2013五一建模A题优秀论文
2013全国数模竞赛A题优秀论文祥解
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：车道被占用对城市道路通行能力的影响摘要本文主要研究车道被占用对城市道路通行能力的影响并建立了相应的数学模型。
针对问题一，考虑到交通信号灯的周期，我们选择1分钟为周期，结合不同车辆的标准车当量的折算系数，求出每个采样点的交通量，通过MATLAB作图，从定性方面对道路通行能力进行分析，然后通过基本通行能力和4个修正系数建立动态通行能力的模型。
图像显示，事故发生后（采样点5附近），实际通行能力下降至一个较低水平，并且横断面处的实际能力变化过程呈先下后上的波形变化，在事故解决（第20个采样点）以后，由图像看出实际通行能力持续上升。
针对问题二，利用问题一建立的模型，结合视频二，比较交通事故所占不同车道时横断面的实际通行能力，可以发现二者实际通行能力变化趋势大致相同，但视频二实际通行能力大于视频一实际通行能力。
可见占用车流量大的车道使道路通行能力降低更多。
针对问题三，首先我们建立单车道排队车辆数目的积分模型，单个车道的滞留车辆为上游车流量和实际通行能力的差值。
我们以30s为一个时间段，对视频一中的车流量进行统计，得到横截面处每个监测段的实际通行能力。
本题要求考虑三车道，总体排队长度不容易通过积分模型确定，所以我们将队列长度问题转化为车辆数目问题，通过视频资料统计120米对应24辆车，据此关系转换，从而得到车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间和上游车流量的关系。
针对问题四，在对问题3研究的基础上，根据问题3建立的数学模型，建立起某一段时间间隔车辆排队的长度，然后，通过求得的关系得到当排队长度为140m的时候所对应的时间段，由于每段时间间隔设为30s，因此，可以求得排队长度到达上游时用的时间为347.7273s。
关键词：交通事故车道占用通行能力排队论一、问题的重述车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素，导致车道或道路横断面通行能力在单位时间内降低的现象。
全国大学生数学建模优秀论文(A题) 国家一等奖
地下储油罐的变位分析与罐容表标定摘要加油站地下储油罐在使用一段时间后，由于地基变形等原因会发生纵向倾斜及横向偏转，导致与之配套的“油位计量管理系统”受到影响，必须重新标定罐容表。
本文即针对储油罐的变位时罐容表标定的问题建立了相应的数学模型。
首先从简单的小椭圆型储油罐入手，研究变位对罐容表的影响。
在无变位、纵向变位的情况下分别建立空间直角坐标系，在忽略罐壁厚度等细微影响下，运用积分的方法求出储油量和测量油位高度的关系。
将计算结果与实际测量数据在同一个坐标系中作图，经计算得误差均保持在3.5%以内。
纵向变位中，要分三种情况来进行求解，然后将三段的结果综合在一起与变位前作比较，可以得到变位对罐容表的影响。
通过计算，具体列表给出了罐体变位后油位高度间隔为1cm 的罐容表标定值。
进一步考虑实际储油罐，两端为球冠体顶。
把储油罐分成中间的圆柱体和两边的球冠体分别求解。
中间的圆柱体求解类似于第一问，要分为三种情况。
在计算球冠内储油量时为简化计算，将其内油面看做垂直于圆柱底面。
根据几何关系，可以得到如下几个变量之间的关系：测量的油位高度0h 实际的油位高度h 计算体积所需的高度H于是得到罐内储油量与油位高度及变位参数（纵向倾斜角度α和横向偏转角度β ）之间的一般关系。
再利用附表2中的数据列方程组寻找α与β最准确的取值。
αβ一、问题重述通常加油站都有若干个储存燃油的地下储油罐，并且一般都有与之配套的“油位计量管理系统”，采用流量计和油位计来测量进/出油量与罐内油位高度等数据，通过预先标定的罐容表（即罐内油位高度与储油量的对应关系）进行实时计算，以得到罐内油位高度和储油量的变化情况。
许多储油罐在使用一段时间后，由于地基变形等原因，使罐体的位置会发生纵向倾斜和横向偏转等变化（以下称为变位），从而导致罐容表发生改变。
按照有关规定，需要定期对罐容表进行重新标定。
题目给出了一种典型的储油罐尺寸及形状示意图，其主体为圆柱体，两端为球冠体。
2013年五一数学建模联赛 A题论文
图 1 男女大学生体重指数一览表
人数
体重指数一览表
800
712
700
600 500
475
400
300
200 100
10264 38
237 183157 26
0
7267 5
