求,每个小组要完成以下工作:
(1)选题
(2)开题
可以在课堂上组织开题交流,让每一个项目小组陈述初步测量方案,教师和
其他同学可以提出质疑.例如:
如果有学生提出要通过测量仰角计算高度,教师可以追问:怎么测量?用什
么工具测量?目的是提醒学生,事先设计出有效的测量方法和选用实用的
测量仪器.
如果有学生提出要通过测量太阳的影长计算高度,教师可以追问:几时测量
与未来计算的关联.
在讨论的基础上,项目小组最终形成各自的测量方案.讨论的目的是让学生
数学建模常用方法介绍ppt课件

遗传算法一般步骤
1. 完成了预先给定的进 化代数 2. 种群中的最优个体在 连续若干代后没有改进 3. 平均适应度在连续若 干代后基本没有改进
竞赛中的群体思维方法
✓平等地位、相互尊重、充分交流 ✓杜绝武断评价 ✓不要回避责任 ✓不要对交流失去信心
竞赛中的发散性思维方法
➢ 借助于一系列问题来展开思路
与模糊数学相关的问题(二)
模糊聚类分析—根据研究对象本身的属性构造 模糊矩阵,在此基础上根据一定的隶属度来 确定其分类关系
模糊层次分析法—两两比较指标的确定
模糊综合评判—综合评判就是对受到多个因素 制约的事物或对象作出一个总的评价,如产 品质量评定、科技成果鉴定、某种作物种植 适应性的评价等,都属于综合评判问题。由 于从多方面对事物进行评价难免带有模糊性 和主观性,采用模糊数学的方法进行综合评 判将使结果尽量客观从而取得更好的实际效 果
3. 合并距离最近的两类为一个新类 4. 计算新类与当前各类的距离(新类与当
前类的距离等于当前类与组合类中包含 的类的距离最小值),若类的个数等于 1,转5,否则转3 5. 画聚类图 6. 决定类的个数和类。
统计方法(判别分析)
➢ 判别分析—在已知研究对象分成若干类型,并已取 得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础 上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样 品进行判别分类。
这个问题与什么问题相似? 如果将问题分解成两个或几个部分会怎样? 极限情形(或理想状态)如何? 综合问题的条件可得到什么结果? 要实现问题的目标需要什么条件?
➢ 借助于下意识的联想(灵感)来展开思路
抓住问题的个别条件或关键词展开联想或猜想 综合所得到的联想和猜想,得到一些结论 进一步思考找出新思路和方法
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例
在水流量恒定下,对冲洗锅炉水处理装置的滤料,得 出洗涤水浓度 c 与时间t的关系,求数学模型。
绘图—与标准曲线比 较—判断曲线类型
lnC = lnC0 + A t 将实验数据绘在半对数 纸上
所有点均在一条直线 上,所选指数模型是正
确的。
在表中选择两对相距“较远”的数据, 如 t1= 1, C1 = 6.6, t2 = 8, C2= 0.56 代入模 型中,求A,C0
图 8 - 7 冷冻机容量曲线
(二)进行线性化转换
对上式取对数,得: lgR = lga + b lgAt 新变量: Y = lgR X = lgAt
(三)验证所选公式 将已知数据,在双对
数坐标上绘制容量曲线。 此曲线呈一直线,说明 初选函数符合实际情况。
图 8 - 8 线性化后的 冷冻机容量曲线
直线关系
(t,lgy)为坐标轴的图8-1上。
这些点都落在一条直线上,证明 所初选的数学模型是合理的。
并非所有函数形式均能设法转换为直线关系 通常对含有两个系数的方程最适合
二、适合于线性化的典型函数及图形
为便于将实验曲线与典型曲线相对照初选 数学模型 列出了一些非线性方程、典型图示和线性 化的变换方法。
(6)幂函数 传热准则数关联式 幂级数
(7)双曲线函数是拟合地基沉降、水泥土桩极限 承载力曲线中常用的函数形式
3.将实验数据标绘成曲线,与各种典型曲线 对照,确定函数形式。
第二节 建立n次多项式的数学模型
理论和经验证明,当次数增加时,通常可 以达到与原函数的任意接近程度。
