数学建模运用什么方法对已经被5位评委打分的101个人计算出其录取顺序
时间: 2024-05-31 21:13:21 浏览: 14
对于这个问题,可以考虑以下的建模方法:
1. 建立模型:将每个人的评分作为输入,构建一个评分模型,根据评分模型计算每个人的得分。
2. 录取标准:根据录取标准,比如录取人数和最低分数线,筛选符合条件的人员。
3. 排序方法:对符合条件的人员进行排序,可以使用各种排序算法,比如快速排序、归并排序等。
下面是一个简单的建模过程:
1. 建立评分模型:假设评分模型为多元线性回归模型,即:
Score = β0 + β1 * score1 + β2 * score2 + β3 * score3 + β4 * score4 + β5 * score5
其中,Score 表示总评分,score1~score5 分别表示五位评委的评分,β0~β5 是回归系数。
2. 录取标准:假设录取人数为50人,最低总评分为300分。
3. 排序方法:采用快速排序算法对符合条件的人员进行排序。
根据以上建模方法,可以编写相应的程序,对101个人进行评分计算和排序,得出录取顺序。需要注意的是,建模过程中需要对数据进行预处理,比如去除异常值、归一化等。
相关问题
数学建模通过运用异常检测模型去检测5位评委去101应聘者的打分,检测应聘者的异常打分。打分表在excel表中。打分的数据不符合正态分布,检测哪个应聘者数据有异常,并且输出,并给出相应代码和例题,原理
异常检测是数学建模中常用的一种技术,其目的是找出数据中的异常点。对于本题,我们可以通过异常检测模型来检测5位评委对101个应聘者的打分,找出有异常打分的应聘者。
常用的异常检测模型有基于统计学的方法和基于机器学习的方法。由于打分数据不符合正态分布,我们可以选择基于机器学习的异常检测模型。这里我们选择Isolation Forest模型。
Isolation Forest模型是一种基于树结构的异常检测算法,它可以有效地检测出数据集中的异常点。其原理是通过构建一棵随机树来隔离异常点,如果某个数据点在随机树中的路径长度比较短,那么它就很可能是一个异常点。
下面是一个Python例子代码,用于实现对打分表中的异常检测:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('scores.xlsx')
# 提取评分数据
scores = df.iloc[:, 1:].values
# 构建Isolation Forest模型
clf = IsolationForest(contamination='auto')
clf.fit(scores)
# 预测异常点
pred = clf.predict(scores)
# 输出异常点所在的行
for i, p in enumerate(pred):
if p == -1:
print('第{}个应聘者有异常打分'.format(i+1))
```
运行以上代码后,程序会输出所有异常打分的应聘者编号,我们可以通过这些编号来查找具体的异常数据。
值得注意的是,Isolation Forest模型的一个重要参数是contamination,它表示异常点的比例。这里我们将其设置为'auto',让程序自动计算异常点的比例。
总结一下,通过Isolation Forest模型可以实现对打分表中的异常检测,找出有异常打分的应聘者。
数学建模判断几组评委打分的数据的相关性
在数学建模中,我们通常使用相关系数来判断数据之间的相关性。相关系数是度量两个变量之间线性相关程度的指标,其值介于-1和1之间,当相关系数为1时表示两个变量完全正相关,当相关系数为-1时表示两个变量完全负相关,当相关系数为0时表示两个变量没有线性相关关系。
对于几组评委打分的数据,我们可以将每个评委的打分看作一个变量,并计算每对评委之间的相关系数。如果相关系数较大,则说明评委之间的打分趋势比较相似,反之则说明评委之间的打分趋势差别较大。可以通过绘制散点图或热力图来直观展示评委之间的相关性。
需要注意的是,相关系数只能反映变量之间的线性相关程度,如果数据之间存在非线性关系,相关系数的结果可能会失真。此时需要使用其他的相关性指标,如Spearman等级相关系数。
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