数学建模第一次论文研读报告
数学建模优秀论文的阅读心得
数学建模优秀论文的阅读心得在阅读数学建模优秀论文时，我深刻领悟到数学建模的重要性和应用价值。
优秀论文不仅在理论和方法上具有突出的创新性，而且能够将数学模型与实际问题相结合，为解决实际问题提供有力支持。
经过研究，我发现优秀论文在问题选择、模型建立、求解方法和结果分析等方面有着共同的特点和亮点，这些亮点能够帮助我们更好地理解和应用数学建模。
首先，优秀论文在问题选择上能够紧密联系实际，关注社会热点问题。
数学建模是针对实际问题的数学方法研究，因此问题选择的合理性至关重要。
优秀论文选取的问题通常具有实际意义和社会影响，能够帮助决策者做出有针对性的决策。
同时，问题选择也需要具备一定的挑战性，有利于推动数学建模方法和理论的发展。
其次，优秀论文在模型建立上能够精确把握实际问题的特点，并利用数学知识将问题抽象成可计算的模型。
数学建模是基于数学理论和方法解决实际问题的过程，模型的建立是数学建模的核心环节。
优秀论文在模型建立上通常能够准确地描述问题的本质特征，通过合适的数学工具和方法将问题抽象成数学模型。
同时，优秀论文在模型建立时也会考虑问题的复杂度和可计算性，尽可能简化模型，提高计算效率。
第三，优秀论文在求解方法上能够利用现有的数学理论和方法，灵活运用求解技巧。
数学建模的目的是要找到问题的最优解或近似解，因此求解方法的选择和运用是关键。
优秀论文通常会综合运用现有的数学理论和方法，选择合适的求解技巧来解决问题。
同时，在求解过程中也会灵活运用数学思维和技巧，解决问题中的难点和瓶颈。
优秀论文的求解方法往往具有一定的创新和独特性，能够为问题的解决提供有效的方案。
最后，优秀论文在结果分析上能够对模型的有效性和适用性进行评估，并提出相应的改进和优化建议。
数学建模的结果分析是对模型建立和求解过程的检验和评价，也是为问题解决提供合理性和可行性证明的环节。
优秀论文通常会对模型的有效性和适用性进行全面的评估，包括对模型的准确性、稳定性和敏感性等方面进行分析。
数学建模论文读后感
数学建模论文读后感班级: 化工21 小组成员:众所周知，数学建模竞赛是全国大学生竞赛中非常重要，不仅参赛人数众多，而且不乏十分优秀的作品。
本学期我们班学习数学建模，这对我们思维的拓展提高，数学思想的进一步发展和加深，非常有帮助，而且有利于我们能力的进一步提升。
课下我们读了几篇数学建模论文，不禁深深佩服写下这些复杂而又准确精致的论文，完成这许多看似毫无思路问题的同学，同时瞬间感觉自己真是弱爆了....有没有....因为其总涉及的很多概念、知识、软件等等我们甚至都没听说过，更别提运用了...有的论文，甚至基本看不懂...真让人揪心....读完论文，经我们小组成员讨论、交流、总结，我们主要有以下几点收获和感悟:1 数学建模论文的格式，数学建模论文的格式一般包括标题、作者和单位、摘要、关键词、问题的简述、问题的分析、模型的建立、模型的求解、模型评价与检验、模型的推广、模型的优缺点、结论以及参考文献等。
当然也不是所有的步骤都要有，但关键步骤必不可少。
而且数学建模中问题的解决具有相当的灵活性，几乎没有限制，只要能解决问题，能够简化问题的解决而且行之有效，那就是好的解决方案。
而且，在数学建模中，我们提倡思想的解放，更希望同学们有更加开放的思想，能够尽可能巧妙的解决问题。
这些都是数学建模的优点和令人着迷的地方，因为一旦有了新思想，有了看问题的不同的视角，那么就有可能给人们的生活和世界带来质的变化。
2 数学建模论文中，模型的建立是非常关键的一步，即是因为问题具有一定的难度，基本没有合适的、现成的模型可供参考，需要同学突破定向思维，打开思想天窗，又是因为模型一旦建立不当，则会走很多弯路，白白浪费大量的时间和精力。
一个好的模型应当具有以下几个特点:)能够简化问题，将问题进行转化或抽象化，是指可以用数学语言、编程1 等解决2)具有可行性，建立的模型应当切实可行，可操作。
3) 具有普遍性，能够进行一定或大范围的推广，而不是仅仅针对一个或几个问题进行的建模。
数学建模优秀论文研读心得体会
数学建模优秀论文研读心得体会在研读数学建模优秀论文的过程中，我深刻体会到了数学建模在解决实际问题中的重要性以及其方法的灵活性。
以下是我对于数学建模优秀论文的一些心得和体会。
首先，数学建模的价值和意义在于能够将具体的实际问题转化为数学模型，并通过数学方法和计算机技术来解决问题。
通过数学建模，我们能够从定性分析转向定量分析，并能够提供科学而合理的决策依据。
值得一提的是，数学建模的过程也让我相信没有什么问题是无法用数学来解决的。
其次，我发现数学建模优秀论文在问题分析和模型建立阶段都具有高度的创新性和独立思考能力。
例如，在选择合适的数学模型时，论文作者通常会考虑到问题的特征和需求，并结合实际情况进行适当的简化和假设。
同时，在利用数学方法求解和优化模型时，论文作者会灵活运用不同的数学工具和算法，从而有效解决问题。
这些创新性的方法和思路给了我很大的启发，让我明白了在数学建模中，创造力和灵活性同样重要。
此外，我还意识到数学建模过程中数据的重要性和挑战。
在论文中，作者通常会基于大量的实际数据进行模型的参数估计和验证。
这些数据的准确性和可靠性对于建模结果的可信度至关重要。
同时，数据的获取和处理也是一项具有挑战性的任务，需要我们具备良好的统计分析能力和数据处理技巧。
另外，我还学到了数学建模背后所涉及到的跨学科知识和团队合作的重要性。
数学建模往往需要从不同领域的知识汇集和融合，例如数学、物理、生物、经济等多个学科。
这让我意识到在解决实际问题时，单一学科的知识是远远不够的，需要与其他学科进行深入交流和合作。
通过与团队成员的合作，我体会到了集思广益的力量，每个成员都能从自己的角度提供独特的思路和见解，从而提升模型的准确性和可行性。
