华为杯研究生数学建模获奖结果分析Word文档下载推荐.docx
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获奖队伍数
1457
2712
1596
517
2612
所占比例
0.1638
0.3049
0.1794
0.0581
0.2937
获一等奖队伍数
26
40
27
17
0.1733
0.2667
0.1800
0.1133
从表中不难发现，在所有获奖队伍中各个题目所占的比例与所有获一等奖队伍中各个题目所占比例接近，于是本文发现一个问题：
能不能获奖是否与选哪道题相关？
还有，所获奖的等级是否与选题有关？
也就是说是否选择每道题获得一、二、三等奖概率不同？
于是本文将题号“ABCDE”换为“12345”，“成功参赛奖”换为“4”，将“题目类型”与“获奖等级”两列数据代入SPSS软件进行相关性分析，如下图所示：
结果如以下三图所示：
由分析结果可以看出，“题目序号”与“获奖等级”的Pearson相关系数为-0.008，显著性（双侧）sig=0.440>
0.01；
“题目序号”与“获奖等级”的Spearman相关系数为-0.010，显著性（双侧）sig=0.364>
这两个检验结果均说明了“题目序号”与“获奖等级”的相关性很小，且相关关系不显著。
也就是说明选哪道题与是否能获奖（或者说获哪个等级的奖）无较大的相关性。
事实上，每年的研究生数学建模竞赛的五道题中都会有较难的题和较简单的题，但简单的题一定会有更多的队伍去选，所以想要在简单的题目里出众，其实跟做难的题目差不多，在每道题目的限定的获奖名额一定的情况下，选每道题的获奖概率相差不大，因此不能说是否能获奖（获得哪个等级的奖）与选题相关，进一步验证了本文的结论是较为合理的。
2.获奖与地区
经过长达五个小时的统计，得到各省份的获奖队伍总数、获一等奖队伍总数如下表所示：
省份
获奖队伍总数
获一等奖队伍总数
安徽
171
4
北京
652
四川
192
辽宁
323
2
上海
2524
31
重庆
259
7
西安
495
吉林
216
黑龙江
148
江西
169
3
江苏
1131
22
广东
136
15
广西
144
湖南
255
5
湖北
395
10
山东
554
浙江
217
河北
126
河南
250
天津
123
云南
115
内蒙古
33
宁夏
青海
山西
50
新疆
澳门
福建
97
甘肃
47
海南
贵州
29
更为直观如下图所示：
由以上两图可以发现，各个省份的获奖情况相差还是比较大的，获奖队伍数目最多的省份为上海，达到2524个队，并且远超其他省份，获奖队伍总数超过第二名江苏的两倍；
而获一等奖的队伍总数也是上海最多，达到31个队，紧接着是江苏省22个队，广东省15个队。
对比前几届的获奖结果也发现类似的结论，说明了在中国，上海和江苏这两个省份的数学建模的氛围最好（上海最优，其次是江苏），当然也说明了这两个省份相比于其他省份更加重视对数学建模人才的培养，其中也包括研究生们自身的刻苦努力，才造就了如此多的获奖队伍。
3.获奖与学校
统计还发现获奖队伍数目最多的大学为东南大学，452个队获奖；
其次是同济大学，450个队伍获奖，但两者的获奖队伍数目相差很小，因此不能仅仅根据这个数目来评价哪所大学的获奖结果最好。
分别对这两所学校的获奖情况进行进一步的分析，得到其获奖情况如下图所示：
从表面上看，两者的获奖情况也相接近，因此，需要计算两者的均值和标准差。
根据官网提供的各个获奖等级的分数，将获奖等级里的数据“1”替换为“9”分，“2”替换为“6”分，“3”替换为“3”分，“成功参与奖”替换为1分，得到两所学校的获奖队伍得分的均值和标准差如下表所示：
学校
均值
标准差
东南大学
2.55
2.056
同济大学
2.93
2.042
由此可见，同济大学的获奖队伍的得分的方差与东南大学的相差不大，但是同济大学的获奖队伍的得分的均值比东南大学的大得多，相差接近0.4分，因此可以得出结论：
在所有参赛学校中，同济大学的获奖结果最好。
而重庆大学的获奖情况如下表所示：
一等奖
二等奖
三等奖
成功参赛奖
重庆大学
9
11
从表中统计得到的数据可见，重庆大学的获奖情况处于较为中等的水平，与相比于同济大学、东南大学等还相差甚远。
一方面原因可能是研究生对数模比赛无较大兴趣，另一方面也反映出学校对这一竞赛不够重视。
所以学校如果想在此竞赛中取得更好的成绩，则必须加大宣传力度，激发研究生们对数模竞赛的兴趣，并且投入更多的师资力量来提高研究生们建立数学模型和运用计算机解决实际问题的综合能力，从而促进研究生中优秀人才的脱颖而出、迅速成长，最终推动研究生的教育体制改革。
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