地理建模方法
地形地貌模型的制作方法
地形地貌模型的制作方法
地形地貌模型的制作方法有以下几种：
1. 传统建模法：传统建模法是通过测量地形地貌的高程数据，然后将这些数据转化为虚拟模型。
这种方法需要进行精密的测量工作，并使用CAD软件等工具进行建模。
2. 遥感数据法：遥感数据法通过卫星图像或航空遥感数据获取地形地貌的高程信息，然后将高程数据转化为三维模型。
这种方法可以快速获取大范围的地形地貌数据，并且可以使用GIS软件进行处理。
3. 数字地形模型（DTM）法：数字地形模型法通过采集地形地貌的高程数据，然后将这些数据转化为数字地形模型，从而生成三维模型。
这种方法结合了测量技术和计算机技术，可以高效地生成精确的地形地貌模型。
4. 激光雷达扫描法：激光雷达扫描法使用激光雷达设备对地表进行扫描，获取地形地貌的高程数据，并将这些数据转化为数字地形模型。
这种方法可以快速获取高精度的地形地貌数据，并且可以自动化地进行建模。
5. 无人机航拍法：无人机航拍法使用无人机对地表进行航拍，获取地形地貌的影像数据，并进行后期的处理，生成地形地貌模型。
这种方法可以快速获取地表影像数据，并可以实现高精度的地形地貌建模。
无论使用哪种方法，地形地貌模型的制作都需要地理信息系统（GIS）软件进行数据处理和模型生成。
同时，还需要使用三维可视化软件对模型进行可视化展示和分析。
测绘技术中的地理空间数据建模方法
测绘技术中的地理空间数据建模方法地理空间数据建模是测绘技术中的一个重要领域，它通过将地理空间数据转换为计算机可处理的形式，对地理信息进行定量分析和空间模拟，为各种应用提供基础支持。
本文将探讨地理空间数据建模的方法与技术，从数据采集、数据存储和数据分析三个方面进行论述。
一、数据采集地理空间数据建模的第一步是数据采集，通过采集各种地理信息数据，包括地形地貌、地理要素、地质构造等，以及各种地理现象的空间分布等。
传统的采集方法主要依靠现场测量和地面观测，例如使用全站仪、GPS等仪器设备进行测量和定位，获取地理数据。
而现代的采集方法则主要依托遥感技术，通过卫星和航空摄影进行影像数据的获取，结合激光雷达等技术获取三维信息。
此外，还可以借助地理信息系统（GIS）的辅助，将各种地理数据进行整合和更新。
数据采集的关键在于选择合适的数据源和方法，确保数据的准确性和可靠性。
同时，还需要考虑数据的时空一致性，以及数据的分辨率和精度问题。
在实际应用中，可以采用多源数据融合的方式，将不同分辨率和精度的数据进行整合，提高数据的全面性和精确性。
二、数据存储地理空间数据的存储是数据建模的基础，它涉及到数据的组织、管理和存储结构的设计。
在实际应用中，常用的数据存储格式包括栅格数据和矢量数据。
栅格数据是将地理数据划分为网格，每个网格点包含一个属性值，适用于描述连续型的地理现象，如高程、温度等。
矢量数据则是基于点、线、面等几何要素进行描述，适用于描述离散型的地理现象，如路网、行政区划等。
在数据存储过程中，需要考虑数据的压缩和索引技术，以提高存储效率和访问速度。
同时，还需要考虑数据存储的安全性和可靠性，采用数据备份和灾难恢复等措施，确保数据的完整性和可持续性。
三、数据分析地理空间数据建模的一个重要目的是对数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和关联。
数据分析可以分为描述性分析、空间分析和模拟仿真等多个层次。
描述性分析主要是对数据进行统计和可视化，通过制作地图和图表，揭示地理现象的分布和变化趋势；空间分析则是通过空间统计和地理加权等技术，探讨地理现象之间的关系和空间相关性；模拟仿真则是通过构建数学模型和算法，模拟和预测地理现象的发展和变化。
地理建模方法归纳总结