最后，我要强调数学建模的实践性和应用性。
数学建模不仅仅是一种理论性的研究方法，更是一种能够应用于实际问题的解决方案。
通过研读优秀的数学建模论文，我能够更好地理解数学建模的实践意义，并在实际问题中运用所学的方法和技巧。
美国数学建模竞赛优秀论文阅读报告
2.优秀论文一具体要求：1月28日上午汇报1）论文主要内容、具体模型和求解算法（针对摘要和全文进行概括）；In the part1, we will design a schedule with fixed trip dates and types and also routes. In the part2, we design a schedule with fixed trip dates and types but unrestrained routes.In the part3, we design a schedule with fixed trip dates but unrestrained types and routes.In part 1, passengers have to travel along the rigid route set by river agency, so the problem should be to come up with the schedule to arrange for the maximum number of trips without occurrence of two different trips occupying the same campsite on the same day.In part 2, passengers have the freedom to choose which campsites to stop at, therefore the mathematical description of their actions inevitably involve randomness and probability, and we actually use a probability model. The next campsite passengers choose at a current given campsite is subject to a certain distribution, and we describe events of two trips occupying the same campsite y probability. Note in probability model it is no longer appropriate to say that two trips do not meet at a campsite with certainty; instead, we regard events as impossible if their probabilities are below an adequately small number. Then we try to find the optimal schedule.In part 3, passengers have the freedom to choose both the type and route of the trip; therefore a probability model is also necessary. We continue to adopt the probability description as in part 2 and then try to find the optimal schedule.In part 1, we find the schedule of trips with fixed dates, types (propulsion and duration) and routes (which campsites the trip stops at), and to achieve this we use a rather novel method. The key idea is to divide campsites into different “orbits”that only allows some certain trip types to travel in, therefore the problem turns into several separate small problem to allocate fewer trip types, and the discussion of orbits allowing one, two, three trip types lead to general result which can deal with any value of Y. Particularly, we let Y=150, a rather realistic number of campsites, to demonstrate a concrete schedule and the carrying capacity of the river is 2340 trips.In part 2, we find the schedule of trips with fixed dates, types but unrestrained routes. To better describe the behavior of tourists, we need to