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数学建模比赛情况汇报近期，我们团队参加了一场数学建模比赛，我将在这里对比赛情况进行汇报。
比赛是在上个月举行的，我们团队共有三名成员，包括我在内。
我们在比赛前进行了充分的准备，包括学习相关的数学知识和建模方法，查阅大量的文献资料，以及进行了一些实际的案例分析和讨论。
我们相信，只有充分的准备才能在比赛中取得好成绩。
比赛当天，我们按照规定的时间和地点到达了比赛现场。
整个比赛分为两个阶段，第一阶段是答辩环节，我们需要向评委展示我们的建模过程和结果，并回答评委提出的问题。
第二阶段是实际操作环节，我们需要在规定的时间内完成一个实际的建模任务。
在答辩环节中，我们团队成员各司其职，我负责介绍我们的建模思路和方法，另外两名成员分别介绍了我们的模型结果和对实际问题的分析。
在回答评委提出的问题时，我们团队密切合作，充分发挥了团队的优势，取得了评委的认可和好评。
在实际操作环节中，我们遇到了一些挑战，但在团队的共同努力下，我们成功地完成了建模任务，并且得到了一些意想不到的结果，这些结果为我们的建模工作提供了新的思路和方向。
总的来说，我们团队在这次比赛中取得了不错的成绩，我们的建模思路和方法得到了评委的认可，我们也从比赛中学到了很多东西。
同时，我们也意识到了自己在建模过程中的一些不足之处，这也为我们今后的学习和工作提供了一些启示。
通过这次比赛，我们团队更加深刻地认识到了数学建模的重要性和复杂性，我们也更加坚定了学习和研究数学建模的决心。
我们相信，通过不懈的努力和团队的合作，我们一定能够在数学建模领域取得更好的成绩，为科学研究和社会发展做出更大的贡献。
在未来，我们将继续努力学习和研究数学建模的相关知识和方法，不断提高自己的建模能力和水平，为实现我们的科研目标和梦想而努力奋斗。
我们也希望通过我们的努力和成绩，能够激励更多的人关注和重视数学建模，为推动科学研究和社会发展做出更大的贡献。
《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）是衡量各高校数学类学科学生学习与实践能力的标志性竞赛之一。
其中，B题以真实问题的复杂性吸引了广大参赛选手的关注。
本文将对B题的具体题目内容、解题过程、常见方法和误区进行分析，并结合实例对竞赛结果进行总结，以期为其他参赛同学提供一定的参考。
二、题目分析B题通常关注某一实际领域的复杂问题，涉及多个因素的综合考量。
其要求参赛者通过建立数学模型，解决实际问题。
具体问题包括某个地区的旅游经济预测和资源合理配置。
针对此问题，首先需要对旅游业的各项数据进行详细分析，然后构建适当的数学模型，并使用合适的数学工具和软件进行计算和模拟。
三、解题过程1. 数据收集与分析：收集该地区的历史旅游数据，包括游客数量、消费水平、旅游景点分布等。
同时，分析该地区的经济、文化、交通等影响旅游业的因素。
2. 模型构建：根据收集的数据和实际情况，选择合适的数学模型进行建模。
常见的模型包括时间序列预测模型（如ARIMA 模型）、多元回归模型等。
3. 模型求解与验证：利用数学软件（如MATLAB、SPSS等）对模型进行求解，并对模型的预测结果进行验证。
验证方法包括与历史数据进行对比、进行敏感性分析等。
4. 资源合理配置：根据预测结果和实际情况，制定合理的资源分配方案，如旅游景点的开发策略、交通设施的优化配置等。
四、常见方法与误区1. 常见方法：在建模过程中，应选择合适的数学模型和方法。
对于时间序列预测问题，常用的有ARIMA模型、指数平滑法等；对于多元回归问题，则需要考虑各因素之间的相互关系。
同时，还应充分利用计算机技术进行数据分析和模拟。
2. 误区提示：在建模过程中，要避免陷入一些常见的误区。
例如，过分追求模型的复杂性和精确度而忽视模型的实用性和可解释性；忽视数据的预处理和清洗工作；忽略模型的验证和修正等。
五、实例分析以某次B题竞赛的优秀解决方案为例，详细分析其解题过程和关键点。
大学生比赛数据分析报告引言大学生比赛在现代高等教育中具有重要意义，既能培养学生的综合素质，又能提升他们在学术和专业领域的能力。
在大学生比赛中，数据分析的重要性日益凸显。
本报告旨在通过对一项大学生比赛的数据进行分析，揭示其中的规律和趋势，为学校和学生提供决策支持和参考。
数据来源本次数据分析报告所使用的数据来自于X大学举办的“互联网创新应用大赛”。
该比赛旨在鼓励学生在互联网技术领域进行创新应用，提高学生的实践能力和创新精神。