如果有n+1 对实验数据(xi,Φi),可以把 数模选成n次多项式的形式。 解n+1 个 yi= Φ(xi)方程组,即可求出n+ 1 个未知的系数 a0 ,al , a2 , ….an之值。
一、 n 次多项式项数的确定 用差分检验法决定多项式模型的项数
步骤:
选取成等差数列的自变量数值xi,
➢ 列出对应xi的 yi 值
➢ 一阶差分
,
➢ 二阶差分
,
➢ 三阶差分
,
➢ ……
➢ 作出差分表。
原则:当第n阶差分列内所有的数值接近相等时,就 意味着用n次多项式来表示未知函数已足够准确。
(t,T)
令 Yi* ln Yi , ln A 则可将原模型化为标准的线性回归模型;
Yi* bXi ui
放射性同位素测化石年代,概率中的指数分布,细菌的繁殖, 原子弹的裂变,元素的衰减,室内空气品质污染物含量
3 对数函数模型 对数函数模型的一般形式为:
Yi ln Xi ui
令
X
* i
这样分组往往可以得出满意的结果。
所求数学模型为:
为检查此数学模型,将实测的自变量 ti逐个代 入公式,计算出y值,再与实测值yi相比较。比较 结果:
结果满意。
三、用最小二乘法求数模公式系数
(xi,yi), yi = f(xi) ,找出一个Φ(xi)使
达到最小。 Φ(xi)就是最小二乘法得到的数学模型 。 得到的数模或曲线能更好的接近真实值。 最小二乘法用于求取各种多项式的系数是很常见的。 具体分析(怎样判断偏差平法和最小)见第九章第二节。
可以直接用统计软件进行最小二乘回归
其中系数 A 为该直线与 Y 轴的截距;
系数 B 为该直线的斜率。
系数 A 可由直线与 Y 轴的交点的纵坐标定出。
系数 B 可由直线与 ox 轴夹角的正切(tgα)求。
用图解法很直观,也能达到一定精度。
2 也可选取直线上相互距离较远的两个点(两点一线), 即直两接对求实解测两数方据程(,即X1,Y1) (X2,Y2) 代入模型(8-12)式
✓ 注意:
实验曲线可能只与典型曲线的一部份(在某 区间内)相同。
试验曲线的不同部分对应不同的典型曲线。
所得的数学模型,应严格限制在相应范围内 使用。
[ 例 8 - 4 ] 试求办公楼类建筑,空调所需冷冻机容量R ( kJ / h )与建筑规模(面积At) 大小的经验总结公式。
(一)在直角坐标上绘制容量曲线。对照典型曲线初 选函数形式 实际曲线与图 8 - 2 的幂函数, y= axb 当 b > 1 时 的曲线非常相似。初选函数形式 R = aAt b
每一对(Xi,Yi)就有一个条件方程,实验数据 为n对,条件方程有n个,近似直线n条。
将所有n个方程等分成两大组。当 n 为奇数时, 两组近似相等。
再把每大组的条件方程相加,得出两个方程。
解此两方程,求得“平均”意义下的系数 A 和 B 值。
分组方法: 通常按实验数据的先后次序,从中间近似分段,联立求 解。
5 S-型曲线(生长曲线)模型 S-型曲线模型的一般形式为:
1
Yi e Xi ui
首先对上式做倒数变换得:
1 Yi
eXi
ui
令
Yi*
1 Yi
,
X
* i
e Xi
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Yi*
X
* i
ui
6 多项式函数模型 多项式函数模型的一般形式为:
Yi
0
1 X系数 c = a0 + a1T + a2T2
牛顿插值公式
牛顿插值公式
用两点插值,从直线方程点斜式出发,
y(x) =
y0
+
y1 x1
y0 x0
(x
x0)
推广到具有n+1 个插值点的情况
牛顿插值公式的优点是:增加一个节点时,只 要再增加一项就行了
牛顿插值公式
x
y
yn(x)=b0+b1(x-x0)+b2(x-x0)(x-x1)+…
5 S-型曲线(生长曲线)模型
S型曲线主要用于描述动、 植物的自然生长过程,又称 生长曲线. 一般,事物总是经过发生、 发展、成熟三个阶段,每一 个阶段的发展速度各不相同。 通常在发生阶段,变化速度 。 较为缓慢;在发展阶段,变 化速度加快;在成熟阶段, 变化速度又趋缓慢.