地理建模方法归纳总结嘿，咱今儿就来聊聊地理建模方法！你说地理建模，那可真是个神奇的玩意儿，就像给地理世界搭起了一个个独特的小房子。
咱先说说经验模型吧，这就好比是咱生活中的一些老经验。
比如说，根据长期观察到的一些现象，总结出一个大概的规律来。
就好像咱知道夏天总是热，冬天总是冷，这就是一种基于经验的认知嘛。
经验模型虽然简单直接，但可别小瞧了它，有时候还真挺管用的！然后呢，有理论模型。
这就像是给地理现象找了个科学的解释框架，用各种理论来支撑和构建。
就好像盖房子有了坚固的框架结构，让人心里踏实。
理论模型可以帮助我们更深入地理解地理过程背后的原理，那可真是高大上啊！还有统计模型呢，这就像是个数据小能手。
通过对大量数据的分析和处理，找出其中的规律和关系。
这不就像从一堆乱麻中找出那根关键的线头嘛！它能让我们看到那些隐藏在数字背后的地理秘密。
类比模型也很有意思呀！就好像拿一个熟悉的东西去比喻地理现象，让我们一下子就能明白。
比如说把山脉比作巨龙，河流比作丝带，这样是不是一下子就形象起来了呢？动态模型呢，就像是给地理世界加上了时间的维度，让我们能看到它的变化和发展。
哇，那感觉就像是在看一部精彩的地理大片！每种建模方法都有它独特的用处和魅力，不是吗？我们在研究地理的时候，就像是在挑选合适的工具，根据不同的问题和需求，选择最合适的那个模型。
这多像我们在生活中根据不同的情况选择不同的方法呀！你想想，如果没有这些地理建模方法，我们怎么能更好地理解地球这个庞大而复杂的系统呢？怎么能预测气候变化、资源分布这些重要的事情呢？它们就像是我们探索地理奥秘的钥匙，能打开一扇又一扇未知的门。
所以啊，可别小看了这些地理建模方法，它们可是地理研究的得力助手呢！我们要好好利用它们，让我们对地理的认识更加深入、更加准确。
让我们在地理的海洋中畅游，发现更多的奇妙之处吧！这就是地理建模方法，它们真的很重要，很有趣，不是吗？。
地理建模原理与方法的应用
地理建模原理与方法的应用1. 介绍地理建模是一种研究地理现象和过程的方法，通过对地理数据的分析和建模，可以帮助我们理解和预测地理现象的规律和趋势。
本文将介绍地理建模的基本原理和常用方法，并探讨其在实际应用中的一些案例。
2. 地理建模的原理地理建模的原理基于地理信息科学和地理学的理论与方法，主要包括以下几个方面：2.1 空间分析空间分析是地理建模的基础，通过对地理空间中的数据进行统计分析和空间关系分析，可以揭示地理现象的空间分布和相互作用。
常用的空间分析方法包括点、线、面的空间相交、叠加、缓冲、内插等操作。
2.2 地理数据模型地理数据模型是地理建模的重要工具，它描述了地理现象和地理要素之间的关系。
常用的地理数据模型有栅格模型、矢量模型和三维模型等。
这些模型可以用来表示地理现象的属性、拓扑关系和空间位置。
2.3 地理统计模型地理统计模型是地理建模的核心方法，它利用统计学的原理和方法来分析地理现象的规律性和随机性。
常用的地理统计模型有回归模型、时空预测模型和地理聚类模型等。
这些模型可以用来预测地理现象的变化趋势、找出主导因素和发现空间关联。
3. 地理建模的方法地理建模的方法多种多样，根据不同的研究目的和数据特点，可以选择合适的方法进行建模和分析。
下面列举了几种常见的方法：3.1 空间插值空间插值是一种常用的地理建模方法，它通过对离散点数据进行插值计算，得到连续表面的估计。
常用的插值方法有反距离加权法、克里金插值法和样条插值法等。
这些方法可以用来估计未知地点的属性值，如气温、高程和土壤含水量等。
3.2 地理分类地理分类是一种将地理要素按照其属性进行分类的方法，可以用来研究地物的空间分布和变化。
常用的分类方法有聚类分析、最大似然分类和支持向量机分类等。
这些方法可以用来将地物划分为不同的类别，并分析它们之间的关系和特征。
