简单地说，模型化就是将试验中获取的一组测量值，拟合成一个与可调参数相关的模型。这种模型有时仅是一种简单函数，如多项式或高斯函数，通过拟合，提供了恰当的系数。模型化也可用作一种满足约束条件的内插值，在此要把几个数据点扩展成一个连续的函数，而且具有此函数应该看起来像一个什么模样的基本思想。

对于动力传动系统试验来讲，进行数据的模型化处理，实现设计特性与试验数据的科学比对或指导设计参数的调整是试验的目的所在。关于数据的模型化理论和方法有大量的算法可实现，如作为最大似然估计的最小二乘法、直线拟合、通用的线性最小二乘法、稳健估计等，这里主要介绍数据的直线拟合、稳健估计等。

（一）数据的直线拟合

显而易见，直线拟合是考虑将一套N个数据点（x，y）拟合为一条直线模型的问题

表4的试验结果说明，CV并非常数，随固结压力增大而提高。以后的计算结果说明，坝前淤积物在底部受到的固结压力不足1 kg/cm2，CV按表4约为5000cm2/a。从偏安全考虑，在以后的计算中取CV=10000cm2/a。按图14可得再从图15可求得不同深度的u/γ'h值，相应的有效固结压力P为(www.daowen.com)

这个问题通常称为“线性回归”。我们假设与每个测量值yi有关的不确定量σi是已知的，并且xi系列值（非独立定量的值）也确切地知道。根据χ2拟合的理论，使下式

然后利用图12即可求得相应的干容重见图16。

图16表明，水库底部淤积物发生一定程度固结，干容重达1.02g/cm3，为新淤时的1.6倍，但上部淤积物则固结程度很低，与新淤时差别不大。按图10可知，底部的固结淤积物，其抗冲能力（按抗冲剪力τ0的数值）约为新淤积物的10倍。