数学建模可信度该如何分析

A. 数学建模中的分析方法有哪些

数学建模分析方法大体分为机理分析和测试分析两种。
机理分析：根据对客观事物特性的认识，找出反映内部机理的数量规律，建立的模型常有明确的物理或现实意义。
测试分析：将研究的对象看做一个“黑箱”系统（意思是它的内部机理看不清楚），通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析，按照一定的准则找出与数据拟合最好的模型。
希望对你有帮助

B. 数学建模主要有哪些分析方法

2常用的建模方法(I)初等数学法。主要用于一些静态、线性、确定性的模型。例如，席位分配问题，学生成绩的比较，一些简单的传染病静态模型。(2)数据分析法。从大量的观测数据中，利用统计方法建立数学模型，常见的有：回归分析法，时序分析法。(3)仿真和其他方法。主要有计算机模拟(是一种统计估计方法，等效于抽样试验，可以离散系统模拟和连续系统模拟)，因子试验法(主要是在系统上做局部试验，根据试验结果进行不断分析修改，求得所需模型结构)，人工现实法(基于对系统的了解和所要达到的目标，人为地组成一个系统)。(4)层次分析法。主要用于有关经济计划和管理、能源决策和分配、行为科学、军事科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境等领域，以便进行决策、评价、分析、预测等。该方法关键的一步是建立层次结构模型。

C. 拿到一个数学建模题目要怎么去分析啊有那些具体的方法

数学建模全国大赛历年题目分析以及参赛成功方法数学建模竞赛的赛题分析。
1.了解问题的实际背景，明确建模目的，收集掌握必要的数据资料。
2.在明确建模目的，掌握必要资料的基础上，通过对资料的分析计算，
找出起主要作用的因素，经必要的精炼、简化，提出若干符合客观实际的假设。
3.在所作假设的基础上，利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系，建立相应的数学结构
--即建立数学模型。
4.模型求解。
5.模型的分析与检验。

D. 关于数学建模数据分析的方法

建议使用层次分析法，就是将指标通过专家打分，分别赋权重，然后构造一个指标函数，在通过Spss或其他统计软件，进行求解。

模型的建立：目标函数的建立，以第一个，即经济效益为例，你可以查阅经济书本，找到这些指标同经济效益的关系，来建立函数，一般是线性模型；
模型的求解：
你先用Spss，进行这5个指标的因子分析，得到贡献率高的因子，并得到它的权重系数，这就是你指标函数的权重值，这样你的指标函数就求出来了；
接着你可以用其他软件（一般我用matlab)，将具体历年的数据代入指标函数，得到理念的经济效益值，最后做一个历年效益数据分析。
理论就是这样，实际就要自己操作了。