use a stochastic model（随机模型）. We assume a classical probability model and also use the upper limit value of small probability to define an event as not happening. Then we use Greedy algorithm to choose the trips added and recursive algorithm together with Jordan Formula to calculate the probability of two trips simultaneously occupying the same campsites. The carrying capacity of the river by this method is 500 trips. This method can easily find theoptimal schedule with X given trips, no matter these X trips are with fixed routes or not. In part 3, we find the optimal schedule of trips with fixed dates and unrestrained types and routes. This is based on the probability model developed in part 2 and we assign the choice of trip types of the tourists with a uniform distribution to describe their freedom to choose and obtain the results similar to part 2. The carrying capacity of the river by this method is 493 trips. Also this method can easily find the optimal schedule with X given trips, no matter these X trips are with fixed routes or not.2）论文结构概述（列出提纲，分析优缺点，自己安排的结构）；1 Introduction2 Definitions3 Specific formulation of problem4 Assumptions5 Part 1 Best schedule of trips with fixed dates, types and also routes.5.1 Method5.1.1 Motivation and justification5.1.2 Key ideas5.2 Development of the model5.2.1Every campsite set for every single trip type5.2.2 Every campsite set for every multiple trip types5.2.3One campsite set for all trip types6 Part 2 Best schedule of trips with fixed dates and types, but unrestrained routes.6.1 Method6.1.1 Motivation and justification6.1.2 Key ideas6.2 Development of the model6.2.1 Calculation of p(T,x,t)6.2.2 Best schedule using Greedy algorithm6.2.3 Application to situation where X trips are given7 Part 3 Best schedule of trips with fixed dates, but unrestrained types and routes.7.1 Method7.1.1 Motivation and justification7.1.2 Key ideas7.2 Development of the model8 Testing of the model----Sensitivity analysis8.1Stability with varying trip types chosen in 68.2The sensitivity analysis of the assumption 4④8.3 The sensitivity analysis of the assumption 4⑥9 Evaluation of the model9.1 Strengths and weaknesses9.1.1 Strengths9.1.2 Weakness9.2 Further discussion10 Conclusions11 References12 Letter to the river managers3）论文中出现的好词好句（做好记录）；用于问题的转化We regard the carrying capacity of the river as the maximum total number of trips available each year, hence turning the task of the river managers into looking for the best schedule itself.表明我们在文中所做的工作We have examined many policies for different river…..问题的分解We mainly divide the problem into three parts and come up with three different….对我们工作的要求：Given the above considerations, we want to find the optimal。
