1、利用MatLab进行环境数据分析入门与实践

利用MatLab进行环境数据分析入门与实践

1. 数据处理的常见问题与建议

在处理环境科学数据时，很多学生在遇到数据分析问题向他人寻求建议时，常出现一些共性问题。当被问到“你看过你的数据吗”，很多学生往往回答“没有”。他们将数据导入导师提供或从网上下载的分析包中，结果却失败了，还认为是数据有问题。接着问“你是否用能正常工作的数据集测试过这个分析包”，学生大多也回答“没有”。

针对这些情况，可给出两条建议：
- 花时间熟悉数据集。根据学生描述，列出一系列绘图、制作直方图和表格的步骤，以了解数据的大致特征和细微差别。
- 创建几个与预期数据特性相似的模拟数据集，并在分析包上运行。确保正确操作分析包，且能得到正确结果。

2. 数据分析的原则与主题

2.1 原则

• 真正掌握数据分析需要在计算机上分析真实数据，而非仅用铅笔和纸处理简化示例。
• 数据分析技能应通过理论与应用交替的一系列步骤学习，从简单开始，随着技能提升不断拓展。

2.2 主题

• 测量误差 ：测量误差是观测和实验的基本方面，对从数据中提取知识有深远影响。利用概率论发展协方差概念来量化误差，并展示误差如何在计算链中传播，导致结果存在不确定性。处理这种不确定性与得出结果本身同样重要。
• 线性模型 ：许多问题是将观测与期望从中推导的知识相联系的线性模型的特殊情况。数据分析的目的是将数据提炼为几个重要且有洞察力的模型参数。很多看似不同的数据分析技术，如曲线拟合、傅里叶分