3.3 空间回归空间回归是一种将地理现象和影响因素之间的空间关联关系建模的方法。
常用的空间回归方法有地理加权回归、空间多元回归和空间面板模型等。
地理空间分析与地理建模方法研究
地理空间分析与地理建模方法研究地理空间分析是地理学和地理信息系统领域的重要研究内容之一，主要研究地理现象在地理空间上的分布规律和相互关系。
地理建模方法则是通过建立数学模型，模拟和预测地理过程和现象的发展趋势。
本文将探讨地理空间分析与地理建模方法的研究现状和应用领域。
一、地理空间分析的研究方法与技术地理空间分析的研究方法与技术主要包括地理信息系统(GIS)、遥感技术、全球定位系统(GPS)等。
GIS是一种将地理空间数据与属性数据联系在一起，通过空间分析功能，揭示地理现象的关联性和分布规律的技术工具。
遥感技术则是通过获取卫星或无人机等载具的遥感影像，采用图像处理和分类方法，研究地表覆盖类型、变化过程等地理现象。
GPS则是通过卫星定位和测量技术，获取地理实体的精确位置和坐标系统，用于地理空间分析和测量。
二、地理空间分析的应用领域1. 城市规划与交通分析地理空间分析在城市规划领域中有广泛的应用。
通过建立城市地理信息系统，可以对城市面积、人口密度、土地利用等进行综合分析，为城市规划提供科学依据。
此外，地理空间分析还可以用于交通流量预测与调度、道路网络优化等交通分析工作，提高城市交通运输效率。
2. 自然资源与环境管理地理空间分析方法对于自然资源和环境的管理起着重要作用。
通过遥感图像、地理信息系统等技术手段，可以监测森林覆盖率、耕地利用情况、气候变化等自然资源和环境指标，为资源合理利用和环境保护提供支持。
3. 灾害风险评估与应对地理空间分析方法也可以应用于灾害风险评估和应对工作。
通过分析地质构造、气候环境等信息，可以预测地震、洪水、滑坡等自然灾害的潜在风险区域。
同时，结合地理信息系统等技术，可以制定灾害防范和应急救援方案，提高灾害应对能力。
三、地理建模方法的研究进展地理建模方法是地理学和地理信息系统研究的重要组成部分。
近年来，随着机器学习和人工智能的发展，地理建模方法也取得了较大的进展。
1. 空间插值方法空间插值方法是地理建模中常用的一种方法，它可以通过样点数据推断出空间上未知位置的数据，用于地理现象的预测和估计。
地理建模方法教学设计
地理建模方法教学设计前言地理信息科学技术的发展对地理学科教育带来了新的挑战和机遇，地理建模方法作为地理信息科学领域的重要研究方法，在地理学科教育中也越来越受到重视。
本文介绍一种地理建模方法的教学设计，旨在提高学生对地理建模方法的理解和应用能力，帮助学生掌握地理信息科学的相关知识和技能。
教学目标本教学设计的主要目标是：1.介绍地理建模方法的基本概念、原理和应用；2.帮助学生掌握地理信息科学的相关知识和技能；3.提高学生的分析、表达、创新、合作等综合能力。
教学内容第一部分：地理建模方法的基础知识1.地理建模方法的定义和分类；2.地理建模方法的基本原理和流程；3.地理建模方法的应用领域和案例分析。
第二部分：地理建模方法的实践操作1.地理数据的采集和处理；2.地理建模方法的建模与模型验证；3.地理建模方法的结果分析和报告撰写。
第三部分：地理建模方法的评价和创新应用1.地理建模方法的评价指标和方法；2.地理建模方法在新媒体和可视化领域的创新应用；3.地理建模方法的未来发展方向和前景。
教学方法本教学设计采用“理论讲解+实践操作+案例分析”的教学方法，具体的教学流程如下：第一阶段：理论讲解这一阶段主要通过PPT、幻灯片、录屏录制等方式进行，介绍地理建模方法的基础知识、原理和实践应用。
第二阶段：实践操作这一阶段主要通过实验、课题研究、学科竞赛等方式进行，让学生亲自实践地理建模方法的采集、构建和模拟，提高他们的实际操作能力和创新水平。