低体重者
正常体重者
超重者
四类人群
肥胖者
学生数 男生数 女生数
2
4.2.3 结果与分析
对照表 1 及相关的频数表，反映出大学生 BMI 指数基本正常，正常体重人群相对集
关键词： 独立样本 t 检验 方差检验 K-S 检验 模糊综合评价 SPSS
一 问题重述
据数据显示，近年来中国大学生的体质健康水平呈下降趋势。学生或者过重或者过 瘦，对大学生体质健康的评价问题对于如何提高大学生的体质健康水平具有指导意义。
根据对某高校大一新生 36 个班级共 1000 多名学生进行的体质与健康测试，得到了 一组相关资料，由于测试过程中学生未能按照要求规范测试，导致测量结果中出现一些 偏差，进而影响了体质健康的测试，请结合各项测试评分标准，回答下列问题： 问题 1：影响大一新生的体质健康状况的因素很多，体重是体现体质健康状况的重要指 标，分析体重对体质健康的影响；在体质健康测试中，测试结果可能存在误差，在附表 1 中，有些测量资料不能反映同学的真实水平，根据附表 1 数据，请建立数学模型检验 测试结果的正确性和准确性，找出附表 1 中 1、2、3 班同学的可能偏差测试结果，并说 明理由。 问题 2：生源地是影响体质健康状况的因素，请在不同生源地选取适当的样本，试检验 不同地区学生的体能健康是否具有显著差别。 问题 3：目前，我国体能测试主要采用《国家体质健康标准》对学生体质进行评价，根 据附表 2 中（男生：sheet1；女生：sheet2）项目评价标准，试建立体质健康评价模型， 评价该校学生的体质健康状况，并对 1 班的 30 名同学进行体质健康评价。 问题 4：我国大多数高校学生体质健康合格率未达到国家要求，对于未达标的大一新生 来说，就如何让学生在在校期间提高自身的体质健康写一份建议报告书，其中包括提高 体质健康水平的措施和手段，如何量化提高体质健康指标等问题。
2013美国数学建模A题优秀论文
终极布朗尼烤烤盘一、摘要根据题意，我们把把要解决的分成三个问题；第一个就是建立一个模型来表示整个烤盘的外边缘热量的分布。
第二个就是优化组合题目中条件1和条件2，使得权重p和(1- p)能够描述随着W/L和p值的改变，最佳的烤烤盘形状和热量分布情况是如何改变的第三个问题就是为布朗尼美食家杂志准备一到两页的宣传广告，需要突出设计和结果。
对于第一个问题，我们结合傅里叶定律构建了二维热传导模型；然后通过模型中的S来限定范围得到六种不同形状烤盘对应的热传导偏微分方程。
然后对模型赋值和第二类边界条件（Neumann边界条件）下，应用comsol得出六种烤盘稳定热量分布图像和烤盘外边缘热量分布图像。
通过输出的图像，我们得出结论：矩形四角处温度较高，圆形外边缘热量分布比较均匀；随着烤盘边数的增加，烤盘外边缘热量分布愈加均匀，但在角处温度仍然会高一些对于问题二对于问题三关键词：二、问题重述当用一个长方形的平底烤盘（盘）烘烤时，热量被集中在4个角，在角落处，食物可能被烤焦了，而边缘处烤的不够熟。
在一个圆形的平底烤盘（盘）热量被均匀地分布在整个外边缘，在边缘处食物不会被烤焦。
但是，大多数的烤箱的形状是矩形的，采用了圆形的烤盘（盘）相对于烤箱的使用空间而言效率不高。
为所有形状的烤盘（盘）----包括从矩形到圆形以及中间的形状，建立一个模型来表示整个烤盘（盘）的外边缘热量的分布。
假设：1. 形状是矩形的烤箱宽长比为W/L；2. 每个烤烤盘（盘）的面积为A；3. 每个烤箱最初只有两个均匀放置的烤架。
根据以下条件，建立一个能使用的最佳类型或形状的烤烤盘（盘）：1.放入烤箱里的烤烤盘（盘）数量的最大值为(N)；2.烤烤盘（盘）的平均分布热量最大值为(H)；3.优化组合条件1和条件2，使得权重p和(1- p)能够描述随着W/L和p值的改变，最佳的烤烤盘形状和热量分布情况是如何改变的。
除了完成规定的解决方案，为布朗尼美食家杂志准备一到两页的宣传广告，需要突出你的设计和结果。
2013年美国大学生数学建模大赛A题 一等奖
最终的布朗尼蛋糕盘Team #23686 February 5, 2013摘要Summary/Abstract为了解决布朗尼蛋糕最佳烤盘形状的选择问题，本文首先建立了烤盘热量分布模型，解决了烤盘形态转变过程中所有烤盘形状热量分布的问题。
又建立了数量最优模型，解决了烤箱所能容纳最大烤盘数的问题。
然后建立了热量分布最优模型，解决了烤盘平均热量分布最大问题。
最后，我们建立了数量与热量最优模型，解决了选择最佳烤盘形状的问题。
