最小二乘法

最小二乘法1. 概念定义最小二乘法（Least Squares Method）是一种数学优化方法，用于找到一组参数，使得观测数据与模型预测值之间的平方误差最小。

它通过对误差的平方和进行最小化来估计未知参数的值。

在最小二乘法中，我们假设存在一个线性模型来描述观测数据与未知参数之间的关系。

给定n个观测数据点(xi, yi)，其中xi是自变量，yi是因变量，我们可以将线性模型表示为：yi = β0 + β1 * xi + εi其中β0和β1是待估计的未知参数，εi是服从正态分布的随机误差。

我们的目标是找到最佳拟合线，使得所有数据点到该线的距离之和最小。

2. 重要性最小二乘法在统计学和数据分析中具有广泛应用，并且具有以下重要性：2.1 参数估计通过最小二乘法可以估计出线性回归模型中的未知参数。

这些参数对于理解和解释观测数据与自变量之间关系非常重要。

例如，在经济学中，可以使用最小二乘法来估计供需曲线、收入弹性等经济模型中的参数。

2.2 模型拟合最小二乘法可以用于拟合数据，并找到最佳拟合线或曲线。

通过最小化误差平方和，我们可以找到与观测数据最接近的模型。

这对于预测和预测未来数据点非常有用。

2.3 假设检验在统计推断中，最小二乘法还可以用于假设检验。

我们可以利用最小二乘估计的参数进行假设检验，以确定自变量与因变量之间是否存在显著关系。

2.4 模型诊断除了参数估计和模型拟合外，最小二乘法还可以用于诊断模型的适应性和有效性。

通过分析残差（观测值与预测值之间的差异），我们可以检查模型是否满足所假设的条件，并进行必要的修正。

3. 应用最小二乘法广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：3.1 线性回归分析线性回归是最常见的应用之一。

通过将观测数据与线性模型进行拟合，我们可以估计出自变量与因变量之间的关系。

线性回归可以用于预测、关联分析和因果推断等。

3.2 时间序列分析时间序列分析是对随时间变化的数据进行建模和预测的方法。

最小二乘法的推导最小二乘法是统计学中一种常用的数据拟合方法，它是将待拟合函数的拟合优度衡量为误差平方和最小化的问题，属于最优化策略。

它可以用来拟合非线性模型，使得得到的模型拟合更加精确。

一、最小二乘法概念最小二乘法是一种数据拟合方法，它是将待拟合函数的拟合优度衡量为误差平方和最小化的问题，属于最优化策略。

最小二乘法的主要思想是，对给定的一组观测值，在满足某种条件下，这组观测值可以用一个或几个理论模型来描述，从而使拟合模型尽可能逼近实际观测值，达到拟合精度最高的目的。

二、最小二乘法推导考虑一个最小二乘问题，我们希望拟合一组数据，它们的点坐标可以用一个关于d个未知参数（p1，p2，p3，…，pd）的多项式表示，即：F(x，p1，p2，p3，…，pd)将多项式中的参数（p1，p2，p3，…，pd）的值求出，就可以对已知数据进行拟合。

最小二乘法表示形式：要使拟合模型参数值与所拟合数据做到最拟合，就要将拟合模型和实际数据的差值最小化，也就是求出多项式中的参数的值，使得误差平方和最小根据最小二乘法的优化性质，我们可以写出最小二乘优化问题的形式将误差平方和最小化的条件写出来就为：S=（f(x1，p1，…，pd)-y1）^2＋（f(x2，p1，…，pd)-y2）^2＋…＋（f(xn，p1，…，pd)-yn）^2最小二乘问题表示为：min{S(p1，p2，…，pd)}其中p1，p2，…，pd是未知参数，我们要求这些参数值使得S 最小。

为了求得最小二乘拟合参数和进行形式转换，我们对S求偏导：S/pi=2*(f(xi，p1，…，pd)-yi)*f(xi，p1，…，pd)/pi 当S/pi=0时，即有(f(xi，p1，…，pd)-yi)*f(xi，p1，…，pd)/pi=0 于是，我们将最小二乘拟合参数pi的表达式改写为：pi=(A-1)*B其中A=∑(f(xi，p1，…，pd)/pi)^2，B=∑(f(xi，p1，…，pd)-yi)*f(xi，p1，…，pd)/pi根据最小二乘法，我们就可以求得最小二乘拟合参数pi的值了。

