同学们刚开始接触这三个数学模型很容易搞混，无所适从。下面我根据建模三要素解读其建模场景。
一、常规建模相关任务概念入门粗谈
1、函数三要素：因变量y、自变量x、对应法则f，构成模型 y=f(x)（如y=a1*x1+a2*x2+c）;
2、已知x,y,求出f,叫数学建模；
3、已知x,f,求出y,叫预测；
4、已知f,y,求出x,叫影响因素分析；
二、与因子相关的建模任务概念入门粗谈
1、因变量y 可观测且已知，自变量x 不可观测（如智力水平、体形因子），根据一定的系数选择标准或策略选择出系数a1,a2,这样的建模任务叫因子分析；
2、因变量y 不可观测（如智力指标值、体形指标值） ，自变量x 可观测且已知，根据一定的系数选择标准或策略选择出系数a1,a2,这样的建模任务叫主成份分析；
3、因变量y 可观测且已知，自变量x 可观测且已知，根据一定的系数选择标准或策略选择出系数a1,a2,这样的建模任务叫回归分析；
三、相关知识
1、没有特别说明，一般是指的模型是指线性模型；
2、因子分析、主成份分析都是基于线性模型讨论的；
3、非线性模型一般计算一般都转化为线性模型问题开展计算；
4、线性模型的主要表达工具是矩阵，所以大家要学会用矩阵、向量工具表述模型。
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