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We are writing on chapter '指数和对数函数'. In particular, section '指数和对数模型'. We have already covered the following unit in this section: '指数增长和衰减建模'. We have already covered the following units in this section: '指数增长和衰减建模', '利用牛顿冷却定律'. We have already covered the following units in this section: '指数增长和衰减建模', '利用牛顿冷却定律', '使用逻辑增长模型'. Write a new unit titled '为数据选择合适的模型'. Here's some text for inspiration: 现在我们已经讨论了各种数学模型，我们需要学习如何为我们拥有的原始数据选择合适的模型。许多因素影响数学模型的选择，其中包括经验、科学定律和数据本身的模式。并非所有数据都可以用初等函数来描述。有时，选择一个函数来近似给定区间内的数据。例如，假设收集了1960年至2013年在美国购买的房屋数量的数据。在散点图中绘制这些数据后，我们注意到2000年至2013年数据的形状遵循对数曲线。我们可以限制2000年至2010年的间隔，使用对数模型应用回归分析，并用它来预测2015年的购房者数量。.

尝试做到：

    - 严谨：确保概念的详细和深入的覆盖。
    - 引人入胜：以学术且引人入胜的语气写作，引起兴趣。
    - 应用：使用具体和实际的例子。 例如，如果主题是微积分积分，请包括您正在教授的概念的方程和证明。 再举一个例子，如果主题是美国历史，请包括日期、名称和关键事件。
    如果有数学表达式，请使用正确的 LateX 格式。 请勿使用图像，并避免在开头使用“欢迎来到本单元”等介绍性短语或在结尾使用结论。
为数据选择合适的模型