数据分析建模方法
数据分析中的预测建模方法与应用
数据分析中的预测建模方法与应用随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
其中，预测建模是数据分析的一个重要组成部分，通过对历史数据的分析和模式识别，预测建模可以帮助我们预测未来的趋势和结果。
本文将介绍几种常见的预测建模方法及其应用。
一、线性回归模型线性回归模型是最简单也是最常用的预测建模方法之一。
它基于线性关系的假设，通过对自变量和因变量之间的线性关系进行建模，来预测未知的因变量。
线性回归模型可以用于各种预测问题，如销售预测、房价预测等。
二、时间序列分析时间序列分析是一种专门用于处理时间相关数据的预测建模方法。
它基于时间序列的特性，如趋势、季节性等，通过对历史数据的分析和模式识别，来预测未来的值。
时间序列分析广泛应用于金融市场预测、天气预测等领域。
三、决策树模型决策树模型是一种基于树形结构的预测建模方法。
它通过将数据集划分为不同的子集，每个子集对应一个决策节点，最终形成一棵决策树。
决策树模型可以用于分类和回归问题，如客户分类、产品销量预测等。
四、神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元网络的预测建模方法。
它通过多个神经元之间的连接和权重来模拟数据的非线性关系，从而实现复杂的预测任务。
神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
五、支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的预测建模方法。
它通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据分开，从而实现分类和回归任务。
支持向量机模型在文本分类、信用评分等领域有较好的效果。
六、集成学习模型集成学习模型是一种将多个预测模型组合起来的预测建模方法。
它通过对多个模型的预测结果进行加权平均或投票，来得到更准确的预测结果。
集成学习模型可以提高预测的稳定性和准确性，广泛应用于信用风险评估、股票市场预测等领域。
以上只是数据分析中的一部分预测建模方法，每种方法都有其适用的场景和局限性。
在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点和数据的性质选择合适的预测建模方法，并结合领域知识和实践经验进行调整和优化。
数据建模方法
数据建模方法数据建模是指根据实际问题的需求，将数据进行抽象和表示的过程。
在实际应用中，数据建模方法是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律，从而为后续的数据分析和挖掘提供基础。
本文将介绍几种常见的数据建模方法，包括统计建模、机器学习建模和深度学习建模。
统计建模是数据建模中最传统的方法之一，它通过对数据的统计特征进行分析和建模，来揭示数据之间的关系和规律。
统计建模通常包括描述统计、推断统计和回归分析等方法，可以帮助我们了解数据的分布情况、相关性和预测能力。
在实际应用中，统计建模常常用于市场营销、风险评估、财务分析等领域。
机器学习建模是近年来备受关注的数据建模方法，它通过构建数学模型来自动学习数据的特征和规律，并用于预测、分类、聚类等任务。
机器学习建模包括监督学习、无监督学习和半监督学习等方法，可以处理大规模复杂的数据，并具有较强的泛化能力。
在实际应用中，机器学习建模广泛应用于推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域。
深度学习建模是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来学习数据的高阶特征和复杂规律。
深度学习建模在处理图像、语音、文本等大规模复杂数据方面具有显著优势，可以实现更加精准的预测和识别。
在实际应用中，深度学习建模已经成为人工智能领域的热点，被广泛应用于智能驾驶、医疗诊断、智能语音助手等领域。
综上所述，数据建模方法是数据科学领域的核心技术之一，不同的数据建模方法适用于不同的场景和问题。
在实际应用中，我们可以根据问题的需求和数据的特点选择合适的建模方法，从而更好地理解数据、挖掘数据的价值，并为决策和创新提供支持。
希望本文介绍的数据建模方法能够为您在实际工作中提供一些帮助和启发。