本次数据分析的数据包括参赛学生的个人信息、报名时间、项目名称、所属学院、指导老师等信息，以及比赛评委给出的各项评分数据。
数据分析1. 报名情况首先，我们对比赛的报名情况进行了分析。
根据数据，我们发现本次比赛共有200名学生报名参赛，其中男性学生占比为60%，女性学生占比为40%。
从报名学院来看，计算机学院和电子工程学院是参赛人数最多的两个学院，分别占总报名人数的30%。
此外，我们还分析了报名学生的专业分布情况。
根据数据，计算机科学与技术专业的学生报名人数最多，占总报名人数的40%。
其次是软件工程专业和电子信息工程专业，分别占比30%和20%。
2. 项目评分情况接下来，我们对比赛中的项目评分情况进行了分析。
根据数据，我们将参赛项目分为三个等级，分别是优秀、良好和一般。
在评委的评分中，优秀项目占比为40%，良好项目占比为50%，一般项目占比为10%。
对于不同学院的参赛项目分类进行分析，我们发现计算机学院的优秀项目占比最高，达到了50%。
其次是电子工程学院和软件学院，分别占比30%和20%。
在一般项目方面，电子信息工程学院的占比最高，达到了20%。
3. 指导老师评价最后，我们对指导老师的评价进行了分析。
根据数据，指导老师的评价分为优秀、良好和一般三个等级。
在评价中，优秀指导老师占比为50%，良好指导老师占比为40%，一般指导老师占比为10%。
在各个学院的指导老师评价中，计算机学院的优秀评价占比最高，达到了60%。
《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言2016年全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）是面向全国各高校学生的大型数学建模类比赛。
在众多赛题中，B题以其复杂的实际问题背景和深入的应用数学知识引起了广泛关注。
本文旨在针对B题的解题过程进行详细分析，并做出相应的总结。
二、题目概述B题主要描述了一个实际生活中遇到的问题：基于网络平台的交通流量预测。
题目要求参赛者根据历史交通流量数据，分析交通流量的变化规律，并建立数学模型进行预测。
三、解题分析1. 数据收集与预处理首先，我们需要收集相关的历史交通流量数据。
这些数据可能包括时间、地点、交通流量等信息。
收集到的原始数据需要进行清洗和预处理，例如去除异常值、缺失值等，以获得更为准确的数据。
2. 建立数学模型根据数据的特点和问题需求，我们选择合适的数学模型进行建模。
考虑到交通流量与时间的关系较为密切，我们可以选择时间序列分析模型，如ARIMA模型等。
此外，考虑到不同地点之间的交通流量可能存在相互影响，我们还可以引入空间相关性分析，如空间自回归模型等。
3. 模型优化与验证建立数学模型后，我们需要对模型进行优化和验证。
这包括调整模型的参数、对模型进行诊断分析等。
我们可以通过对比模型的预测值与实际值，计算误差指标（如均方误差、平均绝对误差等）来评估模型的性能。
同时，我们还可以使用交叉验证等方法来验证模型的稳定性。
4. 模型应用与结果展示最后，我们将建立的数学模型应用于实际问题中，对未来的交通流量进行预测。
我们将预测结果以图表等形式进行展示，方便评委和观众理解。
同时，我们还可以对结果进行解释和讨论，说明模型的优点和局限性。
四、总结通过本文总结：经过详细的分析与探讨，针对2016年全国大学生数学建模竞赛B题，我们采取了有效的解决策略。
从数据收集与预处理到模型建立与优化，每一步都紧密联系实际，充分考虑了交通流量数据的特性和问题需求。
在建模过程中，我们选择了合适的时间序列分析模型和空间相关性分析模型，旨在捕捉交通流量的变化规律。
第1篇一、引言数学建模竞赛是一种综合运用数学知识、计算机技术和实际问题的解决能力的竞赛。
通过参加数学建模竞赛，可以提高学生的创新意识、团队协作能力和实际应用能力。
本文以某次数学建模竞赛为例，总结实践过程中的经验与收获。
二、竞赛背景本次数学建模竞赛以我国某城市交通拥堵问题为背景，要求参赛团队运用数学建模方法对问题进行分析、求解，并提出相应的解决方案。
比赛时间为72小时，参赛队伍需在规定时间内完成模型建立、求解、论文撰写等工作。
三、实践过程1. 确定问题在接到竞赛题目后，团队成员首先对问题进行深入分析，明确问题的核心和关键点。
针对本次竞赛，我们重点关注了以下问题：（1）交通拥堵原因分析；（2）交通拥堵对城市的影响；（3）交通拥堵治理策略。
2. 模型建立在明确问题后，团队成员开始着手建立数学模型。
