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41数据分析处理1讲解材料.ppt


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41数据分析处理1讲解材料.ppt第五讲数据分析处理建立数学模型解决现实问题目的真实世界的背景不容忽视需要收集、分析背景数据数据作用于模型的形式:初期:寻求变量间的关系中期:模型参数估计后期:模型检验Date1建立数学模型的初始研究阶段,对数据的分析有助于寻求变量间的关系部分模型完全建立在数据的基础上如数据拟合以及经验模型利用数据来估计模型中出现的参数值,称为模型参数估计利用数据进行模型检验:通常用实际数据对模型得到的理论值进行检验数据是建立数学模型的重要依据!Date2§1数据的收集与整理各种类型的数据为我们认识事物的内在规律、研究事物之间的关系、预测事物今后的可能发展等一系列问题,提供了丰富的材料和科学依据。如何收集、整理和分析数据,挖掘有用结果?Date3例1有人想分析出一所大学开水房拥挤的原因,并提出解决方案。例1 开水房拥挤成因分析数据采集需要什么形式的数据,与建模目的和所选择的模型的特点有关。例2 渡口模型数据性质收集数据并非多多益善,要善于剔除冗余数据Date5用数学模型描述现实问题,模型中参数的估计、模型的求解以及模型的合理性很大程度取决于数据的准确可信。实验数据中总存在实验误差在建模工作的各个环节,实验误差都可能造成失之毫厘,谬之千里的失误。Date6实验误差随机误差:系统误差:过失误差:由一系列偶然因素引起的一类不易控制的测量误差。实验观察过程中服从确定性规律的误差。明显歪曲实验结果的误差。无法避免,可增加试验次数,取算术平均来减小。不能通过增加实验次数求算术平均值来消除。但可用其他方法识别、消除。可以识别、并加以处理。Date7在实验数据中,三类实验误差常常同时错综复杂的存在着。控制实验数据的质量整理实验数据消除实验误差重要工作Date8例3 施肥效果分析误差的处理方法:用统计检验方法检验出异常数据;尽可能寻找产生异常点的技术上或物理上的原因,作为处理异常值的依据。根据经验和实际背景知识做出实验数据的检查修正,异常数据的舍弃处理。Date9§2 ,经常需要建立变量之间的关系,但往往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。可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,并选择适当的数学式对变量间的关系进行拟合,建立经验模型,或者进行数据曲线拟合。Date10

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