模型一：为了解决烤盘形态转变过程中所有烤盘形状热量分布的问题，我们假设烤盘的任意一条边为半无限大平板，结合第三边界条件下非稳态导热公式，建立了不同形状烤盘的热量分布模型，模拟出不同形状烤盘热量分布图。
最后得到结论：在烤盘由多边形趋于圆的过程中，烤焦的程度会越来越小。
模型二：为了解决烤箱所能容纳最大烤盘数的问题，本文建立了随烤箱长宽比变化下的数量最优模型。
求解得到烤盘数目N 随着烤箱长宽比和烤盘边数n 变化的函数如下：AL W L W cont cont cont N 4n2nsin 1222⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⋅--=π模型三：本文定义平均热量分布H 为未超过某一温度时的非烤焦区域占烤盘边缘总区域的百分比。
为了解决烤盘平均热量分布最大问题，本文建立了热量分布最优模型，求解得到平均热量分布随着烤箱长宽比和形状变化的函数如下：n sin n cos -n 2nsin 22ntan1H ππδπδπ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅-=A结论是：当烤箱长宽比为定值时，正方形烤盘在烤箱中被容纳的最多，圆形烤盘的平均热量分布最大。
当烤盘边数为定值时，在长宽比为1:1的烤箱中被容纳的烤盘数量最多，平均热量分布H 最大。
模型四：通过对函数⎪⎭⎫ ⎝⎛n ,L W N 和函数⎪⎭⎫⎝⎛n ,L W H 作无量纲化处理，结合各自的权重p 和()p -1，本文建立了数量和热量混合最优模型，得到烤盘边数n 随p值和LW的函数。
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题论文.
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、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章程和参赛规则的，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。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：吉林医药学院参赛队员(打印并签名) ：1. 于邦文2. 薛盈军3. 杨国庆指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：霍俊爽（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。
以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。
如填写错误，论文可能被取消评奖资格。
）日期： 2013 年 9 月 16 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：车道被占用对城市道路通行能力的影响摘要本文通过对城市中车道因交通事故被占用问题的分析，探讨了事故所处道路横断面的实际通行能力的变化过程，并依据事故路段车辆排队长度与实际通行能力、事故持续时间、路段上游车辆流量之间的关系，最后针对各个问题建立模型并求解。
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》。
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实际通行车流量的采集与处理视频1中出现车辆多种多样，要统计车流量数据，需先统一车流标准，把视频中出现的车辆进行折算，以小轿车做为标准，对各个型号车辆进行折算[2]，折算系数如表1所示。
表1 车辆折算系数附件中出现汽车小轿车中型车大客车车辆折算系数在事故发生前，道路的通行能力足以应对上游车流量，当发生事故时，事故点上游共有10辆小轿车与5辆大客车，车流量为20pcu。
之后一分钟(16:42:32-16:43:32)，上游又有车流量21pcu，但只通过了21pcu，说明造成了交通拥堵和排队情况。
“附件5”可知，相位时间为30s，红灯时间为30s，即60s为一个周期，进行统计时间周期也为60s，不会造成因交通灯引起的误差。
实际通行流量是指折算后通过事故横断面的车流，上游车流量是指折算后从各个路口驶入事故横断面的车流。
对附件1中事故横断面处的车流量进行统计，得出实际通行车流量情况，并统计横断面上游的车流量，在统计过程中发现视频并不是完全连续的，例如在16:49:40时出现了突变，直接到16:50:04，跳跃间隔为24s，但于堵车情况较重，可以根据车流量守恒原则和车辆追踪，统计出通过横断面处的车流量及上游车流量。