本次竞赛采用混合整数线性规划模型，主要分为以下几个部分：（1）建立交通网络模型，包括道路、交叉口、交通流等元素；（2）建立交通需求预测模型，包括人口、车辆、出行需求等数据；（3）建立交通拥堵评价模型，采用交通拥堵指数（如交通拥堵系数）进行评价；（4）建立交通拥堵治理策略模型，包括交通信号控制、公共交通优先、交通需求管理等策略。
3. 模型求解在模型建立完成后，团队成员利用Lingo软件进行模型求解。
针对本次竞赛，我们采用了以下求解策略：（1）对模型进行简化，提高求解效率；（2）采用参数化方法，对模型进行分阶段求解；（3）根据实际情况，对模型参数进行调整。
4. 论文撰写在模型求解完成后，团队成员开始撰写论文。
论文主要包括以下几个部分：（1）引言：介绍问题背景、研究目的和意义；（2）模型建立：详细阐述模型的建立过程，包括模型结构、参数设置等；（3）模型求解：介绍求解过程、结果分析及优化策略；（4）结论：总结研究成果，提出建议和展望。
四、实践收获1. 提高数学建模能力：通过本次竞赛，团队成员在模型建立、求解和论文撰写等方面得到了很大提升，为今后从事数学建模工作打下了坚实基础。
《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言全国大学生数学建模竞赛是具有广泛影响力的学术竞赛活动，旨在培养大学生的创新能力、实践能力和团队协作精神。
本文将针对2016年竞赛中的B题进行详细的解题分析与总结，以期为参赛者提供有益的参考。
二、题目概述B题主要涉及城市空气质量预测问题。
题目要求参赛者根据历史数据，建立数学模型预测未来一段时间内某城市的空气质量指数（AQI）。
此题重点考察参赛者的数据处理能力、模型构建能力以及预测精度。
三、解题分析1. 数据收集与预处理首先，我们需要收集该城市的历史空气质量数据，包括但不限于PM2.5、PM10、SO2、NO2等污染物的浓度数据，以及气象数据（如温度、湿度、风速等）。
对收集到的数据进行清洗，去除异常值和缺失值，并进行归一化处理，以便进行后续分析。
2. 模型构建根据数据的特性，我们选择时间序列分析方法进行建模。
具体而言，可以采用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）或其变体如SARIMA等。
这些模型能够较好地捕捉时间序列数据的变化规律，并预测未来趋势。
在建模过程中，我们需要通过交叉验证等方法确定模型的参数。
3. 模型验证与优化建立初步模型后，我们需要用验证集对模型进行验证，计算预测值与实际值之间的误差。
根据误差情况，对模型进行优化，如调整参数、引入其他影响因素等。
同时，我们还可以尝试使用其他模型进行对比，如神经网络、支持向量机等，以找到最优的预测模型。
四、模型应用与结果分析经过优化后的模型可以用于预测未来一段时间内该城市的空气质量指数。
我们可以通过绘制预测曲线、计算预测值的置信区间等方式对预测结果进行分析。
同时，我们还可以根据预测结果提出相应的空气质量改善措施和建议。
五、总结与展望通过对2016年全国大学生数学建模竞赛B题的分析与求解，我们掌握了空气质量预测的基本方法和技巧。
在未来的学习和工作中，我们可以将所学知识应用到更广泛的领域，如气候变化预测、经济预测等。
《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言2016年全国大学生数学建模竞赛B题，以其独特的实际应用背景和复杂的数学建模需求，吸引了众多参赛者的关注。
本文旨在分析该题目的解题思路、方法及过程，并总结经验教训，以期为后续参赛者提供参考。
二、题目概述B题主要围绕“空气质量预测与治理”展开，要求参赛者建立数学模型，对某城市的空气质量进行预测，并探讨治理措施的效果。
题目既涉及数学建模的理论知识，又具有实际应用价值。
三、解题分析1. 数据收集与预处理在解题过程中，首先需要收集该城市的历史空气质量数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等主要污染物的浓度数据，以及气象数据、交通流量等影响因素数据。
对收集到的数据进行清洗、整理和标准化处理，以便进行后续的建模分析。
2. 模型选择与建立根据题目要求和数据特点，可以选择时间序列分析模型、多元线性回归模型、神经网络模型等。
在建立模型时，需要考虑各种影响因素的相互作用，以及模型的预测精度和泛化能力。
同时，还需要对模型进行参数估计和假设检验，以确保模型的可靠性。
3. 模型应用与验证将建立的模型应用于实际数据，进行空气质量预测。
