•曲线拟合引言•曲线拟合的基本方法•数据分析基础目•基于曲线拟合的数据分析应用录contents曲线拟合的定义和意义定义意义曲线拟合的应用场景社会科学工程技术医学研究曲线拟合的基本步骤2.选择拟合函数4.拟合优度评价1.数据准备3.参数估计5.应用拟合结果最小二乘法定义原理应用最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化预测值和实际值之间的平方误差来寻找数据的最佳函数匹配。最小二乘法基于残差平方和最小的原则，通过求解线性方程组来得到拟合曲线的系数。最小二乘法广泛应用于回归分析、曲线拟合、参数估计等领域。多项式拟合定义原理应用其他拟合方法数据类型及数据来源定量数据连续型数据离散型数据序数型数据名义型数据定性数据数据预处理数据清洗规模化/标准化。数据变换编码分类数据数据描述性分析中心趋势度量均值：适用于对称分布，受极端值影响。中位数：适用于偏态分布，不受极端值影响。数据描述性分析离散程度度量方差/标准差：衡量数据分布的离散程度，标准差为单位与均值相同的度量。四分位数/IQR：描述数据的盒须图，识别异常值。数据描述性分析基于曲线拟合的预测模型线性预测模型非线性预测模型时间序列预测基于曲线拟合的数据分类阈值分类概率分类回归分类基于曲线拟合的异常检测残差分析01曲线形状异常检测统计检验方法0203
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