Mathematica数据可视化：[27]非线性拟合

1、我们酋篚靶高需要为它建立一个数学的模型, 首先要观察这些数据, 不要忘记图形的展示总是最直观最快捷的, 用 ListPlot 将逐年的数据枧患筋冬绘制出来把. 观察图形, 大致都呈现快速上升的趋势, 但是在 2001 年有一个低谷,　看到这里要问一下, 为什么呢? 保持一定的数据敏感性. 应该还记得 911 事件吗? 没错就是在 2001 年, 再往后的 2002, 2003 都未超过 2000 年的水平, 我想这个理由还是可以解释的过去的, 继续往下进行.

2、从图形上看的出, 线性模型应该不适合, 我们来尝试用非线性拟合 NonlinearModelFit 函数来做.

3、现在将两个图形放置到一幅坐标轴中(可见以前的经验)

4、看的出, 拟合的数学模式还是可以较好的描述这个数据集合, 尝试用模型来计算 1998 年的数值, 并且与实际数据进行比较, 其实已经很接近真实值了.

5、将从 1994 年至 2008 年实际值与拟合的数值以表格的形式展示, 我们来用替换的操作来完成这个步骤, 每一年份的两个元素经过替换之后, 多了一个元素.