通过对比预测值与实际值的差异，评估模型的预测精度和效果。
此外，还需要探讨治理措施对空气质量的影响，评估治理措施的效果。
四、解题方法与技巧1. 多角度综合分析在建模过程中，需要从多个角度综合分析问题。
既要考虑空气质量的主要影响因素，又要考虑各因素之间的相互作用；既要关注模型的预测精度，又要考虑模型的泛化能力。
只有综合考虑各种因素，才能建立更加准确、可靠的数学模型。
2. 合理选择模型与方法根据问题的特点和数据的特点，选择合适的模型与方法。
不同的模型与方法有不同的适用范围和优缺点，需要根据实际情况进行选择和调整。
同时，还需要对所选模型与方法进行充分的了解和掌握，以确保建模过程的顺利进行。
3. 注意数据的处理与分析数据是建模的基础，数据的处理与分析对建模的结果具有重要影响。
数据的统计分析一、实验目的及意义本实验旨在通过对一些常见分布的概率计算和概率密度函数、分布函数曲线的直观认识、对数据分布的形态猜测、对某些概率分布的密度函数的参数估计（以正态为例）以及进行简单的正态假设检验，来揭示生活中的随机数据的一些统计规律．二、实验内容1. 常见的分布的概率计算、密度函数、分布函数及其图形；2.参数估计；3.正态假设检验。
三、实验步骤1.开启软件平台——MATLAB，开启MATLAB编辑窗口；2.根据求解步骤编写M文件3.保存文件并运行；4.观察运行结果(数值或图形)；5.根据观察到的结果和体会写出实验报告。
四、实验要求与任务根据实验内容和步骤，完成以下实验，要求写出实验报告。
1．某人向空中抛硬币100次，落下为正面的概率为0.5，设这100次中出现正面向上的次数为X，试分别计算X=45和X≤45的概率，并画出分布函数的图形．( 用到的matlab函数：binopdf, binocdf)2．设2X Nσ，用MATLAB编程计算：(2,)（1）当0.5σ=时，求(1.8 2.9),(3),(2 1.5)<<>-->；P X P X P X（2）若(1.8)0.25,P X x x<<=求；（3）分别绘制0.2,0.5,0.9σ=时的概率密度函数图形．( 用到的matlab函数：norminv, normpdf, normcdf)3．随机产生1000个服从参数为100λ=的指数分布的样本数据，画出直方图，并求参数λ的估计值和置信水平为99%的置信区间．( 用到的matlab函数：hist，exprnd, expfit)wilyes11收集博客(与学习无关)：/u/1810231802( 用到的matlab函数：polyfit, polyval,normplot或ttest或lillietest)五. 程序代码及运行结果（经调试后正确的源程序）1．某人向空中抛硬币100次，落下为正面的概率为0.5，设这100次中出现正面向上的次数为X，试分别计算X=45和X≤45的概率，并画出分布函数的图形．( 用到的matlab函数：binopdf, binocdf)程序代码：(prog1.m)x=0:100;y=binopdf(x,100,0.5);p1=binopdf(45,100,0.5);p2=binocdf(45,100,0.5);disp(['P(X=45)=',num2str(p1)])disp(['P(X≤45)=',num2str(p2)])plot(x,y,'b-','LineWidth',2);title('X～b(100,0.5)');hold onplot(45,p1,'go','MarkerEdgeColor','k','LineWidth',2,'MarkerFaceColor','g','MarkerSize',8) str1='P(X=45)=';str2=num2str(p1);str=strcat(str1,str2);text(10,0.05,str);str1='P(X≤45)=';str2=num2str(p2);str=strcat(str1,str2);text(10,0.04,str);运行结果：P(X=45)=0.048474P(X≤45)=0.18412．设2，用MATLAB编程计算：(2,)X Nσ（1）当0.5σ=时，求(1.8 2.9),(3),(2 1.5)<<>-->；P X P X P X（2）若(1.8)0.25,P X x x<<=求；（3）分别绘制0.2,0.5,0.9σ=时的概率密度函数图形．