数据分析模型建立方法详解
数据分析模型建立方法详解数据分析模型是指为了解决特定问题而建立的数学模型，通过对已有数据的分析和处理，可以找出其中的规律、趋势和关联，从而对未来的情况进行预测和决策支持。
数据分析模型的建立是数据分析的重要环节，以下将详细介绍数据分析模型的建立方法。
1.确定建模目标：首先要明确数据分析的目标是什么，是预测销售额、识别异常行为还是优化生产流程等。
明确建模目标有助于明确需要收集和处理的数据类型，以及建立何种数学模型。
2.收集和整理数据：收集所需数据，并对数据进行整理和清洗。
数据的质量直接影响到模型的准确性，因此需要排除数据中的噪声、缺失值和异常值，同时对数据进行归一化或标准化处理等。
3.数据探索性分析：通过数据的可视化和统计分析方法，对数据进行探索，找出数据之间的关联和规律。
可以使用统计图表、频率分布、相关性分析等方法进行数据探索性分析。
4.选择适当的模型：根据建模目标和数据的特点，选择适当的模型进行建模。
常见的数据分析模型包括回归分析模型、分类模型、聚类模型、关联分析模型等。
5.数据建模和参数估计：利用已有的数据对所选模型进行建模，并进行参数估计。
建模过程需要选择合适的算法和技术来推断模型的参数，并使用训练数据进行模型拟合。
6.验证模型：通过验证模型的准确性和鲁棒性来评估模型的质量。
可以使用交叉验证、留置法等方法对模型进行验证。
如果模型的预测结果与实际结果相符，则说明模型的准确性较高。
7.应用模型：将建立好的模型应用于实际问题之中，并进行实际数据的预测和决策支持。
通过应用模型来辅助决策，可以提高决策的效率和准确性。
8.模型优化和改进：根据实际应用中的反馈和调整需求，对模型进行优化和改进。
优化模型的目标是提高模型的准确性、鲁棒性和效率，可以通过调整参数、改进算法等方法来优化模型。
在实际应用中，常常需要反复迭代上述建模过程，以不断完善模型的准确性和适应性。
数据分析模型的建立是一个动态的过程，需要不断地根据实际需要和数据情况进行调整和优化，才能得到应用价值较高的模型。
数据建模方法
数据建模方法数据建模是指根据实际需求和数据特征，将数据转化为可视化的模型，以便更好地理解和分析数据。
数据建模方法是数据分析领域中的重要工具，它可以帮助我们从大量的数据中提取出有用的信息，并为决策提供支持。
在数据建模过程中，我们需要考虑数据的特点、建模的目的以及所用的工具和技术。
下面将介绍一些常用的数据建模方法。
首先，最常见的数据建模方法之一是回归分析。
回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，通过建立回归模型来预测因变量的取值。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的关联性，并进行预测和控制。
在实际应用中，回归分析常常用于市场预测、风险评估等领域。
其次，聚类分析也是一种常用的数据建模方法。
聚类分析是将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的相似度较低。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏规律和结构，识别出不同的数据模式。
在实际应用中，聚类分析常常用于客户细分、市场分析等领域。
另外，决策树分析也是一种常用的数据建模方法。
决策树是一种树状结构，用于描述从观测数据到值的映射的过程。
通过构建决策树模型，我们可以了解不同变量之间的关系，找出影响结果的关键因素。
在实际应用中，决策树分析常常用于风险评估、预测分析等领域。
最后，关联规则分析也是一种常用的数据建模方法。
关联规则分析用于发现数据中的关联性，找出频繁出现在一起的数据项。
通过关联规则分析，我们可以发现数据之间的隐藏关系，挖掘出潜在的商业机会。
在实际应用中，关联规则分析常常用于市场篮分析、交叉销售分析等领域。
总之，数据建模方法是数据分析中的重要工具，它可以帮助我们更好地理解和分析数据，为决策提供支持。
不同的数据建模方法适用于不同的场景，我们需要根据实际需求和数据特点来选择合适的建模方法。
希望本文介绍的数据建模方法对您有所帮助。
数据分析中的统计建模方法
数据分析中的统计建模方法在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了我们生活中的重要组成部分。
