简述实验数据及模型参数的拟合方法 (1)简述实验数据及模型参数拟合方法，并举2个例子。答：实验数据拟合方法：试验测得的数据常常是一组离散型序列，含有不可避免的误差，或者无法同时满足某特定的函数，那么我们用所逼近函数ψ（x）最优的靠近样点，此法称为拟合函数。模型参数拟合方法：在某一反应工程实验中，对测得的某一组数据，采用不同的模型去拟合实验数据，求出最佳的模型和模拟参数。举例：线性拟合函数和二次拟合函数。(2)线性拟合和二次拟合函数之间的异同点。线性拟合：给定一组数据（xi，yi），i=1，2，·，m作拟合直线p(x)=a0+a1x；二次拟合：给定数据排列（xi，yi），i=1，2，·，m，用二次多项式函数p(x)=a0+a1x+a2x2拟合各组数据。相同点：二者都是Q与Y之间误差最小原则作为最优标准的逼近函数，二者都用于离散型函数组的拟合，二者都用于单变量函数拟合。不同点：线性拟合构造的函数为二次函数，二次拟合构造的函数为二次函数。(3)什么是矛盾方程组，其如何求解。答：一般情况下，当方程数n多于变量数m，且m个方程之间线性不相关，则方程组无解，这时方程组称为矛盾方程组。方程组在一般意义下无解，也即无法找到n个变量同时满足m个方程。这种情况和拟合曲线无法同时满足所有的实验数据点。
如何利用spss统计软件进行回归模型的建立和分析，是一个功能强大，操作简单的数据处理和统计分析的软件，可以直接进行多种地理模型的计算和分析，在这里简单地向大家介绍。
在心理学实验中，当最终实验结果数据不显著时，研究者们通常会怎么做？ 本题已加入圆桌？心理学实验室，更多「实验心理学」相关的话题欢迎关注讨论。辛辛苦苦发出去收回来又录…
