分析下面三道题目应该怎么解决？比色法是目前常用的一种检测物质浓度的方法，即把待测物质制备成溶液后滴在特定的白色试纸表面，等其充分反应以后获得一张有颜色的试纸，再把该颜色试纸与一个标准比色卡进行对比，就可以确定待测物质的浓度档位了。由于每个人对颜色的敏感差异和观测误差，使得这一方法在精度上受到很大影响。随着照相技术和颜色分辨率的提高，希望建立颜色读数和物质浓度的数量关系，即只要输入照片中的颜色读数就能够获得待测物质的浓度。 试根据附件所提供的有关颜色读数和物质浓度数据完成下列问题： 1. 附件Data1.xls中分别给出了5种物质在不同浓度下的颜色读数，讨论从这5组数据中能否确定颜色读数和物质浓度之间的关系，并给出一些准则来评价这5组数据的优劣。 2. 对附件Data2.xls中的数据，建立颜色读数和物质浓度的数学模型，并给出模型的误差分析。 3. 探讨数据量和颜色维度对模型的影响

1. 通过分析附件Data1.xls中的数据，可以确定颜色读数和物质浓度之间的关系。可以通过绘制散点图来评估数据的相关性，并计算相关系数来评估数据的线性关系。此外，还可以通过检验模型的统计显著性来评估数据的优劣。

2. 通过对附件Data2.xls中的数据进行回归分析，可以建立颜色读数和物质浓度之间的数学模型。可以使用常用的回归分析方法，如最小二乘法，来建立模型。此外，还可以通过对残差进行分析来评估模型的误差。

3. 数据量和颜色维度都会对模型的精度产生影响。数据量越大，模型的精度就越高。而颜色维度越高，模型就能够更准确地描述颜色和物质浓度之间的关系。因此，在建立模型时应考虑这些因素。