简介：摘要：参数拟合可以在不同阶段以不同方法进行，拟合效果有差别。拟合效果可以用残差图来观察，但是预测效果必须用新的数据来观察，不能用“用于拟合的数据集”来检验“预测效果”。对于关键参数，有时需要人为给定一个先验值，但是严谨起见需要观察这个先验值的波动对结果的影响是否明显，最好选取一个效果最优的值。非线性拟合相较线性拟合不仅更难计算，而且对于数据的波动反应更为敏感。线性化是一个非常有效的方式，但是二者的结果并不能完全等价，只是两种近似方法。观察误差大小时，应结合绝对误差和相对误差综合观察。
从人口模型的研究例说数学建模的模型求解
