人脑翻译2023年MCM/ICM美国大学生数学建模竞赛C题

2023年MCM/ICM美国大学生数学建模竞赛C题，涉及到建立评价模型和预测模型的问题。这个问题要求参赛者考虑到不同的单词的各种特征因素，在这个问题中，参赛者需要建立一个数学模型来平衡这些因素，确保你能得到更加精准的预测。在这个问题中，参赛者需要运用各种数学工具，例如时间序列、线性规划等，来建立一个准确、有效的数学模型。 通过手动翻译，参赛者可以更加深入地理解这个问题，并更好地理解题目的要求。此外，这个过程也可以帮助参赛者提高自己的语言能力和翻译能力，为今后的学习和研究打下基础。如果你需要参加比赛或者深入理解这个问题，手动翻译这个文档将是一个非常有用的方法。 【美国大学生数学建模竞赛2023年MCM/ICM C题解析】 本题源自现实世界的流行游戏——Wordle，它是一个每日谜题，玩家需在六次尝试内猜出一个五字母英文单词。游戏规则是，每次猜测后，字母会根据正确与否和位置正确与否显示为黄色、绿色或灰色。题目要求参赛者建立数学模型来分析和预测Wordle游戏的行为，以及在困难模式下的游戏趋势。 **模型构建** 1. **结果变化模型**：参赛者需要分析报告结果数量的日变异性，并建立一个模型来解释这种变化。这可能涉及时间序列分析，通过观察历史数据找出模式，如周末效应、节假日影响或其他社会文化因素。 2. **困难模式比例模型**：确定哪些单词属性（如字母频率、常见单词、特定组合等）影响玩家选择困难模式的比例。这可能需要利用统计分析，如逻辑回归，来探究单词特征与选择困难模式之间的关联。 3. **结果分布预测模型**：开发一个模型预测未来的报告结果分布，即每个尝试次数对应的百分比。这可能需要用到机器学习算法，如决策树、随机森林或神经网络，以训练模型预测每个类别的概率。 4. **单词难度分类模型**：建立一个模型来评估和分类Wordle单词的难度，考虑单词的字母位置、词频、拼写复杂度等因素。可能的方法包括聚类分析，将单词分为不同难度等级。 **模型不确定性与预测信心** 在预测模型中，不确定性主要来源于数据的噪声、模型的简化假设以及未来不可预见的变化。对于2023年3月1日的单词EERIE，模型预测应包含预测值及其置信区间，反映出预测的不确定性和信心水平。 **数据分析与特征描述** 除了模型构建，参赛者还应关注数据集中的其他特性，如玩家行为模式、游戏流行度的变化等，以深入理解Wordle现象。此外，评估模型的准确性至关重要，可以通过交叉验证、AUC-ROC曲线等方法来检验模型性能。 **解决方案报告** 参赛者需撰写一份一至两页的信件，向纽约时报的智力游戏编辑总结分析结果。解决方案应包括一页总结表、目录、完整模型解释及预测，并附上参考文献列表。所有内容不得超过25页，且需正确引用所有数据和思想来源。 附件提供的数据文件"Wordle.xlsx"包含比赛所需的所有数据，包括日期、比赛编号、解决方案单词、报告结果数量以及不同尝试次数的玩家比例，为模型构建提供基础。参赛者无需额外访问网络资源，所有信息已包含在问题陈述和数据文件中。