但16:56:04等时间，跳跃时间较长，近2分钟，无法精确统计，如表2处“空缺”所示。
在17:00:07到17:01:20时视频发生跳变，在此期间事故车辆驶离道路，之后为事故恢复时间。
为了描述事故发生开始到车辆离开车道全程的实际通行能力变化情况，将视频中空缺数据通过灰色预测(程序见附录)进行填补，结果如表2所示。
2013年全国大学生数学建模竞赛A题：车辆排队长度与事故持续时间、道路实际通行能力、路段上流流量间的关系
道路上不断增加的交通流经常导致拥挤。
拥挤产生延误、降低流率、带来燃油损耗和负面的环境影响。
为了提高道路系统的效率，国内外许多研究者一直致力于车流运行模型的研究。
Daganzo［1］提出了一种和流体力学LWR 模型相一致的元胞传输模型，这种模型能用来模拟和预测交通流的时空演化，包括暂时的现象，如排队的形成、传播、和消散。
Heydecker 和Addison［2］通过研究车速和密度的因果关系分析和模拟了在变化的车速限制下的交通流。
Jennifer 和Sallissou［3］提出了一种混合宏观模型有效地描述了路网的交通流。
然而，拥挤也会由交通异常事件引起。
交通异常事件定义为影响道路通行能力的意外事件［4］，如交通事故、车辆抛锚、落物、短期施工等，从广义角度看，还应包括恶劣天气与特殊勤务等。
异常事件往往造成局部车道阻塞或关闭，形成交通瓶颈，引起偶发性拥挤，这已经逐渐成为高速道路交通拥挤的主要原因［5］，越来越多地受到研究者们的重视。
例如M. Baykal-Gursoy［6］等人提出了成批服务受干扰下的稳态M/M/c 排队系统模拟了发生异常事件的道路路段的交通流。
Chung［7］依据韩国高速公路系统监测的准确记录的大型交通事故数据库提出了一种事故持续时间预测模型。
当然，这些研究最终都是为了帮助缓解异常事件引起的交通拥挤。
交通异常事件发生后，事发地段通行能力减小，当交通需求大于事发段剩余通行能力时，车辆排队，产生延误，行程时间增加［8］，交通流量发生变化。
本文以高速公路基本路段发生交通事故为例，主要分析了交通事故发生后不同时间段内事故点及其上游下游路段交通流量的变化，用于以后进一步的突发事件下交通流预测工作。
1 交通事故影响时间分析由于从交通事故发生到检测到事故、接警、事故现场勘测、处理、清理事故现场恢复交通，以及恢复交通后车辆排队不再增加都需要一定的时间。
这部分时间主要由三部分构成: 第一部分是事故发生到警察到达现场的时间T1; 第二部分是交通事故现场处理时间T2，由现场勘测、处理到事故族除、恢复交通; 第三部分是交通事故持续影响时间T3，这部分时间从恢复事故现场交通开始，到事故上游车辆排队不再增加，即排队开始减弱［9］。
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承诺书我们仔细阅读了五一数学建模联赛的竞赛规则。
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如有违反竞赛规则的行为，我们愿意承担由此引起的一切后果。
我们授权五一数学建模联赛赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号为（从A/B/C中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为：2013200117参赛组别（研究生或本科或专科）：本科所属学校（请填写完整的全名）山东科技大学参赛队员(打印并签名) ：1. 吕彦全2. 张鑫3. 孙红华日期：2013 年 5 月 1 日获奖证书邮寄地址：山东科技大学信息科学与工程学院邮政编码：266510编号专用页竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：裁剪线裁剪线裁剪线竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：参赛队伍的参赛号码：（请各参赛队提前填写好）：2013年第十届苏北数学建模联赛题 目 关于大学生体质健康评价问题研究摘 要近年来，大学生的体质健康水平呈下降趋势。
影响大学生的体质健康水平的原因很多，对大学生体质健康的评价问题将为如何提高体质健康水平有现实指导意义。
针对问题一：选择体质指数（BMI ）作为体质健康状况的指标，使用SPSS 软件对体重体质指数与各个测试变量依次做相关性分析，分析数据并判断其相关性。
