2017年数学建模竞赛A题：地震破坏性统计回归模型

资源摘要信息:"该资源为2017年大学生数学建模竞赛A题相关材料，具体主题为“基于统计回归的地震破坏性分析模型及东日本大震灾情分析中的应用”。本资源不仅包含相关论文内容，还附带了实现论文研究目的的源代码。 适用人群广泛，特别适合那些希望深入学习数学建模、统计学和数据分析等技术领域的学习者。无论是初学者还是有一定基础的进阶学习者，都可以将这份材料作为毕设项目、课程设计、大型作业、工程实训或初期项目立项的参考和实践对象。 项目介绍中提到，2011年3月11日日本福岛发生了9.0级的大地震，地震引发的海啸对福岛核电站造成了严重的破坏，并导致了放射性物质的外泄。这起事故被国际核事件分级系统评为最高的7级，与历史上著名的切尔诺贝利核电站泄漏事故等级相同。此次灾害直接导致的死亡人数为15884人，但后续间接死亡人数也高达1699人，超过了事故直接死亡人数。因此，本项目的核心任务是建立数学模型，分析不同规模地震对指定沿海城市的破坏性影响，并为当地报纸撰写文章来阐述模型发现。 基本思路部分强调了使用多元线性回归（拟合）作为主要工具来分析和预测地震对城市的破坏性后果。 标签涵盖了回归、毕业设计、软件/插件、数学建模和灾情分析，说明了本资源所涉及的技术领域和应用场景。 从压缩文件NEU-2017-MCM-A-master的文件名称来看，该压缩包可能包含了论文、源代码和其他辅助文件，如数据集、分析报告、演示文稿等，为用户提供了一个完整的项目案例。通过研究这些文件，学习者可以了解到如何从实际问题出发，构建数学模型，运用统计回归方法进行数据分析，并利用编程语言实现模型的解决方案。 在具体实施本项目时，学习者将涉及到以下知识点： 1. 数学建模：掌握建立数学模型的基本步骤和方法，包括问题抽象、假设制定、模型构建、求解与验证。 2. 统计回归分析：学习多元线性回归模型的理论基础、参数估计、模型检验、变量选择等。 3. 数据分析：掌握数据的收集、预处理、可视化和解释，以及如何利用数据分析来支持模型的建立和验证。 4. 编程实现：学习如何利用编程工具（如MATLAB、R、Python等）实现统计回归模型的计算过程。 5. 报告撰写：学会如何撰写科学报告，包括研究背景、目的、方法、结果和结论等部分的撰写技巧。 6. 演示与交流：掌握如何制作演示文稿，并有效地展示研究成果，提升交流和表达能力。 本资源可以作为学习者在数据科学、统计分析、数学建模等领域深化理解和实践技能的宝贵资料。通过深入分析和理解该模型的构建过程和实施步骤，学习者能够更好地掌握如何应用这些技术解决实际问题，为未来在相关领域的深入研究和工作打下坚实的基础。"