大量的数据往往需要进行整理、分析和解读，以便我们能够从中获取有用的信息和洞察力。
统计建模方法是一种有效的数据分析工具，它可以帮助我们揭示数据中的规律和关联，并做出可靠的预测和决策。
本文将重点介绍数据分析中的统计建模方法，并探讨其应用和优势。
一、统计建模的基本概念统计建模是利用统计学原理和方法来解释和描述数据之间的关系，以及进行推断和预测的过程。
它源于数理统计学和概率论，通过建立数学模型和假设，将数据转化为模型中的参数和变量，并利用统计推断和模型估计来进行数据分析和预测。
常见的统计建模方法包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。
二、线性回归模型线性回归模型是最简单和常用的统计建模方法之一。
它基于线性关系的假设，通过拟合最佳的直线来描述两个变量之间的关系。
线性回归模型可以用于预测和探索变量之间的相关性，进而进行决策和优化。
该模型通常使用最小二乘法来确定最优解，可以通过计算回归系数和拟合优度来评估模型的准确度和可靠性。
三、逻辑回归模型逻辑回归模型是一种用于分类问题的统计建模方法。
它的核心思想是利用线性回归模型进行分类，将输出结果映射到概率空间中，并基于概率进行判断。
逻辑回归模型适用于二分类和多分类问题，广泛应用于市场营销、风险评估、医学诊断等领域。
该模型可以通过计算分类准确率和交叉熵等指标来评估模型的性能和稳定性。
四、时间序列分析时间序列分析是一种用于揭示数据在时间维度上的规律和趋势的统计建模方法。
它通常用于处理具有时间依赖性的数据，例如股票价格、气象数据等。
时间序列分析可以通过建立自回归模型、移动平均模型等来预测未来的数值，帮助我们做出合理的决策。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、差分运算、ARIMA模型等。
五、统计建模的应用和优势统计建模在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，统计建模可以帮助企业进行市场分析、用户行为预测、风险评估等，为决策提供科学依据。
数据建模方法
数据建模方法数据建模是一种通过分析数据和其内在规律来建立一个模型的方法，用以描述一系列关系的数学过程。
现在，数据建模已经成为现代数据分析中不可缺少的一部分。
它可以帮助公司发现有效的模式，满足其未来的需求，改善企业的绩效。
下面简要介绍几个常用的数据建模方法。
1.回归分析：回归分析是一种在统计中使用的常用方法。
它可以用来预测随时间变化而变化的特定变量。
它可以用来建立因变量和一个或多个自变量之间的关系。
2.分类模型：分类模型是一种用来确定或预测属于特定类别的事物的方法。
例如，分类模型可以用来预测某个人是否靠谱，通过分析他们的经历和行为。
3.聚类分析：聚类分析是把相似的实体归类到不同的组中的一种方法，通常用于市场营销和客户关系管理。
它可以帮助公司明确其客户群，并推荐最适合他们的产品和服务。
4.决策树：决策树是一种分类和预测工具，它将数据组织成通常是树形结构中的决策规则。
它可以用来处理复杂的决策问题，以便有效地挑选正确的选项。
5.神经网络：神经网络是一种数据建模工具，可以有效模拟强大的人工智能系统。
与常规的线性统计模型不同，神经网络能够找出更加复杂的关系。
它主要用于模拟自然界中复杂的连接，用于预测、估计和决策等方面。
6.支持向量机：支持向量机是一种模型，用于识别数据空间中的模式和边界，它是一种机器学习技术，主要用于处理二分类和多分类问题。
7.马尔可夫随机场：马尔可夫随机场是一种通过条件概率计算概率率模型的机器学习算法。
它可以用来识别出隐含在序列中的模式，并预测序列的未来发展方向。
以上就是主要的数据建模方法，它们都各有优势，可以满足不同的业务需求。
但要记住，数据建模不仅仅是从数据中提取信息，还要考虑数据的可靠性、一致性和有效性，才能得到准确的结果。
此外，可能需要改进已有的数据模型以适应新的环境，因此，为了获得可靠的结果和有效的结论，不仅要有良好的数据模型，还要有良好的统计技术，科学家和模型建筑者需要不断学习和锻炼才能实现。
如何在Excel中进行数据分析和建模
如何在Excel中进行数据分析和建模在当今数字化的时代，数据成为了企业和个人决策的重要依据。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅具备强大的数据处理功能，还能用于数据分析和建模，帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