( 用到的matlab函数：norminv, normpdf, normcdf)程序代码：(prog2.m)fprintf('(1)\nX～N(2,0.25)\n')p1=normcdf(2.9,2,0.5)-normcdf(1.8,2,0.5);p2=1-normcdf(-3,2,0.5);p3=1-normcdf(3.5,2,0.5)+normcdf(0.5,2,0.5);disp(['P(1.8＜X＜2.9)=',num2str(p1)])disp(['P(X＞-3)=',num2str(p2)])disp(['P(|X-2|＞1.5)=',num2str(p3)])fprintf('(2)\nX～N(2,0.25)\n')x=norminv(normcdf(1.8,2,0.5)+0.25,2,0.5);disp(['P(1.8＜X＜x)=2.5,x=',num2str(x)])fprintf('(3) 如图')x=0:0.05:4;y1=normpdf(x,2,0.2);y2=normpdf(x,2,0.5);y3=normpdf(x,2,0.9);hold onplot(x,y1,'b-',x,y2,'r-',x,y3,'g-','LineWidth',2);legend('σ=0.2','σ=0.5','σ=0.9');运行结果：(1)X～N(2,0.25)P(1.8＜X＜2.9)=0.61949P(X＞-3)=1P(|X-2|＞1.5)=0.0026998(2)X～N(2,0.25)P(1.8＜X＜x)=2.5,x=2.1197(3) 如图3．随机产生1000个服从参数为100λ=的指数分布的样本数据，画出直方图，并求参数λ的估计值和置信水平为99%的置信区间．( 用到的matlab函数：hist，exprnd, expfit)程序代码：(prog3.m)x=exprnd(100,1,1000);[a,b]=expfit(x,0.01);disp(['估计值λ=',num2str(a)])disp(['λ的置信水平为99%的置信区间为:[',num2str(b(1)),',',num2str(b(2)),']'])hist(x,20)title('参数为100的指数分布-1000个随机数直方图')运行结果：估计值λ=101.3767λ的置信水平为99%的置信区间为:[93.3096,109.8247]( 用到的matlab函数：polyfit, polyval,normplot或ttest或lillietest)程序代码：(prog4.m)X=[2,3,4,5,7,8,11,14,15,16,18,19];Y=[106.42,108.2,109.58,110,109.93,110.49,110.59,110.6,110.9,110.76,111,111.2];p=polyfit(X,Y,3);fprintf('Y=(%dX^3)+(%dX^2)+(%dX)+(%d)\n',p(1),p(2),p(3),p(4))h=ttest(mean(Y)-Y,0,0.05);fprintf('H0:残差r服从均值为0的正态分布\nH1:残差r不服从均值为0的正态分布\n') if h==0fprintf('经过检验，不拒绝H0假设,残差r服从均值为0的正态分布')elsefprintf('经过检验，拒绝H0假设,残差r不服从均值为0的正态分布')endy1=polyval(p,X);plot(X,Y,'k*' );hold on;plot(X,y1,'r-','LineWidth',2);title('X-Y函数关系曲线') ;运行结果：H0:残差r服从均值为0的正态分布H1:残差r不服从均值为0的正态分布经过检验，不拒绝H0假设,残差r服从均值为0的正态分布六．实验总结本实验通过对一些常见分布的概率计算以及概率密度函数、分布函数曲线的绘制，使我们更加直观认识到数据的统计分析的重要。
摘要高校实力分析摘要现在社会上有各种各样的大学排行榜，应当如何恰当衡量中国各个大学的实力？我们或许可以通过高校一些数学建模实力来窥探一二。
对于报名人数对实力较强的高校影响不大，同时那些实力特别弱的高校得奖具有较大的偶然因素故在此就不进行考虑了。
针对省内专科组数少且得奖不多，还有极个别既有本科组又有专科组参加的因素就忽略了专科与本科的区分，然而针对这些因素积分的全国来说则要考虑本科与专科的区别。
对于赛区来说，本文更深入考虑了高教社杯奖和Matlab创新奖的影响因素，使得建模更加符合实际排名。
关键词：高校实力分析层次分析模型最长路长问题 Matlab一、问题的重述近几年全国大学生数学建模竞赛是教育部与中国工业与应用数学学会举办的全国性大学生竞赛，是目前参赛人数最多、最具影响力的全国性大学生学科竞赛。