数学建模优秀论文的研读心得与体会
数学建模优秀论文的研读心得与体会数学建模是应用数学的一个重要领域，旨在通过建立合适的数学模型来解决实际问题。
在研读数学建模优秀论文的过程中，我不仅学习到了数学建模的基本原理和方法，还对如何撰写高质量的数学建模论文有了更深入的理解。
以下是我对数学建模优秀论文的一些研读心得与体会。
首先，一篇优秀的数学建模论文应该具备清晰的问题陈述和明确的解决思路。
在论文的引言部分，作者通常会详细描述问题的背景和研究意义，并准确明确待解决的问题。
这有助于读者快速了解论文的主要研究内容，并引发他们的兴趣。
在解决思路的阐述中，作者需要给出详细的数学模型建立过程和求解方法，包括参数的确定、约束条件的引入以及求解方程的方法等。
通过论文的阅读，我深刻体会到一个合理的问题陈述和解决思路对论文的整体质量起着决定性的作用。
其次，数学建模的优秀论文应该有严密的推导与论证过程。
在数学建模的过程中，作者需要引入适当的理论和方法来推导数学模型，并进行相应的求解。
在论文的理论推导过程中，作者需要清晰地叙述每一步的推导过程，将推导过程与数学原理合理地连接起来，并进行充分的论证。
这可以让读者更好地理解整个推导过程，并验证每一步的正确性。
在论文的求解过程中，作者需要使用严谨的计算方法，并对结果进行充分的分析和讨论。
通过对论文的研读，我意识到一个优秀的数学建模论文必须具备严密的推导与论证过程，这样才能确保论文的可靠性和有效性。
此外，数学建模优秀论文还应该注重实际问题的分析和解释。
数学建模的目标是解决实际问题，因此论文在解决问题的同时，应该对结果进行充分的实际问题分析和解释。
这包括对模型的适用性和局限性进行讨论，对结果进行合理的解释和解读，以及对进一步研究和实践应用的展望等。
这些分析和解释可以让读者更好地理解论文的意义和实际应用价值，同时也为后续研究提供了有益的启示。
通过研读数学建模优秀论文，我深刻认识到实际问题的分析和解释对于一个成功的数学建模论文是至关重要的。
优秀数学建模论文的学习心得
优秀数学建模论文的学习心得数学建模是一门综合性强的学科，它不仅涉及数学知识的运用，还需要具备一定的科学思维和实际应用能力。
研究优秀的数学建模论文，不仅可以帮助我们进一步掌握建模技巧，还能够拓宽我们的知识视野，提高我们的解决问题的能力。
在学习数学建模论文的过程中，我深感受益匪浅，下面就我学习数学建模论文的心得做一总结。
首先，学习数学建模论文需要我们具备良好的数学基础。
数学建模涵盖了经济学、物理学、统计学等多个领域，在技术上要求我们熟练掌握不同数学方法和模型。
因此，我们在学习优秀的数学建模论文时，应该重点关注论文中所使用的数学工具和方法，例如数据分析、优化算法、随机过程等。
通过学习和理解这些数学技巧，我们可以掌握问题建模与求解的思路，提高解决实际问题的能力。
其次，学习数学建模论文需要我们具备良好的科学思维。
数学建模不仅仅是解决一个具体的数学问题，更需要我们具备良好的科学思维方式。
在学习优秀的数学建模论文时，我们可以关注作者对问题的提出方式、问题的分析和解决思路等。
同时，论文中的数学模型和算法的构建过程也是我们可以借鉴学习的地方。
通过深入研究和思考优秀论文中的科学思维方式，我们可以提高我们的问题解决能力和创新能力。
此外，在学习数学建模论文过程中，我们还需要关注论文的实际应用价值。
数学建模不仅仅是为了解决一个理论上的数学问题，更要与实际问题相结合，产生实际应用价值。
在学习优秀的数学建模论文时，我们可以关注论文中对于实际问题的贡献和解决方法。
通过深入了解优秀论文中的实际应用价值，我们可以真正意识到数学建模的重要性，并且在解决实际问题时能够更加注重实际应用性。
最后，在学习数学建模论文的过程中，我们还需要不断进行实践和实际问题的应用。
光看论文是远远不够的，我们需要将所学的理论知识转化为实际行动。
可以通过参加数学建模竞赛、完成实践项目以及解决实际问题等方式，将所学的知识应用到实际中。
通过实践和应用，我们可以不断积累经验，提高我们的问题解决能力和思维方式。
研读论文报告参考
研读论文报告参考2020-10-25研读论文报告参考篇一：论文研读报告特等奖和第五篇第一次论文研读：2009A特等奖：问题一：针对（一）{ EMBED Equation.KSEE3 * MERGEFORMAT 11Gv2Gr222|GvJwJ代入已给数据； 222gwg问题二：针对（二）机械惯量=基础惯量+飞轮惯量之和根据题意：基础惯量=10飞轮惯量=30、60、120机械惯量：1010+30=4010+60=7010+60+30=10010+120=13010+120+30=16010+120+60=19010+120+60+30=220等效转量惯距=电动机电流控制提供的转矩[-30,30]+机械惯量；52 -42(舍)1012 40-1870-38（舍）100问题三：公式（3）-（9）显然问题四：>> x=load('zhuansu.txt');h=0.01;M=load('扭矩.txt');n=load('转速.txt');m=size(x);w=2*n*pi/60;w1=2*514.33*pi/60;f1=w1*40;w2=2*513.79*pi/60;f2=w2*40;W=(f1+f2)*h/2;for