Durante el feriado del Primero de Mayo en 2023, habrá cuatro competencias de modelos matemáticos, y las demandas de varias competencias serán abrumadoras. Por lo tanto, le invitamos a señalar las deficiencias de este análisis. Para ayudarlo mejor a elegir temas para la Copa Huazhong, en primer lugar, le traeré un breve análisis de los tres temas de ABC para ayudarlo a elegir temas más rápido y evitar dificultades de antemano.
Análisis y predicción de la eficacia de los ensayos clínicos de nuevos fármacos sedantes en la pregunta A
La pregunta A se puede conocer aproximadamente con solo mirar el título. Esta es una pregunta de análisis de datos + pronóstico. Sobre la base de los antecedentes de los ensayos clínicos de nuevos fármacos sedantes, se plantean las siguientes preguntas.
La pregunta 1 es para juzgar si existe una diferencia significativa entre el grupo de medicamentos nuevo y el grupo de medicamentos original. Con respecto a la diferencia significativa, cada equipo debe tener una idea diferente. Esta es solo una sugerencia personal solo como referencia. Para juzgar si existe una diferencia significativa entre el grupo de fármacos nuevo y el grupo de fármacos original, generalmente es necesario realizar un análisis de diferencias 1 , que es un método de prueba de hipótesis .
Otra pregunta para la pregunta 1 es establecer un modelo matemático para predecir las reacciones adversas de los pacientes durante y 24 horas después de la cirugía. Prejuicio, mi cognición inicial debería permitirnos construir un modelo de pronóstico y hacer predicciones. Las ideas detalladas aún necesitan analizar los datos, que se complementarán más adelante.
Pregunta 2. El planteamiento del problema está sesgado hacia el análisis factorial, aquí se puede hacer referencia a varios métodos en análisis de correlación, o también es posible establecer análisis de regresión.
Pregunta 3. Para predecir los datos del IPI en 3 minutos, el modelo de predicción es suficiente. Seleccione el modelo de pronóstico apropiado. Más adelante se agregarán sugerencias de selección específicas.
Medición de la similitud y evaluación de la dificultad de la pregunta B en problemas de matemáticas de la escuela primaria
Personalmente, creo que la pregunta B debería ser la pregunta más difícil de esta competencia. Hay dos dificultades.
En primer lugar, se requiere un análisis cuantitativo. Las cantidades cuantitativas son datos. Necesitamos convertir el texto proporcionado en el archivo adjunto en datos. El método de conversión es muy difícil.
En segundo lugar, el método de medición de la similitud es similar al descrito en el Capítulo 10 del análisis multivariante del libro del Sr. Si Shoukui. Primero debemos seleccionar una medida, qué medida elegir es un problema y qué método de medida de similitud elegir para esta medida sigue siendo un problema.
Por lo tanto, en mi opinión, la pregunta B es la más difícil (actualmente) y es probable que el número de preguntas correspondientes sea el menor. Más adelante se agregarán ideas específicas.
Pregunta C Predicción de la calidad del aire y alerta temprana
La pregunta C es la pregunta más fácil de esta competencia. El título de la pregunta destaca un modelo, predicción. La pregunta C también gira básicamente en torno al pronóstico. Para el modelo de predicción específico, puede consultar el diagrama de tipo de modelo de predicción que di para la pregunta A.
Para los datos proporcionados en el título, nuestro primer paso es realizar un preprocesamiento de datos. El preprocesamiento de datos no es más que una limpieza de datos (principalmente valores faltantes, datos ruidosos, valores atípicos, inconsistencias, etc. Los métodos comúnmente utilizados incluyen eliminación, relleno, suavizado, corrección, etc.)
La pregunta 1 requiere nuestro preprocesamiento de datos + selección de índice. La selección de indicadores necesita seleccionar los factores relacionados con el cambio de concentración de PM2.5. Para esta pregunta, podemos realizar un análisis de correlación, el método principal es el siguiente.
En cuanto al grado de influencia de los factores en la concentración de PM2.5, podemos clasificarlos según el coeficiente de correlación.
El segundo problema involucra la selección de modelos de pronóstico. Para esto, primero puede mirar el diagrama esquemático del método del modelo de predicción para la pregunta A. También daré algunos modelos de predicción más adecuados más adelante. El error cuadrático medio (RMSE) mencionado en la segunda pregunta, como se muestra a continuación, es una estadística utilizada para medir la diferencia entre el valor predicho y el valor real, y generalmente se usa para evaluar la capacidad predictiva del modelo de regresión. Recuerde, en términos generales, para el modelo de predicción, a medida que aumenta el tamaño del paso de predicción, el RMSE se hace cada vez más grande, es decir, cuanto mayor es el número de pasos de predicción, menor es la precisión. Por lo tanto, una vez que la tendencia del resultado es incorrecta, es probable que los datos o el modelo sean incorrectos.
Pregunta 3: Cree un modelo de pronóstico de múltiples pasos AQI, pronóstico directo de múltiples pasos, pronóstico recursivo de múltiples pasos, pronóstico híbrido directo-recursivo, pronóstico de múltiples salidas, etc.
Se visualizan los resultados de la predicción. Se puede considerar como una visualización alternativa de los resultados, podemos visualizar el dibujo o la tabulación.