数据处理专题 元数据处理方法 多元数据处理方法 如何写好建模竞赛论文
一. 一元数据处理方法 二. 多元数据处理方法 三.如何写好建模竞赛论文 数据处理专题
数据处理是指用简明而严格的方 法把获得的实验数据所代表的事 物内在的规律提炼出来,得出结 果的加工过程,包括数据记录、 描绘曲线,从带有误差的数据中 提取参数,验证和寻找经验规律 外推实验数据等等。本章介绍 些最基本的数据处理方法
数据处理是指用简明而严格的方 法把获得的实验数据所代表的事 物内在的规律提炼出来，得出结 果的加工过程，包括数据记录、 描绘曲线，从带有误差的数据中 提取参数，验证和寻找经验规律， 外推实验数据等等。本章介绍一 些最基本的数据处理方法
1.一元数据处理方法 1插值 2拟合及线性回归 在解决实际问题的生产(或工程)实践和科 学实验过程中,通常需要通过研究某些变量之 间的函数关系来帮助我们认识事物的内在规律 和本质属性,而这些变量之间的未知函数关系 又常常隐含在从试验、观测得到的一组数据之 中。因此,能否根据一组试验观测数据找到变 量之间相对准确的函数关系就成为解决实际问 题的关键
1.插值 2.拟合及线性回归 1. 一元数据处理方法 在解决实际问题的生产（或工程）实践和科 学实验过程中，通常需要通过研究某些变量之 间的函数关系来帮助我们认识事物的内在规律 和本质属性，而这些变量之间的未知函数关系 又常常隐含在从试验、观测得到的一组数据之 中。因此，能否根据一组试验观测数据找到变 量之间相对准确的函数关系就成为解决实际问 题的关键
例如在工程实践和科学实验中,常常需要从一组试验观测 数据(xy),i=0,1,…,n之中找到自变量x与因变量y之间的 函数关系,一般可用一个近似函数y=f(x)来表示。函数 y=f(x)的产生办法因观测数据和要求不同而异,通常可采用 数据拟合与函数插值两种办法来实现。 数据拟合主要是考虑到观测数据受随机观测误差的影响, 进而寻求整体误差最小、能较好反映观测数据的近似函数y= f(x),此时并不要求所得到的近似函数y=f(x)满足 y=f(X),j=0,1,,n 函数插值则要求近似函数y=f(×)在每一个观测点x处一定 要满足y闩=f(x),j=0,1,,,在这种情况下,通常要求 观测数据相对比较准确,即不考虑观测误差的影响
例如在工程实践和科学实验中，常常需要从一组试验观测 数据(xi ,yi ) ，i = 0,1,....,n之中找到自变量x与因变量y 之间的 函数关系，一般可用一个近似函数y = f (x)来表示。函数 y = f (x)的产生办法因观测数据和要求不同而异，通常可采用 数据拟合与函数插值两种办法来实现。 数据拟合主要是考虑到观测数据受随机观测误差的影响， 进而寻求整体误差最小、能较好反映观测数据的近似函数y = f (x)，此时并不要求所得到的近似函数y = f (x)满足 yi= f (xi) ， i = 0,1,…,n。 函数插值则要求近似函数y = f (x)在每一个观测点 xi 处一定 要满足y i= f (xi) ， i = 0,1,…,n ，在这种情况下，通常要求 观测数据相对比较准确，即不考虑观测误差的影响
在实际问题中,通过观测数据能否正确揭示某些变量之 间的关系,进而正确认识事物的内在规律与本质属性, 往往取决于两方面因素。其一是观测数据的准确性或准 确程度,这是因为在获取观测数据的过程中一般存在随 机测量误差,导致所讨论的变量成为随机变量。其二是 对观测数据处理方法的选择,即到底是采用插值方法还 是用拟合方法,插值方法之中、拟合方法之中又选用哪 种插值或拟合技巧来处理观测数据。插值问题忽略了 观测误差的影响,而拟合问题则考虑了观测误差的影响 但由于观测数据客观上总是存在观测误差,而拟合函数 大多数情况下是通过经验公式获得的,因此要正确揭示 事物的内在规律,往往需要对大量的观测数据进行分析, 尤为重要的是进行统计分析。统计分析的方法有许多, 如方差分析、回归分析等
在实际问题中，通过观测数据能否正确揭示某些变量之 间的关系，进而正确认识事物的内在规律与本质属性， 往往取决于两方面因素。其一是观测数据的准确性或准 确程度，这是因为在获取观测数据的过程中一般存在随 机测量误差，导致所讨论的变量成为随机变量。其二是 对观测数据处理方法的选择，即到底是采用插值方法还 是用拟合方法，插值方法之中、拟合方法之中又选用哪 一种插值或拟合技巧来处理观测数据。插值问题忽略了 观测误差的影响，而拟合问题则考虑了观测误差的影响。 但由于观测数据客观上总是存在观测误差，而拟合函数 大多数情况下是通过经验公式获得的，因此要正确揭示 事物的内在规律，往往需要对大量的观测数据进行分析， 尤为重要的是进行统计分析。统计分析的方法有许多， 如方差分析、回归分析等