引言：
博主在今年寒假參加了學校組織的美國大學生數學建模競賽培訓， 在此，用博客來記錄這段培訓時光。
本篇博客將記錄第一輪培訓（1.4——1.8 ）的相關培訓內容：
Day 1: 2020.1.4
一、SPSS軟件與統計基礎
常見的統計數據工具：SPSS
- 統計中重要操作：
1.描述統計
2.迴歸
3.分類
4.降維
- SPSS的基本操作：
- SPSS對數據的基本處理
- 相關性分析
- 普通迴歸分析
- 一般線性模型
- 廣義線性模型
- 聚類分析（無監督學習）
- 判別分析（有監督學習）
二、優秀美賽論文學習
Problem：2016MCM_C
Day 2: 2020.1.5
一、2019年數模國賽C題優秀論文講解（一）
對這篇優秀論文逐頁逐頁講解，講得很詳細，
這裏就只放一張摘要感受一下：
Day 3: 2020.1.6
一、第一輪模擬題：2019MCM_C
1. Problem：
2019年MCM問題C：類阿片危機
背景：美國正在經歷一場關於使用合成和非合成類阿片治療和管理疼痛（合法、處方使用）或娛樂目的（非法、非處方使用）的國家危機。像疾病控制中心（CDC）這樣的聯邦組織正在努力“拯救生命並防止這種流行病對健康的負面影響，如阿片類藥物使用障礙、肝炎和艾滋病毒感染，“1強制執行現有法律對聯邦調查局（FBI）和美國藥品監督管理局（DEA）等都是一項複雜的挑戰。
對美國經濟的重要部門也有影響。例如，如果阿片類藥物危機蔓延到美國人口的各個階層（包括受過大學教育和擁有高級學位的人羣），需要精密勞動技能、高技術組件組裝的企業，與客戶和客戶之間敏感的信任或安全關係可能難以填補這些職位。此外，如果老年人中阿片類藥物成癮的比例增加，醫療保健費用和輔助生活設施人員配置也將受到影響。
緝毒局/國家法醫實驗室信息系統（NFLIS）作爲緝毒局（DEA）轉移管制辦公室的一部分，發佈了一份數據密集型年度報告，內容涉及“聯邦、州分析的毒品案件的毒品鑑定結果和相關信息，NFLIS內的數據庫包括來自犯罪實驗室的數據，這些實驗室處理了全國每年約120萬個州和地方毒品案件的88%以上。對於這個問題，我們關注位於美國五（5）個州的各個縣：俄亥俄州、肯塔基州、西弗吉尼亞州、弗吉尼亞州和田納西州。在美國，一個縣是每個州下一個擁有稅務機關的下級政府。
隨此問題描述提供了幾個數據集供您使用。第一個文件（MCM_NFLIS_Data.xlsx）包含了這五個州的每個縣2010-2017年麻醉性鎮痛藥（合成類阿片）和海洛因的毒品鑑定計數，每個州的犯罪實驗室都向DEA報告了這些數據。當執法機構將證據作爲刑事調查的一部分提交給犯罪實驗室，實驗室的法醫科學家對證據進行檢驗時，就會進行毒品鑑定。通常，執法機構在提交這些樣本時，會在事件報告中提供位置數據（縣）。當證據提交給犯罪實驗室而未提供此位置數據時，犯罪實驗室使用提交案件的市/縣/州調查執法機構的位置。就這個問題而言，您可以假設縣位置數據是正確的。
另外七（7）個文件是壓縮文件夾，其中包含美國人口普查局的摘錄，這些摘錄代表了2010-2016年間爲這五個州的縣收集的一組共同的社會經濟因素（ACS-xx-U
5YR-DP02.zip）。（注：2017年沒有相同的數據。）
代碼表與定義每個變量的每個數據集一起出現。雖然您可以使用其他資源進行研究和背景信息，但所提供的數據集包含您應該用於此問題的唯一數據。
1疾病控制中心網站（https://www.cdc.gov/features/accounting-opiods/index.html），2018年9月4日訪問。