最小二乘法知识最小二乘法是一种最优化方法，经常用于拟合数据和解决回归问题。

它的目标是通过调整模型参数，使得模型的预测值与观测值之间的差异最小。

最小二乘法的核心思想是最小化误差的平方和。

对于给定的数据集，假设有一个线性模型y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... +βₙxₙ，其中β₀, β₁, β₂, ... , βₙ 是需要求解的未知参数，x₁, x₂, ... , xₙ 是自变量，y 是因变量。

那么对于每个样本点 (xᵢ, yᵢ)，可以计算其预测值ŷᵢ = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ，然后计算预测值与实际值之间的差异 eᵢ = yᵢ - ŷᵢ。

最小二乘法的目标是使得误差的平方和最小化，即最小化目标函数 E = ∑(yᵢ - ŷᵢ)²。

对于简单的线性回归问题，即只有一个自变量的情况下，最小二乘法可以通过解析方法求解参数的闭合解。

我们可以通过求偏导数，令目标函数对参数的偏导数等于零，求解出参数的最优解。

然而，对于复杂的非线性回归问题，解析方法通常不可行。

在实际应用中，最小二乘法通常使用迭代方法进行求解。

一种常用的迭代方法是梯度下降法。

梯度下降法通过反复进行参数更新的方式逐步降低目标函数的值，直到收敛到最优解。

具体而言，梯度下降法首先随机初始化参数的值，然后计算目标函数对于每个参数的偏导数，根据偏导数的方向更新参数的值。

迭代更新的过程可以通过下式表示：βₙ = βₙ - α(∂E/∂βₙ)其中，α 是学习率参数，控制每次更新参数的步长。

学习率需要适当选择，过小会导致收敛过慢，过大会导致震荡甚至不收敛。

最小二乘法除了可以用于线性回归问题，还可以用于其他类型的回归问题，比如多项式回归。

在多项式回归中，我们可以通过增加高次项来拟合非线性关系。

同样地，最小二乘法可以通过调整多项式的系数来使得拟合曲线与实际数据更加接近。

除了回归问题，最小二乘法还可以应用于其他领域，比如数据压缩、信号处理和统计建模等。

最小二乘法及其应用什么是最小二乘法？最小二乘法（LeastSquaresMethod）是一种常用的统计分析方法，用于找到在一组已知数据上拟合度最高的线性模型。

最小二乘法通常用于在一组可选的模型中自动选择最能够最佳地拟合数据的模型。

它也可以用来估计在未观测到的预测值，从而预测某个变量的取值范围。

最小二乘法可以用于多元统计回归分析，而且也是用来计算一元线性回归系数的主要方法。

最小二乘法的基本思想是拟合所选择的模型，以便使拟合模型的预测结果（横坐标的值）与实际观测结果（纵坐标的值）之间的差异最小化。

最小二乘法的运算步骤是：计算每个观测值（纵坐标）与回归模型（横坐标）之间的差值；然后将这些差值的平方和求和，并选择使平方和最小的回归系数，从而获得最佳拟合。

最小二乘法也可以用来估计不可观测的参数。

例如，在预测一个系统的行为时，可以用最小二乘法进行拟合，找到模型参数的最佳估计值，从而估计系统的行为趋势。

在另一方面，最小二乘法也可以用来预测诸如未来产量或销售额等量化指标。

在应用最小二乘法进行科学研究时，它已成为科学界公认的标准统计方法。

它已经被用于统计分析、估计、预测、演示和建模等多个科学研究领域。

例如，最小二乘法可以用于统计推断，用于探究一些不同因素之间的关系，以及推断出假设条件下的基本模型。

它也可以用于估计参数，比如用于估计一个模型的参数值，从而使模型能够更精确地模拟数据。

最小二乘法也被用于拟合非线性曲线。

当数据不满足线性关系时，可以使用最小二乘法拟合曲线。

曲线拟合有很多方法，比如传统的曲线拟合方法，最小二乘法，最小绝对值拟合，和其他各种复杂的曲线拟合方法等等。

总之，最小二乘法是一种非常常用的统计分析方法。

