定量分析应该用什么数学建模

‘壹’ 数学建模中“定量分析评价”怎么做的

用以下几种方法的一种或几种结合使用：

湿法分析直读光谱（OES）

电感耦合等离子体放射光谱（ICP-AES）

电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）

原子吸收光谱（AAS）

定量分析实验方法：

物理分析法

重量分析法

体积法

滴定分析法

物理化学分析法等。

(1)定量分析应该用什么数学建模扩展阅读

定量评价强调数量计算，以教育测量为基础。它具有客观化、标准化、精确化、量化、简便化等鲜明的特征。

它在一定程序上满足了以选拔、甄别为主要目的的教育需求。但定量评价往往只关注可测性的品质与行为，处处、事事都要求量化，强调共性、稳定性和统一性，过分依赖纸笔测验形式，有些内容勉强量化后，只会流于形式，并不能对评价结果作出恰如其分的反映。

因而，它忽略了那些难以量化的重要品质与行为，忽视个性发展与多元标准，把丰富的个性心理发展和行为表现简单化为抽象的分数表征与数量计算。

‘贰’ 数学建模的思路是什么

说就是把实际问题用数学语言抽象概括，从数学角度来反映或近似地反映实际问题，得出的关于实际问题的数学描述。其形式是多样的，可以是方程（组）、不等式、函数、几何图形等等。

在数学建模中常用思想和方法：类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法。

模型准备

了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。

根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。

‘叁’ 数学建模中量化分析模型怎么建立

用以下几种方法的一种或几种结合使用：湿法分析直读光谱（OES），电感耦合等离子体放射光谱（ICP-AES），电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS），原子吸收光谱（AAS）。

量化模型，是把数理统计学应用于科学数据，以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。

如果把证券市场看作一个病人的话，每个投资者就是医生。但中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。

量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资者的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，投资者会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。

被尊为“股神”的沃伦.巴菲特，他在过去的40年间，平均每年的收益率21%左右，而期间标准普尔500指数年均增长率是10%左右，他的收益只是指数的二倍。

因为他注重的是长线操作的定性投资，只靠个人的经验和智慧来判断买卖股票。而美国对冲基金经理、哈佛大学数学教授詹姆斯.西蒙斯，他所管理的大奖章基金是从1989年到2006年的17年间，平均每年的收益率到了38.5%，是股神巴菲特的近2倍。

‘肆’ 数学建模分析方法有哪些

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。

数肢卜据分析法。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。

‘伍’ 数学建模常用方法

1、层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。

2、多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分，它的理论和方法在工程设计、经济、管理和军事等诸多领域中有着广泛的应用，如：投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序和经济效益综合评价等．多属性决策的实质是利用已有的决策信息通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进行排序或择优．它主要由两部分组成：(l) 获取决策信息．决策信息一般包括两个方面的内容：属性权重和属性值(属性值主要有三种形式：实数、区间数和语言)．其中，属性权重的确定是多属性决策中的一个重要研究内容；(2)通过一定的方式对决策信息进行集结并对方案进行排序和择优。

3、灰色预测模型（Gray Forecast Model）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测.预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析，并形成科学的假设和判断。

‘陆’ 数学建模中“定量分析评价”怎么做的

1.定量分析评价就是指你要把题目涉及的量（比如国家的综合国力）用具体的数学变量来度量它（比如，我可以用GDP等等指标来度量），这就是一个量化的过程。
2.然后你要建立一个适当的模型来测度这些量，或者来评价这些量。
我举个简单的例子。
要求我们来评价某个学校的教学质量。教学质量这个量是个很抽象的概念，我们应该用什么来评价哩？of
course，自然会想到升学率。这就把教学质量量化了
然后我们怎么来评价升学率呢？
首先我们要算算这个学校几年来的平均升学率吧。这能说明升学的总体情况
然后要算算升学率的波动，这能说明升学率的稳定情况。
在算下其他的统计量，比如峰度，最大升学率等等。
还有，我们可以建立一个概率模型那看升学率的概率分布。
比如我认为这个学校的升学率是服从正态分布，然后，通过平均升学率、和波动就能马上估计差这个正态分布的参数。
然后我们要做模型的检验，像概率模型的检验，有k-s,q-q分位图等等方式来看升学率是否服从一个正态分布（没准它服从一个t分布哩）
后面还有一些步骤，我就不详细说了。
这就是概率模型，还有很多模型，如微分方程模型、回归模型、组合优化模型等等
其实玩数学建模这种东西，团队中有个学数学的是最好不能少的，然后有个能够玩编程的就更好了

‘柒’ 数学建模怎么做啊

数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

模型准备
了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。

模型假设
根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。

模型建立
在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。

模型求解
利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。

模型分析
对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。

模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。