华为杯研究生数学建模获奖结果分析.docx

1、华为杯研究生数学建模获奖结果分析全国研究生数学建模竞赛获奖结果分析报告全国研究生数学建模竞赛由教育部学位与研究生教育发展中心主办， 是学位中心主办的全国研究生创新实践系列活动主题赛事之一。全国研究生数学建模 竞赛是面向全国在读研究生的科技竞赛活动，目的在于激发研究生群体的创新活 力和学习兴趣，提高研究生建立数学模型和运用计算机解决实际问题的综合能 力，拓宽知识面，培养创新精神和团队合作意识， 促进研究生中优秀人才的脱颖 而出、迅速成长，推动研究生教育改革，增进各高校之间以及高校、研究所与企 业之间的交流与合作。本文依据“华为杯”第十三届全国研究生数学建模竞赛的获奖名单，分别对 获奖与选题、地区

2、以及学校之间的关系进行研究分析。1.获奖与选题在2016年“华为杯”研究生数学建模竞赛中，共有 8894个队伍获奖，其 中有150个队伍获得了一等奖。而对获奖名单进一步分析，统计并计算得到， 选择每道题目的获奖（包括一、二、三等奖以及成功参与奖）的队伍数目及其 所占比例和选择每道题目的获得一等奖的队伍数目及其所占比例，如下表所 示：题目类型ABCDE获奖队伍数1457271215965172612所占比例0.16380.30490.17940.05810.2937获一等奖队伍数2640271740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

3、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：i iin沖 酸 Rffl 肚出哇i JCftJli 甘If也 irirwiB SffllfiftK1 审廿a服 I r WinAJU?服 i r Win结果如以下三图所示:描谜性统计里StatisticBootstrap3隔差标淮误差95%$信区间W上限题目序号均值3.0129-.0001.01562.931

4、53.0453标堆差1.48092.00006.005931.469421 49272N68940089948994获奖等级均值3.3803-.000300893.36273.3980标准差83227.00017.005B3J2013J4400N8894008S948B94a Unless otherwise noted, bootstrap results are based on 1000 bootstrap samples题目序号兼奖等级题目席昌 Pearson 性1-.008显著性（巖侧）440忖69948954Bootstrap3 偏差0000标准误差0.01095% S信区间下限1

5、-.028上限1J11荻奖等级 Pearson 19性 1r .0081显著性（霰侧）440N88S488S4Bootstrap3 偏差.0000标准误差.010095% g信区间下限1上限0111a. Unless otherwise noted, bootstrap results are based on 1 000 bootstrap samples相关系對I题目序号获奖等级Spearman的rho题目序号相关融1.000-010Sig.嚴侧）.364N叙4Bootstrap3 偏差.000.001掠准盪差000010as% a信区间下眼1.000-.0301.000.010获奖等级相

6、关系数-C101 000Sig.（咖N9694詢逆话BootstrapJ 偏差-.001.000标;隹误差.010OQO951信区间下眼-.0301.000上眼.0101.000a. Unless ottierwise noted, bootstrap results are based on 1000 bootstra口 samples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=0.4400.01 ; “题目序号”与“获奖等级”的Spearman相关系数为-0.010，显著性（双侧）sig=0.3640.01 ;这两个检验结果

7、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1714北京6

8、524四川1924辽宁3232上海252431重庆2597西安4954吉林2162黑龙江1482江西1693江苏113122广东13615广西1442湖南2555湖北39510山东5547浙江2175河北1262河南2502天津1234云南1150内家古330宁夏220青海20山西503新疆330澳门50福建970甘肃470海南30贵州290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

9、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：同济大学获奖情况从表面上看，两者的获奖情况也相接近，因此

10、，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：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：学校一等奖二等奖三等奖成功参赛奖重庆大学291131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