同时随着数学建模的影响力扩大，改变着高校的排名问题。
问题1：10年全国各赛区的大学生数学建模竞赛实力排名及分布情况；问题2：通过数据分析为参加全国赛的同学提供一些有价值的建议。
二、问题分析2.1问题的总分析本文针对数学建模实力的排序，建立了模糊层次模型。
首先，本文运用层次分析法，构建出学校数学建模水平的递阶层次结构图，建立两两比较判别矩阵，利用求出高教社杯、Matlab创新奖、全国一等奖、二等奖、安徽赛区一等奖到三等奖对数学建模成绩的权重，在问题一和问题二的排序问题中，分别将赛区奖和全国奖和高教社杯奖及Matlab创新奖的权重归一化，再应用以统计出来的各学校获奖队数为原始数据，构造矩阵。
我们引进综合评价系数概念，即路经长短问题来表示一个学校的数学建模实力，继而根据权重算出各学校的综合评价系数，根据该指标的数值大小来对学校进行排序。
2.2对具体问题的分析2．对问题二的分析<1>.问题要求根据2010数学建模全国成绩的数据，给出全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩的科学、合理的排序。
在问题一中，本文已通过层次分析法计算出全国一二等奖对数学建模成绩的权重，由于问题是对全国范围内的院校的数学建模成绩进行排序，故仅考虑全国奖，于是对全国一、二等奖的权重进行归一化，算出两者数学建模成绩的最终权重；借助问题一中的的模糊综合评法对这些学校进行评价并将他们按数学建模成绩排序。
《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言2016年全国大学生数学建模竞赛（以下简称国赛）是中国大学最为盛大的数学建模比赛，汇集了来自全国各高校顶尖的数学建模团队。
在本次比赛中，B题题目独特且挑战性强，使得各队参赛选手展现出了超凡的建模和解决实际问题的能力。
本文旨在深入探讨该题的解题思路与总结，以便于为其他数学建模爱好者提供借鉴和参考。
二、B题概述题目B涉及到了金融领域的风险管理问题，主要考察了参赛选手在金融领域的数学建模和解决问题的能力。
具体来说，题目要求通过构建数学模型来分析不同类型股票之间的价格关系，以及在给定市场条件下如何确定风险阈值并有效地控制投资风险。
三、解题思路（一）明确问题在分析B题时，我们首先明确了题目的要求和目的，确定了对金融领域相关概念和理论的研究方向。
我们认识到这是一个典型的金融风险管理问题，需要运用数学建模的方法来分析股票价格之间的关系以及风险控制策略。
（二）数据收集与处理在收集了相关股票的历史数据后，我们进行了数据清洗和预处理工作，以确保数据的准确性和可靠性。
这包括剔除异常数据、填补缺失值、对数据进行归一化处理等。
（三）构建模型针对题目要求，我们选择了合适的方法和模型来分析股票价格之间的关系。
首先，我们使用相关性分析来探究不同股票之间的价格关系；其次，我们运用回归分析来建立股票价格与风险之间的数学模型；最后，我们利用蒙特卡洛模拟等方法来模拟市场环境并确定风险阈值。
（四）模型验证与优化在构建了数学模型后，我们通过实际数据对模型进行了验证和优化。
我们比较了模型的预测结果与实际市场数据，不断调整模型参数以优化模型的性能。
四、解题方法与技巧（一）熟悉金融领域相关知识在解决B题时，我们需要对金融领域的相关知识有充分的了解，包括股票价格的形成机制、风险控制策略等。
这有助于我们更好地理解题目要求并选择合适的建模方法。
（二）合理选择数学建模方法针对不同的金融问题，我们需要选择合适的数学建模方法。
某某学院第五届大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规如此.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式〔包括、电子、网上咨询等〕与队外的任何人〔包括指导教师〕研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规如此的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料〔包括网上查到的资料〕，必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们X重承诺，严格遵守竞赛规如此，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规如此的行为，我们将受到严肃处理。