接下来，让我们一起深入探讨如何在 Excel 中进行数据分析和建模。
一、数据准备在进行数据分析和建模之前，首先要确保数据的准确性和完整性。
这包括检查数据中的错误、缺失值和异常值。
可以通过数据筛选、排序等功能，快速发现并处理这些问题。
例如，如果某一列数据应该是数值型，但其中包含了文本或错误的格式，我们需要将其纠正。
对于缺失值，可以根据具体情况选择删除该记录、用平均值或其他合理的值进行填充。
另外，为了便于分析，还需要对数据进行整理和格式化。
比如，将日期格式统一、对文本进行分类和编码等。
二、数据分析工具Excel 提供了丰富的数据分析工具，如数据透视表、图表、函数等。
1、数据透视表数据透视表是 Excel 中非常强大的数据分析工具。
它可以快速汇总和分析大量数据，帮助我们从不同角度观察数据。
通过将字段拖放到行、列和值区域，可以轻松计算各种统计指标，如求和、平均值、计数等。
还可以对数据进行分组、筛选和排序，以获取更深入的洞察。
2、图表图表能够以直观的方式展示数据，帮助我们发现数据中的趋势和关系。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图等。
例如，柱状图适合比较不同类别之间的数据；折线图用于展示数据随时间的变化趋势；饼图则用于显示各部分所占的比例。
3、函数Excel 中的函数可以帮助我们进行数据计算和分析。
例如，SUM 函数用于求和，AVERAGE 函数计算平均值，VLOOKUP 函数用于查找和引用数据等。
掌握常用函数的使用方法，可以大大提高数据分析的效率。
三、数据建模在 Excel 中，可以使用回归分析、预测等方法进行数据建模。
1、回归分析回归分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
在 Excel 中，可以通过“数据分析”插件中的“回归”功能来实现。
大数据分析中的数据建模与评估方法介绍
数据建模和评估是大数据分析中至关重要的环节。
在大数据时代，海量的数据需要经过精确的建模和评估才能得出准确的结论和预测。
本文将介绍大数据分析中的数据建模与评估方法。
一、数据建模数据建模是将现实世界中的数据转化为数学模型的过程。
在大数据分析中，常用的数据建模方法包括回归分析、聚类分析和决策树分析。
回归分析是研究一个或多个自变量与因变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们理解和预测变量之间的相关性。
在大数据分析中，回归分析可以用来解释和预测数据之间的关系，如销售额与广告投入的关系等。
聚类分析是将数据分成多个类别的方法。
通过聚类分析，我们可以发现数据中的规律和群体特征，从而更好地理解数据结构和特点。
决策树分析是一种用于分类和预测的方法。
通过构建决策树模型，我们可以了解不同变量对结果的影响，从而做出更准确的决策。
二、数据评估数据评估是验证建模结果的过程，它可以帮助我们了解模型的准确性和可靠性。
在大数据分析中，数据评估方法包括交叉验证、ROC曲线和AUC值等。
交叉验证是一种常用的数据评估方法。
它通过将数据集划分为训练集和测试集，反复运用不同的训练集和测试集来评估模型的准确性和稳定性。
ROC曲线是用于评估分类模型性能的一种图形化工具。
通过绘制ROC曲线，我们可以直观地了解模型的灵敏度和特异性，从而选择最佳的分类阈值。
AUC值（曲线下面积）是ROC曲线下的面积，它可以用来评估分类模型的总体性能。
AUC值越大，模型的分类能力越好。
三、结语数据建模和评估是大数据分析中的重要环节。
通过合理的数据建模方法，我们可以更好地理解数据之间的关系，发现数据中的规律和特点；通过有效的数据评估方法，我们可以验证和优化模型，提高模型的准确性和可靠性。
希望本文对大数据分析中的数据建模与评估方法有所帮助。
数模竞赛13种建模方法你掌握了几个
数模竞赛13种建模方法你掌握了几个
随着时代的变迁和科技的进步，数据分析和建模已成为当今比赛领域
的热门课题。
数据建模技术比赛中用到的模型有很多。
以下是常用的13
种数据建模方法：
1、线性回归：基于线性模型的数据建模，主要用来预测一个变量与
另一个变量的依赖关系。
2、逻辑回归：也称为分类回归，它是一种二元分类模型，可以用来
预测输入变量的值和输出变量的分类。
