广西独立学院学生社团调查研究

本文通过对广西独立学院社团的现状进行实证调查研究,分析得出独立学院学生社团在学校体制改革中的活动密度、开展形式、对学生学习和生活的影响及存在的问题,并为解决问题提出一些建议。

基于乘积季节模型的我国流通中现金预测

文章基于2000年1月至2019年6月我国流通中现金(M0)供应量期末值数据,建立ARIMA(1,1,2)×((1,3),1,3)12乘积季节模型对其进行实证分析,平均相对误差为2.62%,且模型R 2为94.95%;并利用该模型对2019年我国流通中现金进行预测,为我国该年经济发展前景提供一定的参考依据。

基于SVM的广西宜居城市分类预测模型及R语言实现

本文根据宜居城市内涵建立宜居度评价指标体系,引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论,建立了C-classification类型和线性核函数结合的广西城市宜居分类预测SVM模型,并利用R语言实现分层随机抽样的技术,对训练集与测试集样本数据的随机性和差异性进行探究。模型结果显示:基于SVM理论的广西城市宜居度等级分类预测模型,可靠性强、预测准确率高,准确率高达92.86%。同时,城市宜居度等级分类预测模型程序化语言的实现,对保障工程后期的研究预测的可持续性具有参考意义。

课后复习是数学教学不可或缺的环节

课后复习是数学课堂不可或缺的环节,教师可从"编制生活化习题,总结课堂上所学的知识;微课引导,点化课本重点难点;网络辅助,促进知识交流沟通;师生互动,提升数学课后复习效率"四个方面进行小学数学的课后复习。

一流课程建设背景下数学建模实训“项目递进式”教学模式探究——以地方性高校为例

在“以学生为中心”为育人理念的一流课程建背景下,本文结合地方高校数学建模实训教育的现状,通过以实训项目为纽带,以学生为中心,教师引导完成课程项目,进而实现实训课程的教学目标,构建了数学建模实训“项目递进式”教学模式,并对有效实践该教学模式进行探索,为提高地方性高校数学建模实训教学课程质量探索新的教学模式,也为继续开展应用型人才培养模式探究提供参考。

考研类网站访问量的统计预测模型及其应用

网站访问量是最能直观反映网站质量和价值的重要指标。本文利用百度SEO统计工具收集考研类网站访问量数据,建立BP神经网络模型对考研类网站的访问量的变化规律进行分析。模型结果显示当隐层层数为13时预测效果最好,拟合度达95.9%,证明了采用BP神经网络进行考研类网站访问量预测的可行性。

数学建模教学中思政内容的融合课例探究

本文基于数学建模课程,首先充分挖掘其所蕴涵的思想政治要素,并对其内涵和实施途径进行分析,然后对建模课程的教学目标、教学内容、教学方式、教学案例设计这四个方面进行思政内容的融合课例探索;最后根据经典的数学建模问题,对学生的价值观教育、辩证唯物主义观教育、科学精神与科学家精神教育、改革创新意识教育和良好品质培养五个方面的教育进行课题探究。

关于应用型本科院校统计学专业实践基地建设的探讨

本文讨论了应用型本科院校统计专业实践基地建设的重要性和必要性,以及统计专业实践基地建设的现状和存在的问题.建议应用型本科院校在统计专业实践基地的建设过程中应该建设类型多样的实践基地、加强专业教师队伍建设、编写相应的实践教材、以及加强对实践基地的管理等问题.进而为国内正在进行应用型统计人才培养模式探索的应用型本科院校提供一些启示.

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情预测——基于残差自回归模型

目的:基于我国公开数据中有关新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的死亡病例时机数据,预测以后的死亡病例。方法:结合时间序列理论,建立尚有确诊的时间序列的残差自回归模型。结果:残差自回归模型预测效果较好,有一定的参考价值。

基于KEGG和TCGA下程序性坏死相关lncRNA在胃癌中的预后模型构建

程序性坏死在脑缺血、神经退化性疾病、肿瘤等多种人类病理活动中都有很大的影响,且诸多研究学者研究表明长链非编码RNA(lncRNA)在调控基因的表达水平以及和癌症的发生也都有着极大的联系。本文以胃癌为研究对象,利用京都大学百科全书式的基因和基因组数据库(KEGG)、癌症基因组图谱数据库(TCGA),分别获取程序性坏死基因和长链非编码RNA,进行合并与筛选。通过Cox回归分析、LASSO回归分析和Kaplan-Meier生存分析。最终基于13个程序性坏死相关lncRNA表达水平构建了预后风险评分模型,并通过了验证,具有一定的预测能力。同时,还确定了2个程序性坏死相关lncRNA:AC129507.1、LASTR,这可作为胃癌患者不良预后的生物标志物,为后续胃癌预后研究提供研究方向和理论依据。 。