数学模型和迴歸分析

数学模型和迴歸分析之间的区别

数学模型 vs. 迴歸分析

數學模型是使用數學概念和語言來对一個系統的描述。建立数学模型的过程叫做数学建模。數學模型不只用在自然科學（如物理、生物學、地球科學、大氣科學）和工程学科（如计算机科学，人工智能）上，也用在社會科學（如經濟學、心理學、社會學和政治科學）上；其中，物理學家、工程師、统计学家、運籌學分析家和經濟學家們最常使用數學模型。模型会帮助解释一个系统，研究不同组成部分的影响，以及对行为做出预测。 Eykhoff定義「數學模型」為「對一個現存（或被建構的）系統本質的表述，以能以有用的形式表示出此系統的知識來。」數學模型可以有許多種的形式，不只限定在動態系統、概率模型、微分方程或賽局模型而已。不同的模型可能有相同的形式，同一個模型也可能包含了不同的抽象結構。. 迴歸分析（）是一種統計學上分析數據的方法，目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。迴歸分析是建立因變數Y（或稱依變數，反應變數）與自變數X（或稱獨變數，解釋變數）之間關係的模型。簡單線性回歸使用一個自變量X，複迴歸使用超過一個自變量（X_1, X_2...

之间数学模型和迴歸分析相似

数学模型和迴歸分析有（在联盟百科）0共同点。

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什么数学模型和迴歸分析的共同点。
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