美赛获奖率多少
美赛各奖项获奖比例如下：O—特等奖，比例为总选手人数0.5% ；F—特等奖候选提名，比例为总选手人数1% ；M—一等奖，比例为总选手人数13%；H—二等奖，比例为总选手人数30%；S—成功参赛奖，比例为总选手人数55%。好的学校获奖比例大概能达到百分之二三十，像那些985的理工类学校很多能达到，也就是一年10个队左右获得一等奖。扩展资料：美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）由美国数学及其应用联合会主办，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、未来科技等众多领域。竞赛要求三人（本科生）为一组，在四天时间内，就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作，体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力及团队合作精神。为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。MCM/ICM是Mathematical Contest In Modeling 和 Interdisciplinary Contest In Modeling 的缩写。MCM 始于 1985 年，ICM 始于 2000 年，由 COMAP（the Consortium for Mathematics and Its Application，美国数学及其应用联合会）主办，得到了 SIAM，NSA，INFORMS 等多个组织的赞助。MCM/ICM 着重强调研究和解决方案的原创性、团队合作、交流及结果的合理性。参考资料：百度百科-美国大学生数学建模竞赛
美赛的获奖率是多少？
美赛各奖项获奖比例如下：O—特等奖，比例为总选手人数0.5% ；F—特等奖候选提名，比例为总选手人数1% ；M—一等奖，比例为总选手人数13%；H—二等奖，比例为总选手人数30%；S—成功参赛奖，比例为总选手人数55%。好的学校获奖比例大概能达到百分之二三十，像那些985的理工类学校很多能达到，也就是一年10个队左右获得一等奖。扩展资料：美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）由美国数学及其应用联合会主办，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、未来科技等众多领域。竞赛要求三人（本科生）为一组，在四天时间内，就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作，体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力及团队合作精神。为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。MCM/ICM是Mathematical Contest In Modeling 和 Interdisciplinary Contest In Modeling 的缩写。MCM 始于 1985 年，ICM 始于 2000 年，由 COMAP（the Consortium for Mathematics and Its Application，美国数学及其应用联合会）主办，得到了 SIAM，NSA，INFORMS 等多个组织的赞助。MCM/ICM 着重强调研究和解决方案的原创性、团队合作、交流及结果的合理性。参考资料：百度百科-美国大学生数学建模竞赛
美赛题型 哪种容易得奖
美赛MCM的题目容易得奖。我们统计了各个奖项的O奖人数，除以选择该题的总人数。由2016至今的数据，总体上答案是肯定的。整体而言ICM的DEF题的总的获奖率也会高于MCM的ABC题的总的获奖率。而由前面的数据，基本每年选题率都是最少的F题的获奖率相对都要高于其他题目。但是比赛时还是建议大家选择自己擅长的方向，不要为了相对较小的竞争而随意更换题目。横向比较，ICM和MCM的整体的获奖比例大致相同；纵向比较，H奖在2019年获奖比例大幅下降，2020年又有所回升，且2020年ICM的F奖的获奖比例升至3%。今年预测相比2020年F奖比例可能有所下降，其他奖项比例大致不变。美赛与国赛不同。国赛的话要冲国奖如果建模手的话除非遇到了本专业的专业题目一般来说是两年（一年实在有点不太现实，paper writing都不一定搞得定）。美赛的话，如果你的想法很奇妙，而且也确实自圆其说，并且论文写作很好的话，可以冲o的。但是一般来说比较困难，因为很多“美妙”的模型的建立一般都是要有一定的经验的建模手可以搞出来，当然对于本身有天赋的可能例外。必须有一个论文写好的，而且学术英语要比较好，我们那年就是摘要写的不好，摘要不好直接没人看论文的。有人会找英语专业的学生，但是注意，你一定要确保沟通与表达，否则写出来很怪，当然也有人选择是生科，材料，电气，物理——他们英文写作也不错！
美赛题目什么时候公布
2023年美赛已于北京时间2月17日6:00正式公布。通过数据我们发现，MCM和ICM选题情况中，C题和E中占比是最多的，其中选C连续两年的占比是最多的达到34%，美赛的C题也是偏向数据分析类的题目，比较适合新手下手，数据分析类题目大家还是比较受欢迎的，也是美赛中选题人数较多的类型。美赛一般有ABCDEF六个题，题型一般为连续型、离散型、大数据、环境可持续、政府政策、网络科学等。MCM有三道题：problem A , problem B 和problem C。A题是连续型的题，B题是离散型的题，C题是数据处理的题，大都是会给出大量的表格数据进行数据处理。ICM有三道题：problem D, problem E, problem F。与mcm不同的是，题目上会给你一些参考的数据，方便你尽快找到查数据的方向。problem D是运筹学和网络科学等类型的题目，problem E近往年都是关于环境方面的综合题目，现在改成了可持续性题目。problem F是政策的题目。对于这六类题型，在这里作简要分析。MCM 偏自然、理工，而ICM偏社科、人文。MCM对数学，计算机要求相对高，而ICM对逻辑，写作要求相对高。首先，前三类是国内建模比赛的常见类型，如果团队成员的编程手处理数据的能力很强，建议首选大数据，因为大数据的题目除了处理数据困难以外，解答起来相对比较简单，毕竟不能既处理数据难又解答困难吧。其次，后三种类型我们很少见，而且美赛毕竟是美国举办的，不太可能会出一个关于解决我国某某政策或者环境的问题，极大可能是关于美国相关政策的问题，如果我们不了解的他们的相关政策是很难做出来的，当然了，一旦你能解答出来，获奖的可能性还是非常大的。最后，建议尽量选择前三类问题，毕竟咱们比较熟悉。
如何评价 2023 年美赛 e 题?
首先，我们需要考虑的就是美赛ABEF的核心问题，数据。这里E题是以光污染为背景的题目，首当其冲的我们就需要收集一些数据以支撑我们的模型。对于E题提出的问题，通读问题我们可以了解到基本上都是定量分析的问题。需要我们的数据支撑才能进行建模，所以ABEF这四个题目重中之重都是 数据的收集。对于评价模型的选取，这里首推的就是主成分分析法 ，因为题目中明确指出开发一个广泛适用的指标，广泛就意味着我们需要很多很多很多的指标，包括大家通过 我们对于题干的翻译也能感受到，题干暗示的指标相当之多。对于这么多的指标，最好的选择就是主成分分析法。但这并不意味着，其他的方法不合适，这里我们仅仅是建议使用主成分。稍后我们也会给出相应的代码包（修改数据，直接运行就可得到结果的代码） 还可以选择投影寻踪综合评价、层次分析法（AHP）、熵值法、秩和比综合评价、优劣解距离法(TOPSIS法)灰色关联分析、数据包络（DEA）分析、模糊综合评判等模型都是可以的。对于综合评价类模型而言，没有错的模型，都是可行的。
