统计建模比赛答辩问题
项目答辩模板
机械收割留茬较高，不烧可能会误农时
政府现行措施
1.
2.
3.
4.
宣传教育监督
通过宣传、引导、查处相 结合，从环保、节能、政 策、法规高度让广大农民 真正了解秸秆禁烧的重要 性和其利用价值，引导群 众改变传统做法。环保局 环保部门加强巡逻并开通 举报电话，确保秸秆禁烧 工作落到实处， 一经发现 违规现象立即进行制止， 并对相关责任人严加教育。
先进性及目标
利用大数据、数学统计与数学建模思想解决实际问题是当前应 用数学与信息计算科学的研究热点之一。研究解决秸秆焚烧乃 至大气污染问题在当今中国有迫切的现实需求，如何将材料环 境专家的科研成果应用到实践中，与农户企业形成信息互通、 资源充分整合利用也是当下秸秆处理问题的难点、也是讨论的 热点。研究成果有利于促进生态文明建设，为建设美丽中国的 中国梦作出一些力所能及的贡献。
数学建模
数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自 然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾 向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释 实际现象等内容。 根据具体问题采用不同的模型。 因为数学建模方法是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性 的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律， 或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。
目录
现存问题、现行政策及措施
前人结论及我们的突破
研究方法及其可行性
各阶段研究计划及目标
现存问题、现行政策及措施
1 2
随着生活水平的提高，农民对柴草的需求下降
科技转化力度不够，秸秆的经济价值难以发挥。
统计建模大赛范本.docx
第99队队长第十二届统计软件应用大赛居民消费价格指数和行业景气指数的研究——基于国家统计局数调查研究 2015年10月19日【概要】本文将要通过对我国2002年1月到2015年7月我国居民消费价格指数和行业景气指数的月度数据分析，来研究这二者之间的关联，并且得出相关的结论和政策性的建议。
本文所用到的统计软件是IBM SPSS Statistics 21，通过定性分析和定量分析，数据检验和相关分析，以图表和文字的描述来阐述我国居民消费价格指数和行业景气指数之间微妙的作用。
本文所注重的是大数据分析的相关性研究，从纷繁复杂的数据中归纳和简化经济的一般规律，从而为读者和相关部门提出具有意义的建议和参考。
【关键词】大数据、居民消费价格指数、行业景气指数、相关分析一、研究背景及意义 (4)二、理论方法 (6)2.1居民消费价格指数概论 (6)2.2行业景气指数概论 (6)2.3统计描述 (7)2.3.1描述性统计分析指标 (7)2.3.2 频率分析 (7)2.3.3中心趋势的描述 (7)2.3.4离散趋势的描述 (7)2.4时间序列分析概论 (9)2.4.1平均水平分析 (9)2.5相关性研究概论 (10)2.5.1相关分析法 (10)2.5.2散点图 (11)2.5.3相关系数 (11)2.5.4回归分析 (13)三、SPSS统计方法及理论描述 (13)3.1spss软件简介 (13)四、数据分析 (14)4.1统计描述 (14)4.2相关分析：基于Pearson、Kendall tau_b和Spearman的相关分析 (20)4.3回归分析 (31)4.3.1居民消费价格水平和行业景气指数散点图分析 (31)4.3.2线性回归： (32)4.3.3印证回归分析结果 (34)五、结论和政策建议 (35)5.1关于模型的阐述： (36)5.2 模型的经济学意义 (36)附件1：2002-01——2015-07我国部分行业月度景气指数 (38)附件二：2002-01——2015-07我国部分居民消费价格指数 (43)引言“不管你愿意不愿意看到，未来已经发生。
决赛答辩评审流程及评分标准
现场答
表现过程生动流畅、富有特色、具有感染力，能够
现场表现
5
辩综合
准确和完整的展示出设计方案
