摘要目前，数学建模已经广泛运用于国民经济的各个领域，数学建模的作用越来越重要。不论你从事何种工作，都会或多或少，有意无意的直接或间接的使用到数学建模。因此了解数学建模知识，掌握数学建模中的数据分析方法，学会运用一些基本的建模软件和数据分析软件，就成为一项全面提高我国大学生素质的重要课题和要求。78421

本文主要致力于研究数学建模中的数据分析方法。我们在建模过程中需要对数量庞大的数据进行分析处理，通过一些数据处理方法优化这些数据，从而提高数学建模的效率。这些数据处理方法需要一些特定的数学工具。而当前市面上流行的数学工具很多，例如MATLAB,MATHEMATICA,SAS，LINDO等。数学建模不仅培养我们解决实际问题的思想和方法，而且让我们努力身体力行，让我们对数学有了更深的理解和认识。

毕业论文关键词：数学建模；数据分析；拟合插值；积分微分；数字特征的统计

Abstract At present, mathematical modeling has been widely used in various fields of national economy，mathematical modeling is becoming more and more important。 No matter what kind of work you do, it will be more or less, directly or indirectly, naturally or half unconsciously to use mathematical modeling, so understanding the knowledge about mathematical modeling, mastering data analysis methods of mathematical modeling, learn to use some basic modeling software and data analysis software that has become an important topic to improve the comprehensive quality of college students and the requirements in China。

 This paper mainly focuses on the mathematical modeling methods to analyze the data。 We need a large number of data analysis in the modeling process。 We can optimize these data processing methods, so as to improve the efficiency of the mathematical modeling of these data。 Processing methods need some mathematical tools。 Popular mathematical tools currently on the market a lot, such as MATLAB, MATHEMATICA, SAS,LINDO and so on。 Mathematical modeling not only cultivate the ideas and methods for us to solve the practical problems, and let us try to practice, let us have a deeper understanding and awareness of mathematics。 

Keywords: Mathematical modeling; Data analysis; Fitting interpolation; Integral calculus; Statistics of digital features

目录

第一章 绪论 1

第二章 数值插值 2

2。1一维插值 2

2。1。1拉格朗日插值方法 2

2。1。2分段插值方法 3

2。1。3三次样条插值 3

2。2二维插值 4

2。2。1网络节点插值法 4

2。2。2散乱数据插值 5

2。3插值在数学建模中的运用 5

第三章 数据拟合 8

3。1线性最小二乘拟合方法 8

3。2非线性最小二乘拟合方法 9

第四章 数值的积分与微分 10

4。1建立微分方程模型步骤 10

4。2。实际模型举例——传染病预测问题 10

第五章 数字特征的统计 14

5。1统计的基本概念 14