曲線擬合與數(shù)據(jù)分析課件_第1頁
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文檔簡介

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曲線擬合引言?

曲線擬合的基本方法?

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)目?

基于曲線擬合的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用錄contents曲線擬合的定義和意義定義意義曲線擬合的應(yīng)用場景社會科學(xué)工程技術(shù)醫(yī)學(xué)研究曲線擬合的基本步驟2.

選擇擬合函數(shù)4.

擬合優(yōu)度評價(jià)1.

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備3.

參數(shù)估計(jì)5.

應(yīng)用擬合結(jié)果最小二乘法定義原理應(yīng)用最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)，它通過最小化預(yù)測值和實(shí)際值之間的平方誤差來尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。最小二乘法基于殘差平方和最小的原則，通過求解線性方程組來得到擬合曲線的系數(shù)。最小二乘法廣泛應(yīng)用于回歸分析、曲線擬合、參數(shù)估計(jì)等領(lǐng)域。多項(xiàng)式擬合定義原理應(yīng)用其他擬合方法數(shù)據(jù)類型及數(shù)據(jù)來源定量數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)據(jù)離散型數(shù)據(jù)序數(shù)型數(shù)據(jù)名義型數(shù)據(jù)定性數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗規(guī)模化/標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)變換編碼分類數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)描述性分析中心趨勢度量均值：適用于對稱分布，受極端值影響。中位數(shù)：適用于偏態(tài)分布，不受極端值影響。數(shù)據(jù)描述性分析離散程度度量方差/標(biāo)準(zhǔn)差：衡量數(shù)據(jù)分布的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差為單位與均值相同的度量。四分位數(shù)/IQR：描述數(shù)據(jù)的盒須圖，識別異常值。數(shù)據(jù)描述性分析基于曲線擬合的預(yù)測模型線性預(yù)測模型非線性預(yù)測模型時(shí)間序列預(yù)測基于曲線擬合的數(shù)據(jù)分類閾值分類概率分類回歸分類基于曲線擬合的

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