第2頁共3頁 問題：
第一部分。利用所提供的NFLIS數據，建立一個數學模型，描述報告的合成類阿片和海洛因事件（案例）在五個州及其縣之間隨時間的傳播和特點。使用您的模型，確定五個州中每個州可能開始使用特定阿片類藥物的任何可能位置。
如果你的團隊所確定的模式和特點繼續下去，美國政府是否應該有什麼特別的擔憂？在什麼樣的藥物識別閾值水平上會發生這些情況？你的模型預測它們將在何時何地發生？
第二部分。利用提供的美國人口普查社會經濟數據，解決以下問題：
關於阿片類藥物的使用如何達到目前的水平，誰在使用/濫用阿片類藥物，是什麼導致阿片類藥物使用和成癮的增長，以及爲什麼阿片類藥物的使用盡管存在已知的危險，但仍然持續存在，有很多相互矛盾的假設作爲解釋。使用或使用趨勢是否與提供的美國人口普查社會經濟數據有關？如果是，請修改第1部分中的模型，以包含此數據集中的任何重要因素。
第三部分。最後，結合第1部分和第2部分的結果，找出應對阿片類藥物危機的可能策略。使用您的模型測試此策略的有效性；確定成功（或失敗）所依賴的任何重要參數界限。
除了你的主要報告，還包括一份1-2頁的備忘錄給首席行政官，DEA/NFLIS數據庫，總結你在建模過程中發現的任何重要見解或結果。
你的提交應該包括：一頁彙總表，一頁到兩頁的備忘錄，你的解決方案不超過20頁，最多23頁，你的摘要和備忘錄。注意：參考列表和任何附錄不計入23頁的限制，應在完成解決方案後出現。
2、題目解讀
- 任務一：判斷社會經濟學數據與毒品的相關性。
這個任務比較簡單，做個PCA和相關性矩陣就好了。
- 任務二：添加社會經濟學數據，改進C.1的模型
必然需要的數據：與人口、經濟水平相關的數據 可能需要的數據：自己新構造的指標，指標實在太多了（近600個），必然需要特徵融合
（1）把所有的數量指標都考慮進經濟學因素，比如計算人均毒品案件數量
（2）把經濟學指標添加進迴歸模型/決策樹的自變量
（3）設置迴歸模型懲罰項，避免過擬合（雖然這點數據很難過擬合，一般都收斂不了，等待打臉）
（4）如果你使用了AutoML，Auto_Keras，EasyDL之類的自動迴歸機器當我什麼也沒說，丟進變量訓練就是了
（5）注意對比模型效果，理論上應該有巨大提升，如果沒有就操作一下
- 任務三：解釋模型
這道題到底要你做什麼？ 可能改進模型並不是最重要的，而是前面的"computing model to explain"。
你也需要給出你的因素與毒品變化趨勢之間的解釋，並且應當具體到最重要的幾個或十幾個變量上。
這樣的解釋更可能不需要數值上的解釋，而是結合經濟學模型以及社會因素的解釋，
畢竟數值上的解釋無異於解決問題，而C題的第二個核心在於“如何給出相應的抑制性政策”。
Day 4: 2020.1.7
第一輪模擬題：2019MCM_C
1、論文模板
因爲第一次寫美賽論文，完全沒有經驗，所以第一次基本屬於摸瞎，
甚至連摘要頁的基本格式都沒有搞懂，ε=(´ο｀*)))
2、論文目錄
Day 5: 2020.1.8
第一輪模擬題：2019MCM_C
1、論文修改稿
2、論文終稿
結語
至此，第一週培訓結束，我們也順利完成了第一篇論文， 雖然是第一次寫美賽論文很多論文格式，排版，要求都不是很熟悉，但最後好在勉強完成了論文。
相信有過第一次練習後，以後的論文會寫得更好！
注：第一輪模擬題的論文會放在附件裏，有需要的小夥伴可以下載~
鏈接：第一輪：2019MCM_C.pdf