第三阶段：案例分析这一阶段主要通过策划、调查、分析等方式进行，让学生了解地理建模方法在实际应用中的案例分析，提高他们的综合分析和判断能力。
教学评价本教学设计采用“过程评价+终极评价”的教学评价方式，主要评价内容包括：1.教学过程中学生的参与度、学习兴趣和学科掌握程度；2.学生实践操作和案例分析的成果和质量；3.整个教学过程的教学质量和效果。
结语通过本教学设计的实施，可以提高学生对地理建模方法的理解和应用能力，帮助他们更好地掌握地理信息科学的相关知识和技能。
如何进行三维地形建模
如何进行三维地形建模地形建模是指将地理实体的形状、高程和纹理等特征以三维模型的形式表达出来的过程。
在许多领域中，如城市规划、土地利用、环境科学和军事等，三维地形建模都扮演着重要的角色。
本文将探讨如何进行三维地形建模，以及一些相关技术和工具。
一、数据收集进行三维地形建模的第一步是收集地形数据。
地形数据可以通过多种方法获取，包括遥感、地理勘测和激光雷达等。
其中，激光雷达是最常用的数据收集方式之一。
激光雷达技术通过发射激光束，并测量其从地面反射返回的时间来获取地形数据。
这些数据包括地面高程、坡度和纹理等信息，是进行三维地形建模的基础。
二、数据处理在收集到地形数据后，需要进行数据处理。
首先，需要对原始数据进行滤波和去噪，以去除数据中的噪声和异常值。
然后，可以利用插值算法对数据进行处理，填充缺失的数据点。
最常用的插值算法包括最邻近插值、反距离权重插值和克里金插值等。
插值后的数据可以更好地反映地形的真实情况，为后续地形建模提供准确的基础。
三、地形建模方法进行三维地形建模时，有多种方法可供选择。
其中，两种常用方法是三角网格和体素化。
1. 三角网格三角网格是一种基于三角形构成的数据结构，它能够有效地表示复杂的地形形状。
三角网格地形建模的核心是构建地形三角网并进行三角网格化。
首先，将数据点连接成不重叠的三角形网格，然后根据地形数据调整三角形的大小和形状，以便更好地表示地形特征。
最后，将纹理信息映射到三角网格上，使地形看起来更加真实。
2. 体素化体素化是一种将三维物体划分为小立方体（体素）的方法。
在地形建模中，可以将地块划分为一系列的体素，然后根据地形数据调整体素的大小和形状。
这种方法可以有效地表示大面积的地形，同时也能够保留细节信息。
然后，将纹理贴图应用于体素，以实现真实感。
四、软件和工具进行三维地形建模时，可以使用各种软件和工具来实现。
以下是一些常用的地形建模软件和工具：1. ArcGIS：ArcGIS是一套由ESRI开发的地理信息系统软件，其中包括地形建模工具和功能，可用于创建、编辑和分析地形数据。
3.3 地理建模方法概述
图3.3.2 地理系功能分析
（三）过程分析法
过程分析法强调研究对象的历时性。这就要 求我们在进行地理建模分析时，不仅要注重系统 与要素、要素与要素、系统与环境之间的相互联 系，而且还要注重地理系统的演化过程。
探索性数据分析的主要特点: （1）探索性数据分析主要是“让数据说话” （2）不执着于方法的理论根据
图3.3.1 探索性数据分析的地理建模方法
（二）数据分析的地理建模实例
1. 城市体系的位序－规模法则
1913年，奥尔巴哈（F. Auerbach）指出， 在一定地域范围内，城市人口规模与位序之间 呈现出一定规则。通常人口规模居第2位的城 市其人口为居第1位城市人口的一半，第3位 城市为第一位城市人口的1/3，以下类推。这 种城市位序与人口规模之间的关系，称为等级 规模，或位序－规模法则(rank-size rule)。
1949年，济普夫（G.K. Zipf）更加明确了这一 规律，其的数学表达为（Zipf, 1949）：