i=2:m-1w(i+1)=2*pi*n(i+1)/60;f(i+1)=M(i+1)*w(i+1);W=W+(f(i)+f(i+1))*h/2;endwr=W;Wr=-wrWr =-4.9242e+004>>问题五：控制方法一：假设角速度变化率是连续的：（16）+（13）=（17）展开整理即可；由式(11)代入从0-kT时刻，用小时段积分的方法得到（19）；由于小时段内M是不变的，因此整理出式（20）；控制方法二：假设扭矩的变化率是连续的：问题六（改进）：角速度补偿法：每个时间段的控制电流=原有控制电流+增加的补偿电流（当前角速度与理论角速度的差值）；改建方法一（减小误差，优化控制方法）：补偿电流来源：将每一段电流理想值与实际值的差作为下一时段的补偿电流；作图x=0:0.1:5;m=size(x);w0=50/0.286;Wr=0;w=w0/50;E=0;for i=1:m-1w(i)=w0-w*i;Wr=Wr+(w(i)+w(i-1))/2*0.1*505;Wz(i)=1/2*52*(w(i)^2-w0^2);E(i)=-Wr-Wz(i);e(i)=E(i)/(-Wr);endplot(x,E,'K');J=52;J0=40;R=0.286;w0=50/3.6/R;M=w0/5*J;x=0:0.1:5;y=0.1:0.1:5;w(1)=w0-M*0.1/J0;w(2)=(2-J/J0)*w(1)+(J/J0-1)*w0-M*0.1/J0;for k=3:50w(k)=(2-J/J0)*w(k-1)+(J/J0-1)*w(k-2)-M *0.1/J0; endplot(y,abs(w-(w0-M/J*y)),'r');0.320.30.280.260.240.220.200.511.522.533.544.55clear;J=52;J0=40;R=0.286;w0=50/3.6/R;M=w0/5*J;T=0.1;t=5;x=0:T:t;y=T:T:t;w(1)=w0-M*T/J0;w(2)=(1-(J-J0)/J0)*w(1)+(J-J0)/J0*w0-M*T/J0;for k=3:t/Tw(k)=(1-(J-J0)/J0)*w(k-1)+(J-J0)/J0*w(k-2)-M*T/J0; endfor k=1:t/TE(k)=(w0/2+sum(w(1:k))-w(k)/2)*T*M;Q(k)=J*(w0*w0-w(k)*w(k))/2;F(k)=(E(k)-Q(k));f(k)=(E(k)-Q(k))/Q(k)*100;endplot(y,abs(F),'+')pause;plot(y,abs(f),'+')252015105000.511.522.533.544.55改进方法二：clear;J=52;J0=40;R=0.286;w0=50/3.6/R;M=w0/5*J;T=0.1;t=5;x=0:T:t;y=T:T:t;w(1)=w0-M*T/J0; for k=2:t/T w(k)=w(k-1)-T/J*Mendplot(y,abs(w-(w0-M/J*y)),'b*-') 00.511.522.533.544.55 clear;J=52;J0=40;R=0.286;w0=50/3.6/R;M=w0/5*J;T=0.1;t=5;x=0:T:t;y=T:T:t;篇二：数模集训第一次论文研读报告艾滋病疗法评价及疗效的预测模型第一篇：对于所给的样本数据中有缺少的部分，本篇论文并没像第四篇中的那样采用拉格朗日线性插值法对数据进行补全，不过根据模型最后所得到的结果，就第一篇所用的方法似乎个别数据的不完整性不影响最后的回归结果。
数学建模活动研究报告答案
数学建模活动研究报告答案数学建模活动研究报告一、研究目的本次研究旨在探索数学建模活动的效果以及学生在其中的学习表现和问题解决能力的提升情况，为数学课堂教学提供参考和改进建议。
二、研究方法本研究采用调查问卷和实际观察相结合的方法，通过在课堂中开展数学建模活动并观察学生的学习和解决问题过程，以及后续的问卷调查，收集数据并进行分析和总结。
三、研究结果1. 学习表现提升：通过数学建模活动，学生的学习表现有所提升。
在解决实际问题时，学生能够运用数学知识和方法进行分析和计算，并有效地应用于实际情境中，提高了问题解决的能力。
2. 问题解决能力提升：数学建模活动有助于培养学生的问题解决能力。
在解决数学建模问题时，学生需要提出问题、制定解决方案、进行模型的建立和求解，从中培养了学生的逻辑思维能力和创新能力，并提高了学生的问题解决能力。
3. 学生参与积极性增强：数学建模活动可以激发学生的学习兴趣和参与积极性。
在课堂中，学生通过小组合作和讨论，在解决问题的过程中形成了良好的学习氛围，培养了学生的合作精神和团队意识。
四、研究结论和建议通过本次研究，我们得出以下结论和建议：1. 数学建模活动对学生的学习表现和问题解决能力有积极的影响，建议在数学课堂中适时引入数学建模活动。
2. 数学建模活动可以激发学生的学习兴趣和参与积极性，建议教师积极引导学生参与数学建模活动，并提供相应的指导和支持。
3. 数学建模活动需要注重培养学生的合作精神和团队意识，建议加强小组合作和讨论的环节，培养学生的合作能力。
4. 数学建模活动需要结合实际情境，建议教师在设计活动时增加实际案例的使用，激发学生的学习兴趣，并培养学生解决实际问题的能力。
五、研究的局限性本次研究仅限于某一学校的一次数学建模活动，样本数量有限，研究结果具有一定的局限性。
未能探讨不同学生群体对数学建模活动的不同响应情况。
六、进一步研究建议1. 建议扩大研究样本，多个学校和不同年级的学生参与研究，以获得更全面的结果。
