1、环境数据分析：MatLab 实战指南

环境数据分析：MatLab 实战指南

1. 数据分析的起点

在处理环境科学数据时，很多学生常常在未充分了解数据的情况下就急于使用分析工具，结果往往不尽如人意。当学生寻求数据分析建议时，首先应问自己是否仔细查看过数据。很多时候，学生只是将数据导入导师提供或从网上下载的分析软件中，若软件运行失败，就认为是数据有问题。然而，更重要的是要先熟悉数据集，通过一系列的绘图、制作直方图和表格来了解数据的大致特征和细微差别。同时，创建一些与预期数据属性相似的模拟数据集，并在分析软件上运行，以确保操作正确且软件能给出正确结果。

2. 数据分析的原则

数据分析的真正熟练掌握需要在计算机上分析现实数据，而不仅仅是通过纸笔处理简化示例。并且，数据分析技能最好通过理论与应用交替的一系列步骤来学习，从简单开始，随着技能的积累迅速扩展。现实世界中，数据分析面临诸多障碍，如各种误差、信息缺失、测量单位不便、数据格式难以理解等。因此，真正的熟练不仅取决于对技术的正式知识，还包括信心和经验。

3. 两大核心主题

• 测量误差 ：测量误差是观察和实验的基本方面，对从数据中提取知识的方式有深远影响。通过概率论发展协方差的概念，它是量化误差的关键工具。协方差会在一系列计算中传播，导致结果具有不确定性。处理这种不确定性与得出结果本身一样重要。
• 线性模型 ：许多问题是将观测与期望从中得出的知识联系起来的线性模型的特殊情况。数据分析的目的是将测量数据提炼为几个重要且有洞察力的模型参数。许多看似不同的数据分析技术，如曲线拟合、傅里叶分析、滤波、因子分析、经验函数分析和插值，都是线性模型的特