它可以用来自动选择在一组可选的模型中最能够拟合数据的模型，并且可以用于估计不可观测的参数。

此外，最小二乘法也可以用于拟合非线性曲线，从而更精确地模拟实际数据。

由于这种效率和可靠性，最小二乘法已成为科学研究中一种公认的统计分析方法。

最小二乘法（least sqauremethod）专栏文章汇总文章结构如下：1：最小二乘法的原理与要解决的问题2 ：最小二乘法的矩阵法解法3：最小二乘法的几何解释4：最小二乘法的局限性和适用场景5：案例python实现6：参考文献1：最小二乘法的原理与要解决的问题最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的，形式如下式：标函数 = \sum（观测值-理论值）^2\\观测值就是我们的多组样本，理论值就是我们的假设拟合函数。

目标函数也就是在机器学习中常说的损失函数，我们的目标是得到使目标函数最小化时候的拟合函数的模型。

举一个最简单的线性回归的简单例子，比如我们有 m 个只有一个特征的样本： (x_i, y_i)(i=1, 2, 3...,m)样本采用一般的 h_{\theta}(x) 为 n 次的多项式拟合，h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2+...\theta_nx^n,\theta(\theta_0,\theta_1,\theta_2,...,\theta_n) 为参数最小二乘法就是要找到一组\theta(\theta_0,\theta_1,\theta_2,...,\theta_n) 使得\sum_{i=1}^n(h_{\theta}(x_i)-y_i)^2 (残差平方和) 最小，即，求 min\sum_{i=1}^n(h_{\theta}(x_i)-y_i)^22 ：最小二乘法的矩阵法解法最小二乘法的代数法解法就是对 \theta_i 求偏导数，令偏导数为0，再解方程组，得到 \theta_i 。

矩阵法比代数法要简洁，下面主要讲解下矩阵法解法，这里用多元线性回归例子来描：假设函数h_{\theta}(x_1,x_2,...x_n)=\theta_0+\theta_1x_1+...+\t heta_nx_n 的矩阵表达方式为：h_{\theta}(\mathbf{x})=\mathbf{X}\theta\\其中，假设函数 h_{\theta}(\mathbf{x})=\mathbf{X}\theta 为 m\times1 的向量, \theta 为 n\times1 的向量，里面有 n 个代数法的模型参数。

最小二乘法一、最小二乘法概述最小二乘法是1795年高斯在预测星体运行轨道最先提出的，它奠定了最小二乘估计理论的基础．到了20世纪60年代瑞典学者Austron 把这个方法用于动态系统的辨识中，在这种辨识方法中，首先给出模型类型，在该类型下确定系统模型的最优参数。

我们可以将所研究的对象按照对其了解的程度分成白箱、灰箱和黑箱。

于其内部结构、 机制只了解一部分，对于其内部运行规律并不十分清楚，这样的研究对象通常称之为 “灰箱”；如果我们对于研究对象的内部结构、 内部机制及运行规律均一无所知的话，则把这样的研究对象称之为“黑箱”。

研究灰箱和黑箱时，将研究的对象看作是一个系统，通过建立该系统的模型，对模型参数进行辨识来确定该系统的运行规律。

对于动态系统辨识的方法有很多，但其中应用最广泛，辨识效果良好的就是最小二乘辨识方法，研究最小二乘法在系统辨识中的应用具有现实的、广泛的意义。

应用最小二乘法对系统模型参数进行辨识的方法有离线辨识和在线辨识两种离线辨识是在采集到系统模型所需全部输入输出数据后，用最小二乘法对数据进行集中处理，从而获得模型参数的估计值；而在线辨识是一种在系统运行过程中进行的递推辨识方法，所应用的数据是实时采集的系统输入输出数据，应用递推算法对参数估计值进行不断修正，以取得更为准确的参数估计值。

