2025年（第十一届）全国大学生统计建模大赛论文及选题分析

大赛主题回顾：

2025年第十一届全国大学生统计建模大赛的主题是“统计创新应用数据引领未来”，重点在于：

1.统计理论和方法的创新应用。

2.结合大数据、机器学习、人工智能等新技术。

3.跨学科融合，特别是在生物信息学、医学、公共卫生等领域的应用。

课题与大赛主题的契合度：

大赛主题：2025年第十一届全国大学生统计建模大赛的主题是“统计创新应用数据引领未来”，鼓励参赛队在确保统计理论严谨性的基础上，探索大数据、机器学习、人工智能等新技术在各行业中的应用。

课题内容：该课题利用神经网络和MIV值分析技术进行肿瘤基因信息的提取，涉及机器学习和生物信息学的交叉应用，符合大赛对新技术应用的要求。

课题与大赛选题方向的契合度：

金融风险预测与监管：虽然该课题不直接涉及金融领域，但神经网络和MIV值分析的方法论可应用于其他领域的风险预测与评估。

公共卫生与疫情防控数据建模：该课题涉及的肿瘤基因信息提取与公共卫生领域的研究有相似之处，特别是在数据分析和模式识别方面。

跨学科融合应用：该课题结合了生物学、统计学和计算机科学等多个学科的知识，符合大赛对跨学科应用的支持。

内容与大赛主题的契合点：

#1.统计理论和方法的创新应用

GB指数：用于基因筛选，体现了统计学在基因数据分析中的创新应用。

BP神经网络：用于错判数计算和特征基因选择，展示了机器学习技术在统计建模中的应用。

MIV方法：用于基因筛选，体现了统计学在特征选择中的创新应用。

小波变换：用于基因数据去噪，展示了信号处理技术在基因数据分析中的应用。

#2.大数据、机器学习、人工智能等新技术的结合

BP神经网络：典型的机器学习方法，用于基因特征选择和分类。

小波变换：用于数据去噪，属于信号处理技术，结合了大数据处理的思想。

聚类分析和Bayes估计：用于未知信息基因的探索，体现了人工智能和统计推断的结合。

#3.跨学科融合

生物信息学与统计学的结合：研究对象是结肠癌基因表达图谱，属于生物信息学领域。

统计学与机器学习的结合：使用了GB指数、BP神经网络、MIV等多种方法，体现了统计学与机器学习的深度融合。

信号处理技术的应用：小波变换用于基因数据去噪，展示了跨学科技术的综合应用。

具体内容分析：

问题一：利用GB指数进行基因筛选，降低了基因维度，体现了统计学在数据降维中的应用。

问题二：结合文献和创新性思想进行基因信息提取，使用了BP神经网络和MIV方法，展示了机器学习和统计特征选择的应用。

问题三：运用小波变换进行基因数据去噪，建立了去噪模型，体现了信号处理技术在基因数据分析中的应用。

问题四：利用聚类分析和Bayes估计探索未知信息基因，展示了统计学和人工智能在未知基因发现中的应用。

结论：

综上所述，该题目和内容不仅符合2025年第十一届全国大学生统计建模大赛的主题，而且在统计理论和方法的创新应用、大数据和机器学习技术的结合、跨