Pr krq (r 1,2,..., n)
式中，n为城市数目，r为各城市按人口从大 到小排列的顺序，Pr为第r个城市的人口数，k为 常数，一般可取首位城市的人口数，q为大于0的 待定指数。若 q 1,说明城市体系规模分布相对 均匀，规模结构呈序列型；若q>1,说明规模结构 呈首位型。
如果用x1，x2，……，xn代表一组自然输入要素， y代表与该组输入要素相对应的输出，则这一自然地 理过程可以描述为：
y f (x1, x2 ,......, xn ) (3.3.27)
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第一章1．模型含义：模型是对现实世界中的实体或现象的抽象或简化，是对实体或现象中的最重要构成及其相互关系的表述。
2．模型的基本特征：结构性，简单性，清晰性，客观性，有效性，可信性，易操作性。
3．模型的分类（了解）：概念模型、物理模型、数学模型（1）概念模型：概念模型是指利用科学归纳方法，以对研究对象的观察、抽象形成的概念为基础，建立起来的关于概念之间的关系和影响方式的模型。
（2）物理模型：物理模型又称实体模型，是现实世界在尺寸缩小或放大后构成的相似体。
（3）数学模型：数学模型是用数学方程（通常是一些代数方程和微分方程的组合）来描述4．从不同的角度模型分为几类（了解）P6（1）根据模型与时间有无关系：静态与动态模型（2）根据模型在时空表达上的连续性：连续与离散模型（3）根据计算机在建模中的作用：解析与模拟模型（4）根据模型使用的数学方法：微分方程、差分方程和矩阵模型（5）根据模型涉及的地理过程和机制的多少：现象、机理和过程模型（6）根据模型的内容：干扰传播模型，复合种群模型，植被动态模型，土地利用变化模型，生物地球化学模型（7）根据模型所涉及的组织参次：种群模型，群落模型，生态系统模型，景观模型，全球模型（8）根据模型包含空间异质性的程度或处理空间信息的方式：非空间模型，准空间模型，空间显示模型，（9）根据模型对空间数据的表达：栅格和矢量模型5. 模型用途（了解）：预测工具、理解工具、诊断工具、综合工具、管理与决策工具。
6. 建模步骤：建立概念模型，建立定量模型，模型检验，模型的应用P77. 地理模型特点：地理模型是地理建模的结果。
其特点为复杂性，空间性，时间性，模糊性。
8. 地理建模与地理学和地理信息系统区别：P9 ???第二章1．概念（了解）：又称术语，专业名词，是一组观念，一种结构，是对于问题的普遍的本质特征的反应2．变量分类（了解）：1）定量变量，可以用数值表示2）定性变量，不能用数值表示3）方位变量，用方位角的值表示的特殊变量3．离散与连续数据的定义与转换？？?4．精密性: 测量数据彼此接近程度，是随机误差精确性: 测量值集中于真值附近的程度。
取决于仪器的测量精度准确性：测量值与真值之间的偏离程度，是系统误差。
5．测量尺度：名义尺度：是最低的测量尺度。
根据事物的固有特征进行区分是采用名义尺度。
名义尺度数据是定性的，其顺序与类别之间没有关系，即使将数值赋予类别变量，也没有意义。
次序尺度：包含了名义尺度，也是基于某种数量的量按数据的等级序列进一步细分。
只包含了等级，规定变量从低到高的等级次序。
间隔尺度：它的间隔为单位距离，任意两个数的差异均可表示为其他单位的数值。
在描述类别和顺序的排列中间增加距离信息。
比例尺度：是最高的测量级，具有间隔尺度性质和零起点性质的变量就是比例尺度变量。
区别：6•系统含义：系统是内部包含若干组成，其间通过有规则的相互作用而相互依赖，并以某些形式联合而成的统一整体。
系统分类：物质系统，能量系统，信息系统物质系统的特征：1）存在系统边界（自然或人为的），系统外部称为环境。
