数学建模和统计学分析常用方法

数学建模常用方法：

1. 分析模型：通过对问题进行分析，建立数学模型。

2. 仿真模型：通过计算机仿真来实现模型的建立和验证。

3. 最优化模型：通过求解最优化问题来找到最优解。

4. 离散化模型：通过将问题离散化，将连续的问题转化为离散问题来建立模型。

5. 神经网络模型：通过模拟神经元的运作来建立模型。

统计学分析常用方法：

1. 描述统计学：通过对数据进行描述，包括中心趋势、散布程度、分布形态等。

2. 探索性数据分析：通过可视化技术来发现数据中的规律和异常。

3. 统计推断：通过对样本数据进行推断来得到总体的统计特征。

4. 方差分析：通过比较不同组之间的方差来判断它们是否有显著差异。

5. 回归分析：通过建立回归模型来预测因变量的值。