Worksheet）的使用4、Worksheet数据分析5、数据绘图6、曲线拟合7、其它一些功能简介

排八个实验：实验一函数插值方法实验二函数逼近与曲线拟合实验三数值积分与数值微分实验四线方程组的直接解

方程的数值解法第4章插值法第4章函数逼近第5章曲线拟合第7章数值积分与数值微分第8章刚性方程组及其数

3：线性方程组求解.docCh4：最小二乘法与曲线拟合.docCh5：插值法.docCh6：数值积分

讲解了SPSS统计绘图功能详解、多元线性回归与曲线拟合、程序编辑窗口用法详解等内容，大学教师可作为教

本章讲的内容很多,要记住的东西很少,关键是熟练。 从应付考试的角度看,通常与第三章解方程合在一起做一个 简单的曲线拟合。即使如此,从过去的经验看,主要是解题步骤 记得不牢,自己的计算器也用得不熟,连用计算器解一个简单的 三元一次方程组都错误连篇,主要原因还是平时偷懒所致。我这 里把话说白了,考试时见分晓,还有人会丢掉不应该丢的分,但 愿只是极个别现象 丛数值计算的角度看,用最小二乘法求矛盾线性方程组 的最小二乘解实在是件再容易不过的事情

二乘法 一般的最小二乘逼近(曲线拟合 的最小二乘法)的一般提法是:对 给定的一组数据(x2y)(=0, 要求在函数类0={…,n中找 一个函数y=S(x),使误差平方和 6l2=∑62=∑S(x)-yF=min∑[S(x)-y

在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。 对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间 所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出 某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点

1．用 n 次多项式作最小二乘拟合

§1 插值方法 §2 曲线拟合的线性最小二乘法 §3 最小二乘优化 §4 曲线拟合与函数逼近 §5 黄河小浪底调水调沙问题