假设一个SISO 系统如下图所示：图1 SISO 系统结构图其离散传递函数为：（1）输入输出的关系为：)()()()(1k y k e z G k u =+•- （2）进一步，我们可以得到：)()()()()(11k e z B k u z A k y +⋅=⋅-- （3）其中，扰动量)(k e 为均值为0，不相关的白噪声。

将式（3）写成差分方程的形式：)()()2()1()()2()1()(2121k e n k u b k u b k u b n k y a k y a k y a k y n n +-⋯+-+-+--⋯-----=（4）令T n k u k u k u n k y k y k y k ])()2()1()()2()1([)(-⋯----⋯----=ϕnn n n z a z a z a z b z b z b z A z B z G ---------+⋯++++⋯++==221122111111)()()(][2121n nb b b a a a ⋯⋯=θ则式（4）可以写为：)()()(k e k k y T+=θϕ （5）将上述式子扩展到N 个输入、输出观测值{)(),(k y k u }，k=1,2,…，N+n 。

最小二乘法表达式
最小二乘法是一种常见的数学方法，用于拟合数据点的线性模型。

它通过最小化观测值与模型预测值之间的平方误差来确定最佳拟合
直线。

最小二乘法的表达式可以用以下公式表示：
y = a + bx
其中，y是因变量，x是自变量，a是截距，b是斜率。

最小二乘法的目标是找到最佳的a和b，使得所有数据点到拟合直线的距离平方和最小化。

最小二乘法可以用于各种拟合问题，例如线性回归、非线性回归、曲线拟合等。

它是统计学、经济学等领域中广泛应用的方法之一。

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数值分析作业最小二乘法最小二乘法是提供“观测组合”的主要工具之一,它依据对某事件的大量观测而获得最佳”结果或最可能”表现形式。

如已知两变量为线性关系y= a+ bx,对其进行n(n> 2)次观测而获得n对数据。

若将这n对数据代入方程求解a，b之值则无确定解。

最小二乘法提供了一个求解方法，其基本思想就是寻找最接近”这n 个观测点的直线。

最小二乘法不仅是19世纪最重要的统计方法,而且还可以称为数理统计学之灵魂。

相关回归分析、方差分析和线性模型理论等数理统计学的几大分支都以最小二乘法为理论基础。

作为其进一步发展或纠正其不足而采取的对策,不少近现代的数理统计学分支也是在最小二乘法基础上衍生出来的。

正如美国统计学家斯蒂格勒(S.M. Stigler)所说,最小二乘法之于数理统计学犹如微积分之于数学”最小二乘法创立的历史过程充满着丰富的科学思想,这些对今日的数学创造仍有着重要的启示意义。