2）内部含有若干相互联系的组成成分称为要素。
3）各组分之间存在着物质和能量方面的联系。
4）物质和能量出入系统边界时称为输出和输入。
5）系统能量输出和输入趋于动态平衡时，系统相对稳定。
6）系统存储能量越大，对输出的敏感性就越小。
7）停止能量出入，开放系统就会逐渐衰退，乃至破坏。
8）系统之间通过一定的联系方式组成更为复杂的系统，称为耦合。
系统结构：系统的部分组成要素之间在实践空间方面的有机联系与相互作用方式或者顺序结构特点：稳定性，多层次性，相对性，开放性，变异性系统的功能：系统与外部环境相互联系和作用过程的秩序跟能力系统功能分类：孤立系统，圭封闭系统，开放系统7 •地理系统：太阳辐射进入地球表层后在各个圈层中的流通转化，使它们相互依存，相互作用，形成一个复杂的整体，这就是地理系统。
&系统分析的基本要素：主要是指目的、可行方案、模型、费用、效果和价值标准9•系统的结构分析方法：（1）形式结构方法：加和性与非加和性分析，反馈分析，因果关系分析（2 ）空间结构方法：等级结构方法，并列结构方法，等级一并列结构方法（3）时间结构方法；（4）空-时结构方法10. 反馈、正反馈、负反馈的原理P3611、近似数：和真数相近，但还不是真值，这样的数叫近似数。
有效数字：指1,2••…9中的人一个数字，0除了用于确定小数点，填补未知的或被抹去的数字位置以外，也就是有效数字数的抹尾：指吧一个数抹尾凑整简称抹尾，就是从数的左边算起，保留一定位数的数字,而把其余的数字都抹掉。
抹尾的规则：四舍五入，奇进偶退。
绝对误差：测量的真值与给定的测量值或由计算得到的近似值之间的数之差相对误差：绝对误差除以测量的量的真值百分误差：相对误差乘以100第四章1. 统计学基本概念：（1）总体：是研究对象中所有要素的集合，分为有限总体和无限总体。
（2）总体特征：指总体中任一要素的的可观测属性，它的只是变化的，用变量来表示。
（3）变量：是能够取不同值得的要素的总特征。
（4）总体普查：是总体中所有要素的相关总体特征的完全列表。
（5）样本：是总体中要素的子集，用来推断总体的某些特征。
（6）采样误差：是总体特征值与样本得到的总体特征值之间的差异。
（7）非采样误差：是数据在采集、记录、编辑等过程中产生地误差。
（8）估计：利用样本信息推测未知的总体特征的值。
（9）假设检验：判断样本数据是否支持假设的某些总体特征的特定值。
2. 模型分类：（1）相关分析模型：研究变量之间的相互关系并进行信度检验。
相关分析模型主要通过相关系数、偏相关系数和典型相关分析来建立。
研究的结果有助于分析概念模型中变量的关系，并将其定量化和细化。
（2）因子分析模型：是使用数学方法建立起来的关于变量之间组合关系的方法。
该方法利用协方差结构来组合不同的因子，进而分析推断可能存在的地理过程。
（3）回归分析模型：使用统计回归方法，建立解释变量与因变量之间的关系表达式。
从统计学的角度看，回归是利用均值性质进行推断的一种方法。
包括多元回归分析，岭回归分析，逻辑回归分析，概率回归，积分回归，稳健回归，逐步回归分析。
3. 建模的步骤：（1）数据整理：1.变量名是否规范；2. 明确变量的测量尺度和数据类型；3.检查样本；4. 数据录入；5 填写说明日志；（2）数据预处理；（3）模型计算；（4）模型检验；（5）模型解释与应用；4. 平均特征描述：反应数据分布的位置；（1）期望和均值；（2）中位数：指将观察值按照由大到小的顺序排列后，位于中间位置的数；（3）众数：是在指定的变量（数列、观察序列）中出现的次数最多的数（频数最高的数）；5. 变化特征描述：反应数据的离散程度或变化尺度；（1）离差：描述形式：极差：最大值与最小值的差偏差：数据序列中各个数据与其均值的差；离差平方和：：数据序列中各个数据与其均值的差的平方在加和；（2）方差、标准差：方差是变量的离差平方和除以样本数；标准差是方差的平方根。