所属院系〔请填写完整的全名〕：能源工程学院我们参赛选择的题号是〔 C 〕参赛队员：日期：2013年5月18日一、问题重述C题：面试考核打分问题某市统计局在公开招考面试环节中，组成一个六人专家小组，对51名应试者进展了面试考核，各位专家对每位面试者进展了打分〔见附表〕，请你运用数学建模方法解决如下问题：〔1〕补齐表中缺失的数据,给出补缺的方法与理由，并给出录取顺序。
〔2〕六位专家中哪位专家打分比拟严格，哪位专家打分比拟宽松，并对六位专家的打分质量进展排序。
〔3〕作为人事部门主管，你认为哪些面试者应给予第二次面试的机会。
在今后的面试工作中，如何合理安排面试工作。
二、问题分析这个问题属于数类统计学随机性模型，可采用画图形、逻辑运算、数值运算等各种数学方法和计算机技术。
三、模型假设专家意外情况导致的数据缺失是一种完全随机缺失。
专家打分公平公正公开，不受任何人际关系影响并且在整个过程中保持一致用人单位对每一位专家打分的重视程度一样。
四、符号说明i x 〔i 为1、2、3〕表示专家所打分数的的平均数；1i x 给每位面试者的得分；i s 〔i 为1、2、3、4、5、6〕表示各位专家所打分数的方差；1∧θ=),,,(211n X X X g ，2∧θ=),,,(212n X X X g ，12ˆˆθθ和称为置信限；四、模型建立统计学的思想是对随机事件的现象进展统计分析，将随机性归纳于可能的规律性中。
而且也可以从差异中发现趋势。
因为该题有着统计学的本质特征：数据的随机性，在该题我们将应用到统计中的统计数据分析和统计推断。
将经收集好数据进展分析，得出与推断内中的趋势。
均值插补根据辅助信息数据将样本分为假如干组，使组内各单位的主要特征相似。
然后分别介绍各组目标变量的均值，将各组均值作为组内所有缺失数据项的替补值。
505150148111÷⎪⎭⎫ ⎝⎛+=∑∑====i i i i i i X X x ；508549122÷⎪⎭⎫⎝⎛+=∑==i i i X x ；5050133÷=∑==i i i X x 。
K-S 检验法原理：K-S 检验是统计学中在对一组数据进展统计分析是所用到的一种方法。
它是将需要做统计分析的数据和另一组标准数据进展比照，求得它和标准数据之间的偏差的方法。
一般在K-S 检验中，先计算需要做比拟的两组观察数据的累积分布函数，然后求这两个累积分布函数的差的绝对值中的最大值D 。
最后通过查表以确定D 值是否落在所要求对应的置信区间内。
假如D 值落在了对应的置信区间内，说明被检测的数据满足要求。
反之亦然。
为了更直观的说明专家所给分值服从正态分布，本文运用MATLAB 软件绘出了专家1、专家2、专家3相对应所给分值的直方频率图、Q-Q 图〔见 四、模型求解〕。
区间估计模型：区间估计指对总体中的一维参数θ，构造两个统计量：1∧θ=),,,(211n X X X g 和2∧θ=),,,(212n X X X g ，满足对于预先给定的很小的概率α，有12ˆˆ()1P θθθα<<=-，这时，称区间12ˆˆ,θθ⎡⎤⎣⎦为θ的置α信区间，称12ˆˆθθ和为置信限，概率称为显著水平〔或置信度〕，1α-称为置信水平〔或置信概率〕。
方差：方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。
在概率论和数理统计中，方差〔英文Variance 〕用来度量随机变量和其数学期望〔即均值〕之间的偏离程度。
在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。
()502501111÷-=∑=i i x x s ；()502501222÷-=∑=i i x x s ；()502501333÷-=∑=i i x x s ；()512511444÷-=∑=i i x x s ；()512511555÷-=∑=i i x x s ；()512511666÷-=∑=i i x x s 。
Q-Q 图：Q-Q 图是一种散点图,对应于正态分布的Q-Q 图,就[1]是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图. 要利用QQ 图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ 图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值. 用QQ 图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息.Q-Q 图可以用于检验数据的分布，所不同的是，Q-Q 图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进展检验的。
