如何用大数据建数学模型
数学建模难吗？
数学建模难吗？
数学建模这个比赛之所以能经久不衰的持续这么长时间，是因为这个比赛很锻炼学生的能力，它需要你掌握多方面的知识，数学是建模的基础，也是整个模型的理论支撑。
数学建模就像盖房子，首先你们小组得用数学理论，公式建立起地基，然后再进行数据分析，这就需要你们去学习使用数据分析的工具，将大数据分类，并找出规律，进行画图，拟合曲线，直观的看出走向，趋势，然后建立模型，求解。
数学建模就像给别人讲故事，但是得用优美的数学语言表达出来，将别人代入你的这个场景，需要你用简洁，直观的方式呈现出来，这个过程肯定是有困难的，但当你完成这项工作之后，会很有成就感，并且上瘾哦！加油，别怕困难，勇敢的踏出建模的第一步，相信你会在数学建模的路上越走越远!
正所谓，会者不难，难者不会。
如果说你没有经过系统的学习数学建模的相关知识，那么你就会感觉到参加数学建模竞赛难如登天。但是如果经过自己的自行学习，学校组织的学习。那么在数学建模竞赛上获得平常的成绩还是可以的。想要获得非常不错的成绩就要付出努力了！
如果说你的大脑适合思考一些数学问题，物理问题，那么学起建模来就不是很费力。
eviews怎么用数据建立AR(1)阶模型？
比如y 变量做自回归，在命令窗口中输入： ls y c y(-1) 回车即得到AR（1） 也可以输入： ls y c ar(1) 两者得到的估计量略有差异。
数学建模的一般步骤是什么？
1、模型准备
首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。
2、模型假设
根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。
3、模型构成
根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。
4、模型求解
可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。
5、模型分析
对模型解答进行数学上的分析。横看成岭侧成峰，远近高低各不?quot，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。