解密单词之谜：2023年美赛C类获奖论文探索Wordle策略

"2023年美赛获奖C类论文，主题为《Uncover the Puzzle of Words: Evidence from Wordle》" 这篇论文是关于2023年美国数学建模竞赛（MCM/ICM）的获奖作品，属于C类题目。美赛是一项知名的国际性数学竞赛，鼓励学生运用数学方法解决现实世界的问题。本论文聚焦于热门在线游戏Wordle，玩家需在六次尝试内猜出一个五字母单词，每次猜测后游戏会提供反馈。 在论文的第一部分，团队对Wordle的游戏数据进行了深入分析。他们首先预处理数据，然后使用ARIMA模型来预测报告的结果数量。ARIMA模型是一种时间序列分析工具，适用于捕捉数据中的线性趋势。然而，由于Wordle的数据可能包含非线性模式，团队接着采用了LSTM（长短期记忆网络）模型，这是一种在处理序列数据时表现优异的深度学习模型，能够捕捉到数据中的非线性关系。通过结合ARIMA和LSTM，团队构建了一个混合模型，该模型的预测精度更高，其均方根误差（RMSE）降低至0.0432。他们预测2023年3月1日的报告结果数量区间为[9614, 43109]。 在任务的第二部分，论文定义了五个与单词相关的特征，包括音节数量和熵等。这些特征可以帮助分析玩家在困难模式下的得分比例。团队通过斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）来研究这些特征与得分比例之间的关联性，发现它们具有显著的相关性。这表明，单词的特定属性可能影响玩家在Wordle中的表现。 这篇论文通过数学建模和数据分析揭示了Wordle游戏中影响玩家表现的关键因素，并利用混合模型提高了预测的准确性。此外，它还探讨了单词属性与玩家策略之间的关系，为理解和优化Wordle游戏提供了新的视角。这些研究方法和结论不仅对数学建模领域具有启示意义，也对游戏设计和心理学研究有所贡献。