（3）变异系数：又称离差系数，指标准差与均值的比值。
变异系数越大，数据离散城的越高。
6. 分布特征描述：峰度和偏差。
偏度大于0 为正偏（平均值在正态分布的右边），小于0 为负偏（平均值在正态分布的左边），0 表示偏度对称；峰度大于0 表示数据的分布比正态分布更为集中，小于0 则更为分散。
偏度或峰度远偏于0，那么数据为非正态分布。
7. 正态分布检验（理解）P109 （1）图示法：直方图，概率图，盒子图（2）参数检验法：常用的正态分布检验方法有Kolmogorov-Smirnov d and Lilliefors p检验和Shapiro-Wilk ' s W 检验8. 数据变换的方法（1）改变数据尺度的分度的变换：包括标准化变换，极差变换，均匀化变换，反正弦和反余弦变换，平方根变换，对数变换，博克斯- 麦克斯变换。
（2）改变变量连续性的变换（3）曲线化变换：双曲线，冥函数，指数函数，对数函数，取对数与其他方式结合。
（4）增加数据可解释性的变换：变换时注意数据的范围，残差，试差法。
9. 线性相关系数：用r 表示，相关系数值变化在-1 —1之间，相关系数为-1 和1时两个变量之间是直线关系，相关系数为0 时变量之间不相关10. 回归分析：研究一个随机变量与多个变量之间的线性关系。
检验解释变量的显著程度并比较其作用的大小，进而用两个或多个变量的变化解释和预测因变量的变化。
11. 回归分析的基本模型：y=f（xj）+a（随机干扰项），j=1,2 ,p,p<=m12. 随机干扰项的意义：随机干扰项又称残差或误差，当回归方程确定时，是因变量回归结果与原始值得差。
干扰项被认为是从模型中省略下来的而又集体的影响着Y的其他变量的代替物。
13. 回归分析的步骤：（了解）（1）根据数据的测量尺度和目的选择适当的回归方法；（2）选择解释变量和因变量；（3）计算回归方程；（4）结果分析和检验；（5）模型的对比和确认；14. 回归分析方法（了解）：P14715. 最小二乘法：是残差的平方和最小，检验回归分析模型的方法。
16. 为什么用最小二乘法：（1）关注因变量的变化；（2）在非计算机时代，平方和比其他运算更容易得出结果；17．一元线性回归方程分析：参照P1 49多元线性回归分析实例和P1 44的回归方程检验第六章1 .动态数据分类：（1）动态数据按照时间和属性值进行分类。
按照时间t 的取值，动态数据分为离散数据和连续数据两类。
当t 取整数值时，数据序列是离散的；当t 在某一实数集合上取值时，数据序列是连续的。
对于观察得到的记录来说，序列是离散的。
（2）按照属性数据的表现形式，动态数据分为绝对数时间序列（包括时期序列、时点序列、相对数和平均数时间序列）、相对数时间序列和平均数时间序列三种序列。
其中绝对数时间序列是原始序列，相对数和平均数实践序列是派生序列。
2. 动态数据的可比性原则1、同一时间序列，属性值所述时间应当统一。
2、总体范围应一致。
3、属性内容保持一致。
4、计算方法要一致。
5、计量单位要一致。
4 动态数据的构成部分1、趋势变动2 、季节变动3 、循环变动4 、随机变动5 、动态数据的构成分析（包括加法和乘法模型）5. 动态数据的分解（了解）：动态数据的分解就是按照动态数据的分析模型，测定出各种变动形态的具体分析。
构成因素：1. 仅包含趋势变动和随机变动；2：包含趋势变动、季节变动和随机变动动态数据的分解分析的作用概括为：1、分析和测定有关构成因素的数量表现，可以更好的认识和掌握现象变化发展的规律性。
2、将测定出的某一构成因素数值从动态数据中分离出去，便于分析动态数据中其他因素的变动规律。