表现
回答问题准确，思路清晰
（20 分） 回答问题 （按三个问题计，每个三分）
9
时间把控 介绍人在规定时间内完成介绍
1
实体模
主体结构效 主体结构完整，各部分结构比例适当，制作美观
5
型
果
（10 分） 模型制作 模型制作精细，无开裂、脱节等现象
计算模型 结构建模正确，参数选用合理
7
桥位平面图 图纸符合制图标准，尺寸准确、合理
6
桥位立面图 图纸符合制图标准，尺寸准确、合理
6
初步设 桥梁平面图 图纸符合制图标准，尺寸准确、合理
6
计图
桥梁横断面
（30 分）
图纸符合制图标准，尺寸准确、合理
6
图
主要结构构
图纸符合制图标准，尺寸准确、合理
6
造图
答辩内容 汇报材料能围绕主题，观点正确、鲜明，内容具体 5
第二部分 评分标准及要求
一、本届大赛决赛答辩评分标准， 实行百分制， 具体如下：
评分指 建筑设计 主体结构 初步设计
标 效果展示 计算
图
现场答辩 实体模型 总分
综合表现 （附加分）
比重 20%
30%
30%
20%
10%
110%
评分
二、各项评分指标评分时以整数计，也即不再保留小数。
三、评分若有改动，请不要直接涂改，而是将原评分值划一“\”线，再写
5
5
（20 分）
效果图制作精美、构图恰当、具有一定艺术表现力；
效果图展示 画面元素具有和谐、统一、自然的感觉；渲染手法 5
2011年全国大学生统计建模大赛获奖名单
关于2011年全国大学生统计建模大赛评选结果的公示
各有关院校：
经全国大学生统计建模大赛评审委员会通讯评审、专家评审会，以及答辩赛，本届大赛共评选出获奖论文100篇，其中，一等奖5篇，二等奖10篇，三等奖20篇，优秀奖65篇。
现将获奖名单予以公示，公示期从即日起到11月15日。
如发现获奖论文有抄袭、雷同等现象，可与大赛执委会联系，联系人：孙慧，李锐，联系电话：010-，（传真），或发送电子邮件至：sesc@。
附件：2011年全国大学生统计建模大赛获奖名单。
中国统计教育学会
全国统计建模大赛执委会
二○一一年十月二十七日2011年全国大学生统计建模大赛获奖名单。
丘成桐经济金融建模比赛流程
丘成桐经济金融建模比赛流程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：【丘成桐经济金融建模比赛流程】一、比赛时间和地点丘成桐经济金融建模比赛通常在每年的某个固定时间举办，具体的时间安排需要根据组织方的安排来确定。
比赛地点一般选择在大学校园或者企业园区，以方便参赛者进行实地调研和模型构建。
二、比赛内容和要求丘成桐经济金融建模比赛的内容主要涉及经济金融领域的实际问题，例如金融市场波动、宏观经济政策分析、财务风险管理等，要求参赛者运用数学建模、数据分析和金融知识来解决这些问题。
每个参赛团队都需要根据比赛题目展开研究，构建相应的模型并提出解决方案。
三、比赛流程1. 队伍组建和报名：比赛开始前，参赛者需要自行组建一个团队，一般每个团队人数在3-5人之间，团队成员可以携带自己的电脑和必要的资料。
参赛团队需要在规定的时间内完成报名手续，并领取比赛资料。
2. 比赛题目公布：比赛当天，主办方会公布比赛题目和具体要求，参赛团队需要在规定的时间内完成对题目的理解和研究，并开始策划自己的解决方案。
3. 模型构建和数据分析：参赛团队在获得比赛题目后，需要对相关数据进行收集和整理，构建数学模型，分析问题的核心难点，并提出解决方案。
团队成员需要合理分工，共同推进模型构建和数据分析工作。
4. 演示和答辩环节：比赛结束前，参赛团队需要准备一个完整的演示环节，展示他们的研究成果和解决方案。
在演示过程中，团队成员需要对模型构建和分析过程进行说明，并回答评委提出的问题。
5. 评审和颁奖：比赛结束后，评委会根据各参赛团队的表现和成绩进行评审，选出最优秀的团队并颁发奖项。
评委会会对每个参赛团队的报告材料和演示进行详细评价，为参赛者提供反馈和建议。
四、注意事项1. 团队协作：在比赛过程中，团队成员需要互相配合，密切沟通，共同完成各项任务。
合理规划工作进度和任务分配，避免出现冲突和误解。
2. 创新思维：比赛注重参赛团队的创新能力和解决问题的独特视角，参赛者需要勇于挑战传统观念，开拓思维，提出具有前瞻性和实用性的解决方案。
统计建模课程复习与练习（1）剖析
