定量分析應該用什麼數學建模

『壹』 數學建模中「定量分析評價」怎麼做的

用以下幾種方法的一種或幾種結合使用：

濕法分析直讀光譜（OES）

電感耦合等離子體放射光譜（ICP-AES）

電感耦合等離子體質譜儀（ICP-MS）

原子吸收光譜（AAS）

定量分析實驗方法：

物理分析法

重量分析法

體積法

滴定分析法

物理化學分析法等。

(1)定量分析應該用什麼數學建模擴展閱讀

定量評價強調數量計算，以教育測量為基礎。它具有客觀化、標准化、精確化、量化、簡便化等鮮明的特徵。

它在一定程序上滿足了以選拔、甄別為主要目的的教育需求。但定量評價往往只關注可測性的品質與行為，處處、事事都要求量化，強調共性、穩定性和統一性，過分依賴紙筆測驗形式，有些內容勉強量化後，只會流於形式，並不能對評價結果作出恰如其分的反映。

因而，它忽略了那些難以量化的重要品質與行為，忽視個性發展與多元標准，把豐富的個性心理發展和行為表現簡單化為抽象的分數表徵與數量計算。

『貳』 數學建模的思路是什麼

說就是把實際問題用數學語言抽象概括，從數學角度來反映或近似地反映實際問題，得出的關於實際問題的數學描述。其形式是多樣的，可以是方程（組）、不等式、函數、幾何圖形等等。

在數學建模中常用思想和方法：類比法、二分法、量綱分析法、差分法、變分法、圖論法、層次分析法、數據擬合法、回歸分析法、數學規劃、機理分析、排隊方法、對策方法、決策方法、模糊評判方法、時間序列方法、灰色理論方法、現代優化演算法。

模型准備

了解問題的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。以數學思想來包容問題的精髓，數學思路貫穿問題的全過程，進而用數學語言來描述問題。要求符合數學理論，符合數學習慣，清晰准確。

根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數常量之間的數學關系，建立相應的數學結構（盡量用簡單的數學工具）。

『叄』 數學建模中量化分析模型怎麼建立

用以下幾種方法的一種或幾種結合使用：濕法分析直讀光譜（OES），電感耦合等離子體放射光譜（ICP-AES），電感耦合等離子體質譜儀（ICP-MS），原子吸收光譜（AAS）。

量化模型，是把數理統計學應用於科學數據，以使數理統計學構造出來的模型得到經驗上的支持，並獲得數值結果。這種分析是基於理論與觀察的並行發展，而理論與觀測又通過適當的推斷方法而得以聯系。

如果把證券市場看作一個病人的話，每個投資者就是醫生。但中醫與西醫的診療方法不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，定性程度上大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。

量化投資更像是西醫，依靠模型判斷，模型對於定量投資者的作用就像CT機對於醫生的作用。在每一天的投資運作之前，投資者會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然後根據檢查和掃描結果做出投資決策。

被尊為「股神」的沃倫.巴菲特，他在過去的40年間，平均每年的收益率21%左右，而期間標准普爾500指數年均增長率是10%左右，他的收益只是指數的二倍。

因為他注重的是長線操作的定性投資，只靠個人的經驗和智慧來判斷買賣股票。而美國對沖基金經理、哈佛大學數學教授詹姆斯.西蒙斯，他所管理的大獎章基金是從1989年到2006年的17年間，平均每年的收益率到了38.5%，是股神巴菲特的近2倍。

『肆』 數學建模分析方法有哪些

初等數學法。主要用於一些靜態、線性、確定性的模型。例如，席位分配問題，學生成績的比較，一些簡單的傳染病靜態模型。

數肢卜據分析法。從大量的觀測數據中，利用統計方法建立數學模型，常見的有：回歸分析法，時序分析法。

『伍』 數學建模常用方法

1、層次分析法，簡稱AHP，是指將與決策總是有關的元素分解成目標、准則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。該方法是美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂於20世紀70年代初，在為美國國防部研究"根據各個工業部門對國家福利的貢獻大小而進行電力分配"課題時，應用網路系統理論和多目標綜合評價方法，提出的一種層次權重決策分析方法。

2、多屬性決策是現代決策科學的一個重要組成部分，它的理論和方法在工程設計、經濟、管理和軍事等諸多領域中有著廣泛的應用，如：投資決策、項目評估、維修服務、武器系統性能評定、工廠選址、投標招標、產業部門發展排序和經濟效益綜合評價等．多屬性決策的實質是利用已有的決策信息通過一定的方式對一組(有限個)備選方案進行排序或擇優．它主要由兩部分組成：(l) 獲取決策信息．決策信息一般包括兩個方面的內容：屬性權重和屬性值(屬性值主要有三種形式：實數、區間數和語言)．其中，屬性權重的確定是多屬性決策中的一個重要研究內容；(2)通過一定的方式對決策信息進行集結並對方案進行排序和擇優。

3、灰色預測模型（Gray Forecast Model）是通過少量的、不完全的信息，建立數學模型並做出預測的一種預測方法.當我們應用運籌學的思想方法解決實際問題，制定發展戰略和政策、進行重大問題的決策時，都必須對未來進行科學的預測.預測是根據客觀事物的過去和現在的發展規律，藉助於科學的方法對其未來的發展趨勢和狀況進行描述和分析，並形成科學的假設和判斷。

『陸』 數學建模中「定量分析評價」怎麼做的

1.定量分析評價就是指你要把題目涉及的量（比如國家的綜合國力）用具體的數學變數來度量它（比如，我可以用GDP等等指標來度量），這就是一個量化的過程。
2.然後你要建立一個適當的模型來測度這些量，或者來評價這些量。
我舉個簡單的例子。
要求我們來評價某個學校的教學質量。教學質量這個量是個很抽象的概念，我們應該用什麼來評價哩？of
course，自然會想到升學率。這就把教學質量量化了
然後我們怎麼來評價升學率呢？
首先我們要算算這個學校幾年來的平均升學率吧。這能說明升學的總體情況
然後要算算升學率的波動，這能說明升學率的穩定情況。
在算下其他的統計量，比如峰度，最大升學率等等。
還有，我們可以建立一個概率模型那看升學率的概率分布。
比如我認為這個學校的升學率是服從正態分布，然後，通過平均升學率、和波動就能馬上估計差這個正態分布的參數。
然後我們要做模型的檢驗，像概率模型的檢驗，有k-s,q-q分點陣圖等等方式來看升學率是否服從一個正態分布（沒准它服從一個t分布哩）
後面還有一些步驟，我就不詳細說了。
這就是概率模型，還有很多模型，如微分方程模型、回歸模型、組合優化模型等等
其實玩數學建模這種東西，團隊中有個學數學的是最好不能少的，然後有個能夠玩編程的就更好了

『柒』 數學建模怎麼做啊

數學建模就是通過計算得到的結果來解釋實際問題，並接受實際的檢驗，來建立數學模型的全過程。當需要從定量的角度分析和研究一個實際問題時，人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規律等工作的基礎上，用數學的符號和語言作表述來建立數學模型。

模型准備
了解問題的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。以數學思想來包容問題的精髓，數學思路貫穿問題的全過程，進而用數學語言來描述問題。要求符合數學理論，符合數學習慣，清晰准確。

模型假設
根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。

模型建立
在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數常量之間的數學關系，建立相應的數學結構（盡量用簡單的數學工具）。

模型求解
利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（或近似計算）。

模型分析
對所要建立模型的思路進行闡述，對所得的結果進行數學上的分析。

模型檢驗
將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差，則應該修改假設，再次重復建模過程。