3、决策树：通过计算每个属性的信息增益，建立起决定变量的各个
分支，从而建立起决策树的模型。
4、贝叶斯分类：基于贝叶斯定理，它是一种监督学习模型，可以用
来预测输入数据的值和输出分类。
5、K近邻：以其中一特征的值为准，与其周围的K个样本进行比较，得出其对应的分类。
6、支持向量机：SVM是一种监督学习模型， can建立在带有高斯核
的假设基础上，用来预测输入变量的值和输出变量的分类。
7、感知机：它是一种用来处理二元分类任务的线性分类器，它有一
个输入层和一个输出层，它分类输入的数据，返回结果的类。
8、AdaBoost：基于弱分类器的而提升算法。
它把弱分类器结合起来，形成一个更强大的分类器。
大数据分析师的数据建模和方法
大数据分析师的数据建模和方法随着信息时代的到来，大数据分析师成为了一个备受瞩目的职业。
作为数据分析师，他们需要具备数据建模和方法的能力，以实现对大量数据的有效处理和分析。
本文将介绍大数据分析师的数据建模过程和常用的分析方法。
一、数据建模数据建模是大数据分析师进行数据分析的基础工作，它涉及到对原始数据进行转换和整理，以便后续的分析和应用。
在数据建模中，大数据分析师需要遵循以下步骤：1. 数据采集和清洗：大数据分析师首先需要从各种源头采集数据，这些数据可能来自于数据库、网络、传感器等。
然后，他们会对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、异常的数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据整合和转换：在数据建模过程中，大数据分析师通常需要整合来自不同源头的数据，并进行统一的数据格式转换。
这样可以方便后续的数据分析和处理。
3. 数据建模和设计：在数据建模的过程中，大数据分析师需要选择合适的建模方法，如关系模型、多维模型等，来对数据进行描述和表示。
同时，他们还需要确定数据之间的关系和约束，以便更好地分析数据。
二、数据分析方法在数据建模完成之后，大数据分析师需要选择适当的数据分析方法来挖掘数据中的价值和洞见。
下面介绍几种常用的数据分析方法：1. 描述性分析：描述性分析是最常见的数据分析方法，它通过概括和总结数据的特征和规律，来帮助人们更好地理解数据。
常用的描述性分析方法包括统计指标、频率分布、直方图等。
2. 预测分析：预测分析是指通过对历史数据和趋势进行分析，预测未来的发展趋势。
大数据分析师可以利用时间序列分析、回归分析等方法进行预测分析，以帮助企业和组织做出合理的决策。
3. 关联分析：关联分析是指通过寻找数据之间的关联关系，挖掘出隐藏在数据背后的规律。
大数据分析师可以利用关联规则挖掘等方法，探索不同数据之间的关系，以发现潜在的商业机会。
4. 聚类分析：聚类分析是指将相似的数据样本聚集在一起，形成簇群。
通过聚类分析，大数据分析师可以发现数据中的群组结构，从而更好地理解数据的本质和特征。
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No Image
磷施肥量 －土豆产量数据散布图
2）分析数据散布图； 对数据散布图进行分析,可以分析出变量的 关系是： 1）线性的还是非线性的？ 2）有无周期性？ 3）呈现何种变化趋势？变化率如何？
…，等等有用的初步结论.
例1 建立一个简洁的函数关系式来描述 某个地区人的身高和体重的对应关系, 数据 见表7.4(p156).
第七章 数据分析建模方法(下)
问题 * 在建立数学模型的过程中,经常需要建立 变量之间的关系. *由于对研究对象的内部机理不甚了解,不 能通过合理的假设,或根据物理定律、原理, 经过机理分析法而得到. 解决思路
* 借助于由实验或测量得到的一批离散数据. *通过对数据充分观察和分析, 获得数据所含 信息; *揭示变量间的内在联系;
xi
yi
最小二乘法基本思想 寻找 f (x)的近似替代 函数φ(x), 使
2. 随机分析方法 对于随机数据进行拟合,可用统计学中的 回归分析方法或时间序列分析方法.
2 n P ( x ) a a x a x a x n 0 1 2 n
二．经验模型的建立
以上两种建模方法都是建立在对数据进行充 分分析的基础上.
变换为线性函数
令 y ln W ,x ln H , b ln c
2
例7.2.2 可选二次函数
y b b x b x 0 1 2
注：其中 b0= y(0) = 15.18.