统计建模课程复习与练习（1）剖析《统计建模》复习题1.统计建模的主要步骤有哪些？1明确问题 2数据收集 3数据预处理 4模型构建 5模型估计 6模型检验 7结果分析8撰写论文2.试列举至少5个常用的统计数据库？例如，中经网统计数据库。
1国家统计数据库2中国经济网数据中心3 OECD数据库4国研网数据库5国家发改委6世界银行7中国统计年鉴、WIND数据库、BvD数据库3.试列举至少4项国内广泛使用的微观数据库？并简要说明。
1．CHIP数据（中国农村和城市居民家庭收入分配）2．CHNS（中国健康与营养调查）3．CHARLS（中国健康与养老追踪调查）4．CFPS（中国家庭动态调查）5．CHFS（China Health and Fertility Survey ）中国健康与生育调查4.常见的模型估计方法有哪些？试列举之。
最小二乘（OLS）法、极大似然估计、广义矩（GMM）法、分位数回归方法、贝叶斯估计5.在完成统计模型的参数估计后，通常需要进行哪几类检验？试列举之。
定性检验，T检验，f检验，拟合优度检验，预测精度检验6.著名统计学家博克斯（George Box）说过：所有的模型都是错的，但其中有一些模型是有用的！你对这句话如何理解？模型只能是客观世界的一种近似，是现实的简单化或理想化。
有用的模型能抓住并凸显现象中与分析目的最相关的特征，能抓住问题的本质。
7.简述结构方程模型和普通回归模型的区别？结构方程模型，是一种建立、估计和检验多个变量之间的因果关系模型的方法。
模型中既包含有可观测的显变量，也可能包含无法直接观测的潜变量。
普通回归模型属于单方程模型方法，结构方程模型属于联立方程模型方法，回归分析只能处理显性变量，而结构方程模型可以发现潜在变量。
普通回归一般只有一个因变量，而且是单向的，SEM则是可单，可双，普通回归是基础，SEM是后来的发展和完善8.和普通回归模型相比，结构方程模型有哪些优点？1允许回归方程的自变量含有测量误差2可以同时处理多个因变量3.可以在一个模型中同时处理因素的测量和因素之间的结构。
数学建模心得与体会[终稿]
![数学建模心得与体会[终稿]](https://img.taocdn.com/s3/m/cb0a2507f08583d049649b6648d7c1c708a10b05.png)
数学建模心得与体会数学建模心得与体会——陈保成自学校举行大学生首届数学建模比赛，我就积极参与，在比赛过程中我学的很多，也使我感觉自己所学知识有用，并体会了搞建模的艰辛，也意识到自己的知识匮乏，应该增深自己知识面。
与队友密切合作，培养了自己团队意识，并意识与他人合作重要性。
在通过学校选拔以后，接着就是‘痛苦’的培训。
在培训期间，正值高温期，有许多同学吃不下苦，而中途放弃了，现在想想都挺佩服自己的，不知是怎么坚持下来的。
既然在这样艰苦条件下都能坚持下来，以后还有什么坚持不下来呢！虽然培训是痛苦的，但也学到很多东西。
老师讲的内容都比较精彩生动，在课堂上，老师充分调动我们的积极性。
我们不仅学到了许多知识，也加强了动手能力和实践能力。
如在学习MATLAB过程中，通过自己动手操作，都能基本上掌握MATLAB,这对我来说，为了以后的后续课程打下基础。
还有图论、优化、聚类、统计等一些知识，增宽了我的知识面。
还有LINGO,SPSS 软件，如果没有参加建模的话，我也许一辈子都不会去接触这些东西。
这段时间的培训之后，会明显感觉自己的进步以及对问题的数学思维能力的加强，但个人认为要参加比赛，就要博览全书，仅仅把自己的知识局限于此是不够。
培训的过程是相当辛苦的，每天除了吃饭、睡觉，其余时间基本上都是在机房度过的，不断学习、练习，几天下来就会感觉相当疲劳，培训的过程也是对我们队员吃苦耐力的考验。
但是苦中有乐，每天大家过的都很充实，大家相互交流着想法，共同讨论，共同进步。
在参加全国赛的三天内，第一天，我们拿到题目，并结合自身的优点，选择题目，分析题目，指导老师给我们指导和建议，不过一天下来我们几乎毫无进展，我感觉很沮丧，多亏了队友的鼓励和帮助，我才能坚持下来。
第二天，我们又打起精神继续奋战接下来主要进行合理假设与参数说明，把题目转化成数学问题的形式，开始是肯定是建立初等模型，考虑的不全面，队友也有不同想法，这就需要队友相互交流，然后一起完善模型，这就体现团队重要性。
数学建模教学实践总结(3篇)