按上述三个阶段发展规律得到的变化曲线为生长曲线。
第八章 建立实验数 学模型的一般方法
获得变量间关系
方式: 1 纯数学推导得出理论公式
2 ★ 将实验数据整理成反映变量间关系的数
学模型,解决实际问题。
利用实验数据获得数学模型两个步骤: 确定函数形式 求公式系数
第一节 寻求数学模型函数形式的几种方法
由实验数据建立数学模型,关键的问题是如 何确定变量间可能存在的函数形式。
ln Xi
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Yi
X
* i
ui
对数函数应用于PH值的计算PH=-lg(H+…)
4 双曲线函数模型
x y = 1 双曲线函数
双曲函数模型的一般形式为:
1 Yi
1 Xi
ui
令
Yi*
1 Yi
,
X
* i
1 Xi
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Yi*
X
* i
ui
双曲线函数 是拟合地基 沉降、水泥 土桩极限承 载力曲线中 常用的函数 形式
L
k
X
k i
ui
令
Z1i
Xi , Z2i
X
2 i
,L
, Zki
X
k i
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Y 0 1Z1i 2Z2i L k Zki ui
非线性方程进行线性化的典型实例,表 8 - 6 。
附录8中更多的典型曲线,排列成表以供对 照选取数模。
对于每一个函数,针对不同的系数值,给出 了许多条曲线。
=f(x) 合适
[例8-3] 在研究某化学反应 速度时,得到的数 据见表 8-5 , t为从实验开始算 起的时间; y为在反应混合物 中物质的量,
选择一个合适的数 学模型。
【解】 首先将所得实验数据标绘在图上。初选模型(图83 指数函数,b < 0)
验证初选模型是否正确
将公式两边取对数直线化。
插值公式所求出的结果要准确些(前提:测量数据 准确无误差), 实验误差敏感
第三节 根据实验曲线选取数学模型
➢ 理论推导和专业经验均无法确定函数形式 ➢ 多项式方次高
根据实验曲线选取数学模型
步骤: 将实验数据标绘成曲线 按曲线的形状,对照各种典型曲线,初选一个函
数形式 用直线化检验法鉴别选择是否合理
Δ y0
Δ 2y0
Δc0 、 Δ2c0 取平均值
Δc0 、 Δ2c0 取平均值
除了与差分有关, a0与 x0 、 y0 有关, a1与 x0 有关,
用其它点作为x0 、 y0 代入,求出不同的a0、 a1
a0、a1取平均值
a 2 与 x0, y0无关
取平均值
,
数学模型为:
与工程热力学结果一致。c 计算,
与实测 c 比较,两者完全吻合。插值法要 求曲线过实验点。
过分地追求符合实验数据(即使曲线通过 实验点)也是徒劳无益的。
y=p(x) y=f(x)
采用牛顿插值公式,求二次多项式数模的系 数,与回归分析或曲线拟合法不同。
不同点:
插值是通过实验点连接曲线 回归和拟合是在实验点附近找出较靠近的曲线
所求数学模型为
二、用平均值法求数学模型的公式系数
两点确定一条直线,将任何两对数据代入直线 方程,解出直线公式的系数。
有 2n 对实验数据,能求出n组不同的公式系数, 取其平均结果。
如何求平均? 将已知数据,分成两组,直接计算出平均系数
具体步骤:
利用直线化方法得出线性方程 Y= A + B X 后, 列出条件方程 Yi = A + B X i .