E. 如何分析数学建模题目

足球比赛的排名

问题（CMCM-93B）给出我国12支足球队在比赛中的成绩，要求：

（1）设计一个依据这些成绩排出各队名次的算法，并给出结果。

（2）把算法推广到任意N个队。

（3）讨论这些数据应有什么条件才能用你的方法排名

从表中给出的比赛成绩看，数据不整齐，两队间可能有三，二，一场，甚至没有比赛。

一合理的假设

1排名仅根据现有比赛结果，不考虑其它因素。

2每场比赛的重要程度一样，有相同的可信度，不同比赛独立。

3比赛数据不整齐，是由比赛安排造成的，而不是由于比赛中的胜负造成。

4比赛按照3分制进行。

二分析

排名排什么：胜负？实力？联赛，总积分。数据不整齐，总积分无能无力。且考虑胜弱队与强队的不同。

目标：针对不同规则的比赛数据提出一种算法，尽可能合理地反映各队的真实水平。

三模型

1总积分法

2平均积分法

3考虑对手的强弱：

胜强队得分多一些，胜弱队得分少一些。Ti对Tj的平均得分，Tj的强弱系数，则Ti对Tj的得分，Ti的总得分

矩阵表示为

Y=AXX：强弱系数Y：排名A：得分矩阵。

X，Y未知，同样反映各队的实力，所以应成比例，即AX=X，A为非负不可约矩阵。

四分析结果

给出排名：

模型的检验：给出强弱系数X，由计算机模拟比赛，产生比赛成绩，得到得分矩阵，进行排名。将结果与X比较，计算偏差

数学建模

实际问题——数学模型——求数学解——实际解

一个完整的模型

1建立模型（从实际到数学）：

了解背景（调研），分析问题，提出建模依据

合理假设:简化问题；模型所用数学方法必须的前提条件。

采用适当的方法建立模型

2模型的求解（从数学到数学）

3模型的分析与检验：

结果分析

模型检验

稳定性与与敏感性分析

新旧模型比较

误差分析

一从实际到数学

1了解背景和前人的工作

2全面考虑各因素：

列举各因素

选择主要因素计入模型

考虑次要因素修正模型

3分析数学本质

系统优化设计

微分方程模型

统计模型

插值与拟合模型

计算机模拟

4合理的假设

抓住主要因素，突出问题的本质

对实际问题进行理想化近似，使之满足模型所需条件

二从数学到实际

1从实际的角度分析结果

2误差分析

3稳定性分析与敏感性分析

4模型的比较

5模型的检验，计算机模拟

F. 数学建模中如何对模型进行分析与评价

模型的分析与评价分两方面，其一是模型与模型的对比，比如在预测问题中你为什么用了灰色理论而不用线性回归；其二是模型内部的比较，比如你已经知道1，2，3，4的数据预测了5的数据，模型检验时，你再预测4的数据，与真实4的数据进行比较

G. 拿到一个数学建模题目要怎么去分析啊有那些具体的方法

数学建模全国大赛历年题目分析以及参赛成功方法数学建模竞赛的赛题分析。
1.了解问题的实际背景，明确建模目的，收集掌握必要的数据资料。
2.在明确建模目的，掌握必要资料的基础上，通过对资料的分析计算， 找出起主要作用的因素，经必要的精炼、简化，提出若干符合客观实际的假设。
3.在所作假设的基础上，利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系，建立相应的数学结构 --即建立数学模型。
4.模型求解。
5.模型的分析与检验。

H. 数学建模如何分析结果的可靠性

根据题目不同有所不同，例如：
对四类数据年龄、性别、每日吸烟数、调整后的co浓度等进行聚类分析，结果如下：

对变量进行划分，则
如果根据吸烟者自身特征和吸烟量等分为四类，结果为：
第一类：吸烟者年龄；
第二类：吸烟者性别；
第三类：每日吸烟数；
第四类：调整后co浓度
如果根据吸烟者自身特征和吸烟量等分为三类，结果为：
第一类：吸烟者年龄；
第二类：吸烟者性别；
第三类：每日吸烟数与调整后co浓度。
如果根据吸烟者自身特征和吸烟量等分为二类，结果为：
第一类：吸烟者性别；
第二类：吸烟者年龄、调整后co浓度、每日吸烟数。
从以上结果结合聚类图中的合并距离可以看出，吸烟者性别对戒烟成功的影响力与其他几个变量有所不同，由前边几问的求解可知，性别对戒烟成功影响较小
综上 两种分析结果具有较大的一致性，同时主成分分析中累计贡献率接近80%，因此模型可靠。

I. 如何对数学模型的可靠性进行检测

数学建模是使用数学模型解决实际问题.
对数学的要求其实不高.
我上大一的时候,连高等数学都没学就去参赛,就能得奖.
可见数学是必需的,但最重要的是文字表达能力
回答者：抉择415 - 童生 一级 3-13 14:48
数学模型
数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.
简单地说：就是系统的某种特征的本质的数学表达式（或是用数学术语对部分现实世界的描述）,即用数学式子（如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等）来描述（表述、模拟）所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.
数学建模
数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.
数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一.
数学建模的一般方法和步骤
建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法：
机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.
测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.测试分析方法也叫做系统辩识.
将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法.
在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致如下：
1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数；
2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数；
3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型；
4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模.
数学模型的分类：
1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等.
2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等.
数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等 基本的数学知识
同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等
一般大学进行数学建模式从大二下学期开始,一般在九月份开始竞赛,一般三天时间,三到四人一组,合作完成!