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第一篇第一问：1、（1）CD4浓度未做变换时图形为：Regression analysis -- curve estimation (回归分析——曲线估计)为了使拟合曲线相对平滑，进行变换)1log(+=t t CD L由于测得的t CD 的浓度有0值，而log 的真数必须大于0，故将其加1。
具体操作：transform ——computeModel Summary and Parameter EstimatesDependent Variable: Ltnongdu .052045.5253 2.00001,659.00001.8127.0251-.0005Equation QuadraticR SquareF df1df2Sig.Model Summary Constant b1b2Parameter EstimatesThe independent variable is t1.（2）HIV 浓度 未做变换时图形为了使拟合曲线相对平滑，进行变换)log(t t V MModel Summary and Parameter EstimatesDependent Variable: Mtnongdu .240248.32921569,0000,6260-,0212,0004Equation QuadraticR SquareF df1df2Sig.Model Summary Constant b1b2Parameter EstimatesThe independent variable is t2.轻度患者二次曲线回归 CD4变化情况：Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable: lognongdu .005.201285.81842.4148-.0036.0001EquationQuadraticR SquareF df1df2Sig.Model Summary Constant b1b2Parameter EstimatesThe independent variable is V2.20001.00036.04148.2t t y t +-=18=t 时达到最大。
Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable: hivnongdu .42931.231283.000.5939-.0235.0004Equation QuadraticR SquareF df1df2Sig.Model Summary Constant b1b2Parameter EstimatesThe independent variable is V5.20005.00262.07829.1t t y t -+=375.29=t 时达到最大。
综上：取30=t重度患者Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable: Ltnongdu .06047.54121478,00001,7894,0262-,0005Equation QuadraticR SquareF df1df2Sig.Model Summary Constant b1b2Parameter EstimatesThe independent variable is t1.20005.00262.07894.1t t y -+=当2.26=t 时达到最大。
Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable: Mtnongdu .240220.32921396.0000.6271-.0214.0004Equation QuadraticR SquareF df1df2Sig.Model Summary Constant b1b2Parameter EstimatesThe independent variable is t2.2ty+.0t=-62710004.0.00214当75.26t时达到最大=综合可知27t=第二问：1、多因素方差分析由于做主成分分析单位不统一，需要进行归一化，因此考虑进行多因素方差分析，具体步骤如下：(1)本例数据保存为dierwen.txt，将dierwen.txt导入SPSS，General Linear Model -> Univariate的顺序打开Univariate主对话框，将nongdu选入Dependent Variable 框；将liaofa shijian nianling 选入Fixed Factor 框;(2)单击Model按钮，选择Custom选项，在Buil Term下拉菜单中选择Main effects，然后在Factor and Covariates 中将liaofa shijian nianling liaofa*shijian 引入Model列表框， Sum of squares下拉菜单中选择Type III，勾选Include Intercept in mode框，再单击Continue按钮返回主对话框;(3)Contrasts对话框选择默认Plots对话框选择默认Save对话框选择默认Options对话框选择默认(4)单击Post Hoc按钮，在Univariate: Post Hoc Multiple Comparisions Observed Means对话框的Factor列表框中选择变量liaofa shijian nianling liaofa*shijian ，移动到Post Hoc Tests for列表框，并且在Equal VariancesAssumed中选择S-N-K、LSD和Scheffe选项，再单击Continue 按钮返回主对话框单击OK按钮，得到分析结果.