P-P 图和Q-Q 图的用途完全一样，只是检验方法存在差异。
由于P-P 图和Q-Q 图的用途完全一样，只是检验方法存在差异。
要利用QQ 图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ 图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值.用QQ 图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息.五、模型求解〔1〕补齐表中缺失的数据，给出补缺的方法与理由，并给出录取顺序。
①补齐表中缺失的数据,给出补缺的方法与理由。
〔补齐后数据见附表〕由SPSS软件求解：局部数据，其中专家1第49号数据未得出用00表示，其他专家同理。
依次对专家1、2、3、4、5、6的其他数据进展分析，得出如下结果，如如下图所示：专家1的频率分布直方图专家1的标准Q-Q图专家2的频率分布直方图专家2的标准Q-Q图专家3的频率分布直方图专家3的标准Q-Q图专家4的频率分布直方图专家4的标准Q-Q图专家5的频率分布直方图专家5的标准Q-Q图专家6的频率分布直方图专家6的标准Q-Q图如图表可知：专家1的置信区间在[]，均值7，修正后的均为均在置信区间内，所以可估计专家甲的缺失值为73。
同理得出专家2的置信区间在[7]，均值7，修正后的均值均在置信区间内，所以估计专家乙的缺失值为78。
专家3的置信区间在[]均值修正后的均值均在置信区间内，所以估计专家丙的缺失值为75。
〔说明：5%修整均值就是把排在最前面和最后面5%的数据都删掉，之后再计算的均值，这样就使得均值不容易受均值影响，更能代表〕②给出录取顺序表一word（2）六位专家中哪位专家打分比拟严格，哪位专家打分比拟宽松，并对六位专家打分质量进展排序。
再根据SPSS软件中的方差可推断出,对于所有的应聘者，专家打分的均值可以作为衡量专家打分的一个重要标准，在均值一样时，专家打分方差越大说明打分越严格。
据图表中数据，我们可得出专家中依严格到不严格的顺序为：专家1→专家4→专家6→专家2→专家3→专家5（3）作为人事部门主管，你认为那些面试者应给予第二次面试机会。
在今后的面试工作中，如何合理安排面试工作。
因为专家评分标准不同，我们对面试者进展重新排名，先去掉6名专家中的最大值和最小值再求和，求平均数，表如下：表二序号专家1 专家2 专家3 专家4 专家5 专家6 总分平均数45 88 81 84 87 340 854 72 83 93 83 3315 83 79 81 88 33137 82 77 83 88 33018 90 80 79 80 32913 81 79 82 83 32543 87 82 73 83 32541 73 85 82 77 31715 87 87 63 77 31436 65 88 80 81 31438 83 71 80 78 312 7831 85 63 76 86 31047 80 79 73 78 31048 73 78 81 77 30921 77 74 78 78 30734 87 85 58 77 30746 78 88 76 65 30710 81 74 78 73 30650 73 78 77 78 306①将表二和表一进展比拟，假如以前二十名为录取资格，如此表二前二十名中且没在表一前二十名中出现的应聘者应给与第二次机会。
如此第37名，31名，34名，46名，50名应给与第二次机会。
②在今后的面试工作中，应该这样安排面试工作：如果第二次面试的专家小组只由其中的 4 位专家组成。
假如此项工作必须要求应聘者有较强的工作能力，如此应请专家1，专家4，专家6和专家2组成专家组。
假如要求很宽松，专家6、专家2、专家3、专家5组成。
假如要求较宽松，如此没有专家1和专家5，即专家4、专家6、专家2、专家3。
六、模型评价此模型可有效提高面试效率，减少人才损失，灵活的挑选应聘者。
但均值插补会产生偏估计。
总分排序对某些应聘者有一定的不公平性。
七、参考献文[2]SPSS13.0统计软件教程X晓〔东南大学〕[4]缺失数据的处理方法〔均值插补法〕访问网址[5]数学建模与典型案例分析李志林，欧宜贵丛书名出版社：化学工业2007-04-01八、附录补全后的数据表格。
