数据分析模型教程之关于趋势面分析

　　趋势面分析是拟合数学面的一种统计方法.具体的方法就是用数学方法计算出一个数学曲面来拟合数据中的区域性变化的"趋势",这个数学面叫做趋势面,方法的过程叫做趋势面分析。现在就跟着小编共同来学习一下：数据分析模型教程之关于趋势面分析。

　　今天就跟着小编一起来看一看：关于趋势面分析的相关内容吧，以下的教程就是这一个内容的详细介绍，希望这对大家有所帮助！如果不懂得这一个知识点的朋友，现在就跟着小编一起来学习一下吧。

　　在基于DEM的地形分析中，常常需要对离散的空间数据进行空间的趋势分析，从而确定空间数据的分布规律及其发展趋向。对空间离散数据的规律性分布的解求，常常使用趋势面分析的方法。

　　小编相信大家都应该知道，趋势面分析的基本功能，就是把空间里面分布的一个具体的又或者是抽象的曲面分解成两部分647一部分主要就由变化比较缓慢、影响遍及整一个研究区的区域成分组成的，我们将其称之为趋势;另外一个部分就是变化相对来说比较快，它的影响在区内并不是处处可见的成分，我们将其称之为局部异常。

　　在这里小编想说的是，趋势面分析的实质是进行数据的拟合，它对因变量并没有任何特别的要求，自变量一般情况下总是由地理坐标(平面坐标，在特别的情况下面，也能够直接使用经纬度)组成。在三维趋势面分析里面，则增加了高程又或者是深度坐标值这两者哦。

　　另外一个方面，趋势面分析实际是回归分析的一种特殊应用，又或者是回归分析的一个变种。这两者在数学原理、计算步骤等等方面几乎是完全一模一样的，但是这两者在应用上有比较大的区别哦。回归分析的主要目的就是研究变量之间的关系，并且在这一个基础上面进行预报又或者是建立开发回归模型，趋势面分析就是需要分离出区域趋势以及局部异常这两个成分。在实际应用里面，正正就是因为多项式函数对曲面拟合能力比较强，又由于地理上对拟合及分离的精度要求并不高，才会使得趋势面分析法得到非常广泛的应用哦。

　　小编相信大家从数据模型统计学里面可以知道一件事情，那就是回归分析有几个非常重要的假设条件，仅仅只有当这一些条件都基本上得到满足之后，分析的结果在数学上面才是最精确可靠的，要不然的话就有可能会产生一个虚假的结果。

　　对于这一些前提假设，趋势面分析能够直接严格地加以考虑，在这一个时候趋势面分析实际就成为了一个回归分析，分析的主要目的，则是探讨因变量以及地理位置的关系。当趋势面分析不考虑的话，又或者是一部分地考虑这一些前提假设的时候，分析目的就有别于回归分析了。在趋势面分析里面，假如说大家照搬回归分析的上述假设，非常可能会一无所获哦，然而使局部异常的识别又或者是分离没有办法实现目的的。

　　小编总结：

　　趋势面分析是利用数学曲面模拟地理系统要素在空间上的分布及变化趋势的一种数学方法，实质上是通过回归分析原理，运用最小二乘法拟合一个二元非线性函数，模拟地理要素在空间上的分布规律，展示地理要素在地域空间上的变化趋势。今天的教程，小编就已经介绍完毕了。