根据1、2、3班同学的测试结果数据建立回归分析模型，建立多元回归方程：3322110x b x b x b b y ⨯+⨯+⨯+=，用matlab 回归分析，求得回归系数。
对回归方程进行残差分析，检验测试结果的正确性和准确性。
针对问题二：采用单因素方差分析的方法，通过其显著性是否小于0.05检验不同地区学生的体能健康的差别性。
针对问题三：利用给出的评价标准，通过熵值法加权，分别求得男女生所测数据的权重。
将数据代入的权重方程求出体质评价分数，进一步分析该校学生的体质健康状况。
针对问题四：通过研究大一新生体质健康状况建立的模型，可以分析出其影响的关键指标，并能对如何提高学生的体质健康提出科学、有效的措施和方法。
关键词：相关性分析、回归分析、熵值法加权、matlab一、问题重述学生体质健康状况已经纳入对学校整体工作的评价体系中，大学生的体质健康测试成为高等院校必须完成的任务。
各高校每年都会对在校大学生做体质健康测试，将测试的结果反馈教育部，并及时公布。
体质测试主要包括身体形态、身体机能、身体素质等方面，现有测试项目如下：（1）身高、体重：评定身体匀称度，反映生长发育水平及营养状况。
（2）肺活量：测试人体呼吸的最大通气能力，反映了肺的容积和扩张能力。
（3）立定跳远：通过测试人体的跳远能力，反映下肢爆发力及身体协调能力的发展水平。
（4）握力：测试前臂及手部肌肉的力量，反映上肢肌肉力量的发展水平。
（5）坐位体前屈：测试静止状态下躯干、腰、髋等关节可能达到的活动幅度，反映身体柔韧素质的发展水平。
（6）台阶试验：测试在 3 分钟的定量负荷后心率变化情况，评定心血管功能，反映心肺机能水平。
（其中以上测试中握力这一项测试只针对于男生，坐位体前屈这一项测试只针对于女生）我们对某高校大一新生36个班级共1000多名学生进行了体质与健康测试，测试的项目和结果见附件表1，由于测试过程中学生未能按照要求规范测试，导致测量结果中出现一些偏差，进而影响了体质健康的测试，附表2为大一新生各项测试评分标准，请回答下列问题：问题1：(1)影响大一新生的体质健康状况的因素很多，体重是体现体质健康状况的重要指标，分析体重对体质健康的影响；在体质健康测试中，测试结果可能存在误差，在附表1中，有些测量数据不能反映同学的真实水平，根据附表1数据，请建立数学模型检验测试结果的正确性和准确性，找出附表1中1、2、3班同学的可能偏差测试结果，并说明理由。
问题2：生源地是影响体质健康状况的因素，请在不同生源地选取适当的样本，试检验不同地区学生的体能健康是否具有显著差别。
问题3：目前，我国体能测试主要采用《国家体质健康标准》对学生体质进行评价，根据附表2中（男生：sheet1；女生：sheet2）项目评价标准，试建立体质健康评价模型，评价该校学生的体质健康状况，并对1班的30名同学进行体质健康评价。
问题4：我国大多数高校学生体质健康合格率未达到国家要求，对于未达标的大一新生来说，就如何让学生在在校期间提高自身的体质健康写一份建议报告书，其中包括提高体质健康水平的措施和手段，如何量化提高体质健康指标等问题。
二、符号说明三、模型假设针对本题问题，建立如下合理的假设：1．题目中所给的36个班的来自不同地区的同学，能反映不同地区学生的基本体质情况；2．题目中的测试项目能够反映学生的体质健康水平；3．附表2对于各项测试评分标则适于测度学生的体质健康水平。
四、模型建立与求解4.1 问题分析（1）由于体重密切关系BMI值（体质指数），为了分析体重对体质健康的影响，可通过BMI与各测试变量的相关性出发，使用spss软件对BMI（体质指数）与肺活量、立定跳远、握力、坐位体前屈、台阶测试进行相关性分析。
（2）由于附表一中数据过于庞大，我们只选取1、2、3班同学的测试结果数据作为样本，使用matlab软件，建立回归分析模型，对3个班的数据进行残差分析，挑选出残差图中差别较大的数据，即误差数据，由此可以检验测试结果的正确性和准确性。
4.1.1 BMI指数BMI是世界卫生组织于1990年公布的判断人体胖瘦程度的一项重要指标，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准，主用于统计用途。
当我们需要分析一个人的体质健康时，BMI值是一个中立而可靠的指标。
BMI作为公众健康的研究的统计工具，通过如下公式获得体重指数（BMI）=体重（kg）÷身高^2（m）明显地，体重密切影响BMI值，国际生命科学委员会中国办事处规定了符合中国人的体质等级，指出BMI最理想指数为22。
