文档介绍：数据处理方法摘要: 数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式,可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后, 便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度, 极大地影响着人类社会发展的进程。关键词:方式数据处理最小二乘法和一元线性回归实时处理方式作图法 1. 方式根据处理设备的结构方式、工作方式, 以及数据的时间空间分布方式的不同, 数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点, 应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分,有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分, 有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分, 有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分, 有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。 2. 数据处理对数据(包括数值的和非数值的)进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及, 在计算机应用领域中, 数值计算所占比重很小, 通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。如侧绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理, 技术情报管理、办公室自动化等。在地理数据方面既有大量自然环境数据(土地、水、气候、生物等各类资源数据) ,也有大量社会经济数据(人口、交通、工农业等) ,常要求进行综合性数据处理。故需建立地理数据库,系统地整理和存储地理数据减少冗余,发展数据处理软件,充分利用数据库技术进行数据管理和处理。 3. 最小二乘法和一元线性回归从测量数据中寻求经验方程或提取参数,称为回归问题,是实验数据处理的重要内容。用作图法获得直线的斜率和截距就是回归问题的一种处理方法, 但连线带有相当大的主观成分, 结果会因人而异; 用逐差法求多项式的系数也是一种回归方法, 但它又受到自变量必须等间距变化的限制。本节介绍处理回归问题的又一种方法――最小二乘法。一、拟合直线的途径 1. 问题的提出假定变量 x和y 之间存在着线性相关的关系,回归方程为一条直线 y=b 0+b 1x (8) 由实验测得的一组数据是 x k、y k(k=1,2,…,n) ,我们的任务是根据这组数据拟合出( 8 )式的直线,即确定其系数 b 0、b 1。我们讨论最简单的情况,假设(1) 系统误差已经修正; (2)n 次测量的条件相同, 所以其误差符合正态分布, 这样才可以使用最小二乘法原理; (3) 只有 y k 存在误差, 即把误差较小的最为变量 x, 使不确定度的计算变得简单。 2. 解决问题的途径――最小二乘法原理由于测量的分散性,实验点不可能都落在一条直线上,如图 3 。相对于我们所拟合的直线,某个测量值 y k在y 方向上偏离了 v k,v k 就是残差 v k=y k-y=y -( b