探究2018年国内统计建模大赛优秀论文
一、背景介绍
统计建模作为数据分析领域的重要组成部分，一直以来都备受关注。为了促进统计建模的发展，中国统计学会每年都会举办一次国内统计建模大赛。大赛旨在推广统计建模方法，发现新兴领域，解决实际问题，同时还可为相关领域提供新知识和新方法。近年来，与大赛同时进行的论文评选也逐渐吸引了更多专业人士的关注。本篇文章旨在探究2018年国内统计建模大赛优秀论文，从中发掘优秀的方法和应用，为统计建模的研究提供参考。二、分析过程
本次分析主要是基于中国统计学会公布的2018年优秀论文名单，总计有10篇论文获得此殊荣。在这些论文中，我们可以看到数据挖掘、人工智能、机器学习等技术在统计建模中的广泛应用，这些方法相互交织，构成了统计建模的新生态。 其中，一篇论文《基于机器学习的夜间光影像数据的土地利用分类研究》所采用的机器学习方法，通过基于像元和对象的特征提取和选择，再利用随机森林分类器进行土地利用分类，具有可操作性和可推广性的优点。此外，多篇论文采用了深度学习方法，如《基于深度学习的复杂多维时间序列相关性分析方法》以及《基于深度学习的汽车缺陷检测研究》。由于深度学习方法能够自适应地进行特征提取和学习，因此在解决复杂问题时表现出了优异的效果。 同时，还有一些论文在统计建模的实用应用领域获得了成功，如《一种基于品牌扩散模型的产品竞争力评价方法研究》、《基于时间序列模型的临床研究计量分析》等。这些论文通过结合数据背景和建模需求，采用多种模型进行条件过滤和特征筛选，最终得出了令人信服的研究。值得一提的是，此次获优秀论文的一篇中国农业银行风险评估方面的研究，将传统的协方差测量方法进行了改进，提出了一种基于联合极大值法的风险度量方法，具有一定的创新性和实用性。三、与展望
通过对2018年国内统计建模大赛优秀论文的分析，我们可以看到，不同类型的统计建模方法在不同场景下都有着较好的应用效果。有些方法具有可操作性和易推广性，可以在实际应用中广泛推广；有些方法具有较好的预测和解释能力，可以为业界和学界提供新的启示。同时，我们也看到了这些方法在实际应用中可能面临的挑战，如数据质量问题、训练集与测试集不平衡等。这些问题需要我们继续进行深入的研究和探讨，才能更好地促进统计建模的发展。相信在未来，我们将看到越来越多的统计建模方法被广泛应用，并为各行各业带来更多价值。版权声明：《统计建模大赛优秀论文2018（探究2018年国内统计建模大赛优秀论文）》文章主要来源于网络，不代表本网站立场，不承担相关法律责任，如涉及版权问题，请发送邮件至3237157959@qq.com举报，我们会在第一时间进行处理。本文文章链接：http://www.bxwic.com/shcss/13625.html