描述氮肥施肥量与土豆产量间的变量关系. 关于磷肥施肥量和土豆产量的变量关系可 选择威布尔模型：
y A Be ,x 0
哪个模 型更好？
分析 S 模型所含参数更少, 另外若令
No Image
可得线性模型
y a b x .
重要定理(维尔斯脱拉斯 ) 若函数f(x)在有
限闭区间上连续, 则存在一个多项式序列
{Pn(x)}在有限闭区间[a , b]上一致收敛于f(x).
称 f(x) 在 [a ,b] 上可由多项式函数逼近.
寻找或选择适当的函数拟合变量之间的关系
(函数关系或回归关系)是重要的环节.
一 般 步 骤 1）绘制数据散布图； 2）分析数据散布图； 3）选择函数关系形式.
见p156
1) 通过分析数据散布图可以获得对变量 间关系的感性认识, 形成初步的看法, 以便 于对问题做进一步的分析.
No Image
氮施肥量N －土豆产量数据散布图
Kx
合理性?
有 1 . 当 x , y A ;
2 .y ( 0 ) A B ;
3. y 是单调升函数. 也可以选择S 函数：
y
1 abe
x
, x0
S函数也满足：
1 1 .当 x , y ; a 1 2 . y(0) ; ab
3. y 是单调升函数；
n
P ( x ) f ( x ), x [ a , b ] lim n
例6.2.3 估计供水塔的水流量 试用以下数据估计任意时刻(包括水泵正在 输水的时间内)从水塔流出的流量f(t),并估计 一天的总用水量.
时间(秒) 水位(0.01英尺) 0 3175 3316 3110 6635 3054 10619 2994 13937 2947 17921 2892 21240 2850 25223 2795 28543 2752 32284 2697 35932 水泵开动 39332 水泵开动 39435 3550 43318 3445
*选择适当的数学式对变量间的关系进行拟合. y
min . (f(x ) ( x )) i i
o
n
2
i 1
x
两 类 变 量 关 系 两 类 数 据
确定性关系 确定的函数关系 相关关系 存在相依关系,但未达到相 互确定的程度. 已知规律(函数)的测试数据(在特定时 间点或距离上的数据) 呈现随机性的数据,可看成具有某种概 率分布的随机样本值.
某小镇某天水塔水位散布图
x
假设 水位高度（或水塔的水容量）是连续 变化的.
可以选择n 次多项式Pn(x)
f ( x)
来近似描述水位随时间的变化规律. 问题归结为选择足够大的n 及估计各个系数值. 思考 为什么考虑用多项式函数？有什么优点？
乘法、样条函数光顺法等.
插值法的基本思想 寻找 f(x)的近似替代函数
φ(x), 在插值节点xi 上满足 φ( xi )=yi， (i=1,2,…，n)， 其余点用φ(x)近似替代f (x ), 称φ(x)为f (x)的
插值函数.
No yaxb. Image
1 y , x ex, y
时间(秒) 水位(英尺) 46636 3350 49953 3260 53936 3167 57254 3087 60574 3012 64554 2927 68535 2842 71854 2767 75021 2697 79254 水泵开动 82649 水泵开动 85968 3475 89953 3397 92370 3340
曲线特征是体重 W 随身高H 的增长 而单调增长，但可 以观察到是非线性
No Image
身高－体重数据散布图
增长.
练习
试分析以下问题
1. 氮施肥量N、磷施肥量 P 关于土豆产量 的数据散布图(P153例7.1.1). 2. 海浪潮高度x 随时间t 的数据散布图.
No Ima1. 形式尽可能简洁, 尽可能线性化； 则 2. 依据实际问题的精度要求,合乎实际规律.
续例7.2.1 选择幂函数 W= cH a , 描述身 高体重关系. 优点 此函数可以线性化. 两边取对数, 有
ln W a ln H ln c
令 y ln W , x ln H , b ln c
针对两种不同类型的数据, 有不同的建立模 型方法: 1. 数据拟合法(适用于第一类数据)
基本思想 已知函数 y= f(x) 的一组测试数据 (xi , yi)， (i=1，2，…，n)，
寻求一个函数ψ(x)，使ψ(x)对上述测试数据 的误差较小，即ψ(xi)≈yi，于是可以用ψ(x) 来近似替代f (x). 常用的数据拟合方法：一般插值法、最小二