得到表格如下：2、单因素方差分析单独对疗法进行单因素方差分析如下：(1)本例数据保存为dierwen.txt，Analyze->Compare Means->One-Way ANOVA的顺序打开One-Way ANOVA主对话框，打开dierwen.txt并将其导入SPSS，并将nongdu选入Dependent List框；将liaofa选入Factor框;(2)单击Contrasts按钮，勾选Polynomial复选框，在Degree框中选择5次方曲线，再单击Continue按钮返回主对话框;(3)单击Post Hoc按钮，在Equal Variance Assumed复选框勾选LSD和Scheffe等，再单击Continue按钮返回主对话框;(4)单击Options 按钮，在statistics复选框勾选所有选项，再选中means plots框，最后单击Continue按钮返回主对话框;(5)单击OK按钮，得到分析结果.3、确定最佳终止治疗时间Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable: V5.0138.27821289.00032.8784.0330-.0009Equation QuadraticR SquareF df1df2Sig.Model Summary Constant b1b2Parameter EstimatesThe independent variable is shijian.第三问1、增量成本——效用模型2、预测Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable: nongdu .0042.69321251,06812,9529,0042-,0003Equation QuadraticR SquareF df1df2Sig.Model Summary Constant b1b2Parameter EstimatesThe independent variable is shijian.第二篇第一问1、考虑首次测试的特殊性较好。
从第三篇可以看出年龄对CD4和HIV也具有一定影响，我认为忽略其影响不是特别合理。
2、MATLAB程序clearA=load('3.txt');CD=A(:,3); %第三列为CD4浓度HIV=A(:,5); %第五列为HIV浓度t=A(:,2); %第二列为CD4的测量时间tA=[A;23991 0 0 0 0]; %在A矩阵中再加入一行i=1;ID=1;C0=[];H0=[]; %从编号为1的开始，while ID<=23990 %编号从1到23990时i0=i; %此时i0=1c0=A(i0,3); %c0表示第三列编号为i0的病人CD4浓度的第一个数值 C0=[C0;c0]; %把每个病人CD4的初始浓度放在一个矩阵C0里h0=A(i0,5); %h0表示第三列编号为i0的病人HIV浓度的第一个数值 H0=[H0;h0]; %把每个病人HIV的初始浓度放在一个矩阵H0里while A(i,1)==A(i+1,1)i=i+1;c0=A(i0,3);C0=[C0;c0];h0=A(i0,5);H0=[H0;h0];end%选出每个病人的初始浓度ID=A(i+1,1);i=i+1;endX=[C0,H0,t,C0.*H0,C0.*t,C0.^2,H0.*t,H0.^2,t.^2];stepwise(X,CD)a=[ones(1569,1) C0 H0 t t.^2][b,bint,r,rint,stats]=regress(CD,a)X=[C0,H0,t,C0.*H0,C0.*t,C0.^2,H0.*t,H0.^2,t.^2];stepwise(X,HIV)aa=[ones(1569,1) H0 t t.^2];[b,bint,r,rint,stats]=regress(HIV,aa)3、结果：X X X X X X X XCoefficients with Error BarsCoeff. t-stat p-val Model HistoryR M S Eb =-125.9014 1.0582 26.7680 6.1818 -0.0973X X X X X X X XCoefficients with Error BarsCoeff. t-stat p-val Model HistoryR M S Eb =0.4322 0.7884 -0.16190.00334、预测：利用Excel 将t=0时的CD4和HIV 浓度筛选出来，求平均值C0=85.898，H0=5.027y=-125.9014+89.6533+116.1745+6.1818.*t-0.0973.*t.^2 plot(t,y,'o')title('CD4随时间的变化曲线')-10010********6080100120140160180CD4随时间的变化曲线y=0.4322+3.9633-0.1619.*t+0.0032.*t.^2 plot(t,y,'o')title('HIV 随时间的变化曲线')-10010********22.533.544.55y=(79.9264+6.1818.*t-0.0973.*t.^2)./(4.3955-0.1619.*t+0.0032.*t.^2);plot(t,y,'o')title('CH 随时间的变化曲线')-10010********1020304050607080第三篇第一问1、利用单因素方差分析求平均浓度和方差23725 -2 55 -2 4.8为异常数据，应剔除。