本文旨在全面认识最小二乘法的历史系统发育过程以及创立者的思路。

一先驱者的相关研究天文学和测地学的发展促进了数理统计学及其他相关科学的发展。

丹麦统计史家哈尔德曾指出天文学在数理统计学发展中所起的作用。

“天文学自古代至18 世纪是应用数学中最发达的领域。

观测和数学天文学给出了建立数学模型及数据拟合的最初例子,在此种意义下,天文学家就是最初的数理统计学家。

天文学的问题逐渐引导到算术平均,以及参数模型中的种种估计方法,以最小二乘法为顶峰。

” 这也说明了最小二乘法的显著地位。

有关统计计算思想记载的著作要首推天文学家罗杰柯茨的遗作,即1715年其所发论文中所蕴含的统计方法,亦即对各种观测值赋予加权后求其加权平均。

尽管当时得到认可,然而事实证明如此计算的结果不太精确。

1749年,欧拉(L. Euler,1707—1783)在研究木星和土星之间相互吸引力作用对各自轨道影响时,最后得到一个含8个未知量75个方程的线性方程组。

欧拉的求解方法繁杂而奇特,只能看作是一次尝试。

最小二乘法计算例题最小二乘法是数学统计学上十分常见的一种拟合方法，它可以用来在数据中拟合出一条曲线，使得一组数据集合最佳地拟合出一条曲线或多条曲线。

最小二乘法是统计方法中最常用的拟合方法，它的原理是根据给定的多个数据点，寻找最佳拟合的曲线，使得拟合曲线与所有已知数据点之间的距离最小。

最小二乘法最容易计算的曲线就是一元多项式曲线，它是任意数据点之间拟合出的参数曲线。

本文将介绍小二乘法的计算步骤和过程，以及一个示例，以帮助大家更加熟练地掌握这一知识点。

一、最小二乘法的概念最小二乘法是数学中一种常用的拟合方法，也叫参数估计法，它可以用来拟合给定的数据点，使得这个数据集合的距离最小。

最小二乘法的原理是尽可能最大地减少直线与数据点之间的距离，以期搜索到最佳拟合的曲线。

二、最小二乘法的计算步骤1.确定样本数据：首先要确定给定的样本数据，这些样本数据将用来计算最小二乘法获得最优拟合曲线。

2.计算最小二乘法残差：根据给定的数据点，可以计算出残差，残差就是拟合曲线与样本数据点之间的差值。

3.求解最小二乘公式：最小二乘法求解公式是用来获得拟合曲线中参数的最优值的公式。

4.使用极点最小二乘法：最小二乘法的极点求解法是求解最优拟合曲线的另一种方法，它的步骤与最小二乘法的求解步骤一样，但是使用了不同的数学方法。

三、最小二乘法计算例题下面我们来看一个具体的拟合曲线计算例题，此例题中要使用到最小二乘法，拟合给定的数据点。

所需数据： y=（3，2，1，0，-1）x=（1，2，3，4，5）要求：拟合出一条一元多项式曲线解法：1.计算残差：根据数据点求出残差，残差的计算公式为yi-ai-bxi，在此例题中，可以求出：3-a-b=12-a-2b=11-a-3b=20-a-4b=-1-1-a-5b=-32.求解最小二乘公式：根据求出的残差，可以求出最小二乘求解公式，公式为：b=(nΣxiyi-ΣxiΣyi) / (nΣx2i-（Σxi）2)a=（Σyi-bΣxi） / n在此例题中，可以求出：b= ( 5*6-15*-3) / (5*30-225) = 0.4a= (-3-0.4*15) / 5 = -2.23.使用极点最小二乘法：最后，我们可以使用极点最小二乘法，计算出最优的拟合曲线，其结果为：y=-2.2+0.4x因此，我们可以得出本例题的答案：y=-2.2+0.4x。

最小二乘公式
最小二乘法是一种有效的数据拟合方法，它可以用来拟合一组数据，以获得最佳拟合结果。

它的基本原理是，通过最小化拟合曲线与实际数据之间的误差来求解最佳拟合参数。

最小二乘法的公式为：$\hat{\beta}=(X^TX)^{-1}X^Ty$，其中$X$是观测值的自变量矩阵，$y$是观测值的因变量向量，
$\hat{\beta}$是最小二乘估计量的向量，$X^T$是$X$的转置矩阵，$X^TX$是$X$的乘积矩阵。

最小二乘法的优点是，它可以有效地拟合一组数据，并且可以得到最佳拟合参数，从而更好地描述数据的规律。

此外，最小二乘法还可以用来估计参数的置信区间，从而更好地评估拟合结果的可靠性。

最小二乘法中文名称：最小二乘法英文名称：least square method定义：在残差满足VPV为最小的条件下解算测量估值或参数估值并进行精度估算的方法。

其中V为残差向量，P为其权矩阵。

应用学科：测绘学（一级学科）；大地测量学（二级学科）最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。

它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

最小二乘法还可用于曲线拟合。

其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

最小二乘法最小二乘法(least square)历史简介1801年，意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。

经过40天的跟踪观测后，由于谷神星运行至太阳背后，使得皮亚齐失去了谷神星的位置。

随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星，但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果。