第1篇一、引言数学建模作为一种跨学科的研究方法，在我国高等教育中得到了广泛的应用。
数学建模教学旨在培养学生的数学思维、创新能力、团队协作能力以及解决实际问题的能力。
本文将对数学建模教学实践进行总结，分析教学过程中的成功经验和不足之处，以期为今后的教学提供借鉴。
二、教学实践过程1. 教学目标（1）掌握数学建模的基本理论和方法；（2）提高学生运用数学知识解决实际问题的能力；（3）培养学生的创新意识和团队协作精神。
2. 教学内容（1）数学建模的基本概念、原理和方法；（2）数学建模的常用软件和工具；（3）数学建模案例分析；（4）数学建模竞赛培训。
3. 教学方法（1）讲授法：讲解数学建模的基本理论和方法，为学生提供理论基础；（2）案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数学建模的应用；（3）实践操作法：让学生亲自动手进行数学建模，提高实践能力；（4）竞赛培训法：组织学生参加数学建模竞赛，锻炼学生的团队协作和创新能力。
4. 教学评价（1）课堂表现：观察学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的能力；（2）作业完成情况：检查学生完成作业的质量和进度；（3）实践操作：评估学生在数学建模实践过程中的表现；（4）竞赛成绩：根据学生在数学建模竞赛中的成绩进行评价。
三、教学实践总结1. 成功经验（1）注重理论基础：在教学中，注重数学建模基本理论和方法的教学，为学生提供坚实的理论基础；（2）结合实际案例：通过分析实际案例，让学生了解数学建模的应用，提高学生的实践能力；（3）实践操作：鼓励学生亲自动手进行数学建模，提高学生的实践操作能力；（4）团队协作：通过组织学生参加数学建模竞赛，培养学生的团队协作和创新能力。
2. 不足之处（1）教学资源不足：部分学生缺乏数学建模所需的软件和工具，影响了教学效果；（2）学生基础差异较大：学生在数学基础、编程能力等方面存在较大差异，导致教学进度难以统一；（3）实践操作时间不足：由于课程时间有限，学生进行数学建模实践的时间较少，影响了实践效果。
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统计建模比赛答辩问题
一、前言
统计建模比赛是一项旨在培养学生创新思维和实践能力的竞赛活动，
也是国内著名的数据挖掘和统计建模比赛之一。
本文将从比赛答辩的
角度出发，对统计建模比赛涉及到的问题进行详细解答。
二、比赛答辩问题
1. 你们选题时考虑了哪些因素？
在选题时，我们首先考虑了数据的可获取性和质量，其次考虑了选题
的难度和实用性。
同时，我们也会关注社会热点话题和行业发展趋势，以选择具有现实意义的课题。
2. 你们采用了哪些数据源？如何处理数据？
我们采用了多个数据源，包括公开数据集以及自己收集的数据。
在处
理数据时，我们首先进行了缺失值和异常值处理，并进行了特征工程
以提取有用信息。
同时，我们还进行了数据可视化分析以便更好地理
解数据。
3. 你们采用了哪些算法？如何优化算法？
我们采用了多种算法，包括决策树、支持向量机、随机森林等。
在优化算法方面，我们主要采用了交叉验证和网格搜索等方法进行参数调优，以获得更好的模型效果。
4. 你们的模型有哪些特点？相比其他队伍有何不同之处？
我们的模型具有较高的准确率和稳定性，并且能够有效地处理大量数据。
相比其他队伍，我们在特征工程和算法选择方面更加注重实用性和可解释性，同时也更注重结果的可视化呈现。
5. 你们在比赛中遇到了哪些困难？如何克服？
在比赛中，我们遇到了数据预处理和算法调优方面的困难。
为了克服这些困难，我们通过多次试验和反复讨论来确定最佳方案，并且不断学习相关知识以提高自己的能力。
6. 你们未来如何进一步完善这个模型？
未来，我们将继续深入研究相关领域知识，并探索更多新的算法和技术。
同时，我们也会不断收集更多数据以提高模型精度，并加强对模
型结果的解释和可视化呈现。
三、总结
统计建模比赛是一项非常有意义的竞赛活动，在参与其中过程中可以锻炼自己的创新思维和实践能力。
在比赛答辩中，我们需要对选题、数据处理、算法选择等方面进行全面的解答，并展示出自己团队的优势和特点。
通过不断学习和实践，我们可以不断提高自己的能力，并在未来更好地应对各种挑战。