如何评价2023年美赛e题?

Question

如题所述

Answer 1

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。

我们通常对于这种结果开放式的题目是很喜欢的，原因就是对于这种题目，他的答案一定不是固定值，因此，只要合理就可以。如果保证合理呢，就需要我们大致的读一下文献，对现在这一现状有所了解，只要结果 不是离谱到家评委不能直接将我们的论文判定错误的 。所以，当我们真的真的找不到数据，或者找到的数据不好，泡出来的结果不理想时，对于这种开放式结果的题目，编造一个数据集，或者编造一个合理的结果是无可厚非的。

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。这里给大家展示一下司守奎老师书中的主成分描述，