我们利用通过对附表1中的数据处理得到的各班级每位学生的BMI。
频率分布图如下：图1：BMI频率分布图我国大学生已经步入成人阶段，属于成年人群体，可按照此等级标准规定进行评价，等级1：营养不良 BMI值 0-15.6等级2：较轻体重 BMI值 15.6-17.5等级3：轻体重 BMI值 17.5-18.5等级4：正常体重 BMI值 18.5-24等级5：肥胖 BMI值大于28由上图1和BMI等级标准可得以下结论：男生和女生的整体健康状况均呈泊松分布，均值为22.24，大部分数学生的BMI指数在正常范围内，但是有部分的学生的体重严重肥胖，身体匀称度，生长发育水平及营养状况并不乐观。
4.1.2相关性分析相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。
经spss13.0软件处理对BMI（体质指数）、肺活量、台阶测试、握力体重指数（男）/坐立体前驱（女）、立定跳远五个测试项目的数据得到BMI与各项测试变量的相关性分析表：表2 ：BMI与各测试变量的相关行分析表Correlationsx2 x3 x4 x5BMIBMI Pearson1 .258(**) -.042 .221(**) .080(**)CorrelationSig. (2-tailed) .000 .170 .000 .009N 1069 1069 1069 1069 1069从上表可知，在显著水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01时，拒绝零假设，得两变量显著相关的结论。
由第三行数据可得出BMI指数与测试变量x2、x4、x5显著相关且为正相关的结论。
则由体重与BMI指数间的关系，可知体重密切影响人体肺的容积和扩张能力、身体柔韧素质发展水平和上、下肢体肌肉力量的发展水平，且在一定范围内，BMI值越高，则肺活量会越大，身体柔韧度和肢体发展水平更高。
而对于心血管功能及心肺机能水平影响不大。
4.1.3回归分析求回归方程4.1.3.1模型建立通过对高校大学体能测试表的立定跳远、肺活量、握力体重指数（坐位体前屈）、立定跳远4个因素与体质指数的关联度分析，选取其中的肺活量、握力体重指数（坐位体前屈）、立定跳远3个因素作为解释变量，对体质指数进行多元回归分析。
建立回归模型：1.确定回归系数的点估计值，用命令：regress(Y,b=X)2.求回归系数的点估计和区间估计，并检验回归模型，用命令：r,[b,=rint,bint,regress(Y,alpha)X,stats]3.画出残差及其置信区间，用命令：rint)rcoplot(r,上述命令中，各符号的含义如下：1)⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=∧∧∧n n nk n n k k b y y y Y x x x x x xx x x X βββ 1021212221211211,,11112) alpha 为显著性水平(缺省时为0.05)； 3) bint 为回归系数的区间估计； 4) r 与rint 分别为残差及其置信区间；5) stats 是用于检验回归模型的统计量，有三个数值，第一个是相关系数2R ，2R 越接近1，说明回归方程越显著；第二个是F 值，()1,1-->-k n k F F α时拒绝0H ，F 越大，说明回归方程越显著；第三个是与F 对应的概率P ，α<P 时拒绝0H ，回归模型成立。
4.1.3.2模型求解(过程见附录一) 由于表中数据过多，我们抽取了部分代表性的（1,2,3班）学生测试数据，建立了多元回归方程模型：36379.027249.017538.08498.21x x x y -++=其中8498.210=∧β；7538.01=∧β；7249.02=∧β ；6379.03-=∧β；∧0β的置信区间为[]4778.22,2218.21，∧1β的置信区间为[]5313.1,0238.0-，∧2β的置信区间为[]6498.1,2000.0-，∧3β 的置信区间为[]2482.0,5240.1-；1057.02=R ，3105.3=F ，0240.0=P ，05.0<P ，可知模型成立。
测试结果的准确性检验：对附表1中1、2、3班同学的数据进行残差分析，做出下图图2：残差分析图由残差图，很明显得看出学号为120040,120043,120068这三位同学的测试数据存在偏差，偏离正常值。