时年24岁的高斯也计算了谷神星的轨道。

奥地利天文学家海因里希·奥尔伯斯根据高斯计算出来的轨道重新发现了谷神星。

高斯使用的最小二乘法的方法发表于1809年他的著作《天体运动论》中。

法国科学家勒让德于1806年独立发现“最小二乘法”，但因不为世人所知而默默无闻。

勒让德曾与高斯为谁最早创立最小二乘法原理发生争执。

1829年，高斯提供了最小二乘法的优化效果强于其他方法的证明，因此被称为高斯-莫卡夫定理。

（来自于wikipedia）最小二乘法公式最小二乘法公式∑(X--X平)(Y--Y平)=∑(XY--X平Y--XY平+X平Y平)=∑XY--X平∑Y--Y平∑X+nX平Y平=∑XY--nX平Y平--nX平Y平+nX平Y平=∑XY--nX平Y平∑(X --X平)^2=∑(X^2--2XX平+X平^2)=∑X^2--2nX平^2+nX平^2=∑X^2--nX平^2Y=kX+b: k=（（XY）平--X平*Y平）/（X^2--(X平）^2 ;b=Y平--kX平X平=1/n∑X i；(XY)平=1/n∑X i Y i最小二乘法原理用各个离差的平方和M=Σ(i=1到n)[y i-(ax i+b)]^2最小来保证每个离差的绝对值都很小。

题目
最小二乘法计算公式是什么？
答案解析
最小二乘法公式是一个数学的公式，在数学上称为曲线拟合，此处所讲最小二乘法，专指线性回归方程！最小二乘法公式为a=y(平均)-b*x（平均）。

最小二乘法（（又称最小平方法）是一种数学优化技术。

它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

扩展资料：
普通最小二乘估计量具有上述三特性：
1、线性特性
所谓线性特性，是指估计量分别是样本观测值的线性函数，亦即估计量和观测值的线性组合。

2、无偏性
无偏性，是指参数估计量的期望值分别等于总体真实参数。

3、最小方差性
所谓最小方差性，是指估计量与用其它方法求得的估计量比较，其方差最小，即最佳。

最小方差性又称有效性。

这一性质就是著名的高斯一马尔可夫（（Gauss-Markov）定理。

这个定理阐明了普通最小二乘估计量与用其它方法求得的任何线性无偏估计量相比，它是最佳的。

计算最小二乘法最小二乘法是一种数学方法，广泛应用于数理统计学和回归分析中。

其本质是通过最小化观测值与估计值的差距，寻找最优的参数估计。

最小二乘法最早由高斯提出，后来由勒让德进行了推广。

它的基本思想是假设观测值与理论值之间存在误差，在这些误差服从正态分布的假设下，通过优化估计参数，使得观测值与理论值之间的差距最小化。

最小二乘法的数学表达式可由以下公式表示：Y = aX + b其中，Y为观测值，X为自变量，a和b为待求参数。

通过最小化残差平方和来确定参数a和b的值。

残差即观测值与估计值之间的差异量，可以用公式表示为：Residuals = Y - (aX + b)最小二乘法的计算步骤如下：1.收集样本数据，并绘制散点图，观察数据的分布情况。

2.根据观测值的模型假设，建立数学关系表达式。

3.计算残差。

将观测值带入模型表达式，并计算观测值与估计值之间的差异量。

4.计算残差平方和。

将所有观测值的残差平方求和。

5.对参数进行优化。

最小化残差平方和，找到使得残差最小的参数值组合。

6.通过最小二乘法的公式计算估计参数的值。

对于线性模型来说，可直接计算出斜率和截距。

最小二乘法的优势在于能够通过数学方法确定最佳参数估计，从而得到最优的模型拟合效果。

并且，最小二乘法对于数据中的异常值具有一定的抗干扰能力。

最小二乘法的应用十分广泛。

在数理统计学中，最小二乘法可用来进行参数估计。

在回归分析中，最小二乘法可用来拟合线性模型。

此外，在信号处理、图像处理、经济学、物理学等领域，最小二乘法也得到了广泛应用。

需要注意的是，最小二乘法仅适用于线性模型，并且对数据分布的假设有一定要求。

在应用最小二乘法时，需要进行模型诊断，验证所假设的模型是否合理。

总而言之，最小二乘法是一种重要的数学方法，通过最小化观测值与估计值之间的差异，确定最优的参数估计。

它在统计学和回归分析中有着广泛的应用，能够提供准确的模型拟合结果，并为解决实际问题提供重要的参考依据。