1、统计建模与数学建模，两者都是利用数学手段解决实际问题的重要工具，但它们在目的、数据处理方式、应用领域以及所使用的数学工具方面存在显著差异。首先，统计建模的核心在于从数据中提取有价值的信息，通过分析数据的分布和关联性，建立概率模型和统计模型，以实现对未来数据的预测或决策支持。
2、此外，统计建模与数学建模所使用的数学工具也有所不同。统计建模主要依赖概率论、统计学、假设检验、回归分析等工具进行分析和建模。而数学建模则更多地利用微积分、线性代数、优化理论等数学工具来构建模型和求解问题。
3、统计建模与数学建模之间的区别不仅在于它们所涉及的数学工具和方法，更在于它们解决问题的方式和范围。统计建模主要关注数据，其目标是通过分析数据来发现规律，预测未来趋势，提供决策支持。而数学建模则更侧重于构建模型，通过模型来解决实际问题，可能并不直接依赖于数据。
4、数学建模大赛更注重运用数学方法解决实际问题，比如微分方程、优化理论等。而统计建模大赛则侧重于利用统计方法进行数据分析，例如回归分析、时间序列分析等。这两者虽然存在一定的交集，但在目标和重点上略有不同。
5、统计建模实际上大部分是分析数据，一定会用到统计知识。而数学建模的范围较广，遇到的问题不同，解决方法就不一样，有可能用不到统计知识，并且遇到的问题五花八门。
6、统计建模的容错率相对较高，当模型出现问题时，可以通过调整参数或方法来进行修正。数学建模则是根据实际问题来建立数学模型，通过数学方法和计算来求解模型，并根据结果去解决实际问题。涉及到更多的数学知识和技巧，需要掌握多种数学方法和工具，其容错率相对较低，一步出错则后面全错，修改困难。
统计建模的方法主要有以下几种：回归分析法、时间序列分析、主成分分析、聚类分析和机器学习算法。回归分析法 回归分析法是统计建模中最为常见的方法之一。这种方法主要用来研究变量之间的关系，特别是当一个变量可能受多个因素影响时，可以使用回归模型来预测该变量的变化趋势。
统计建模的方法主要包括以下几种： 回归分析法：这是统计建模中应用最广泛的方法之一。回归分析用于研究变量间的依赖关系，尤其是当一个变量受到多个因素影响时。它包括线性回归、逻辑回归等多种类型，旨在通过建立数学模型来预测或解释现象。
一） 主成分分析 主成分分析（PCA）是一种通过正交变换将多个相关变量转换为不相关综合变量的统计方法。在这种变换中，被提取的主要成分能够解释数据集中的主要变量。这些综合变量不仅要反映原始变量的信息，而且彼此之间应该是独立的。
独立成分分析法（ICA）是主成分分析法以及因子分析法的延伸，此种方法应用效果较好，一旦其他的统计方法失效，那么依然可以找出支持观测数据的内在因子。独立成分分析法就是在大量的观测数据当中恢复、分离独立的数据信息。
这个是西方经济学中的蛛网模型：t表示本期，t-1表示上期 需求：Dt=a-bPt。。（1）供给：St=-c+dPt-。。
数学经济模型及其重要性 数学并不能直接处理经济领域的客观情况。为了能用数学解决经济领域中的问题，就必须建立数学模型。数学建模是为了解决经济领域中的问题而作的一个抽象的、简化的结构的数学刻划。
首先，线性模型是数学建模中最基本的一种模型。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，即因变量是自变量的线性组合。线性模型通常用线性方程或矩阵运算来表示，并可以使用最小二乘法等方法进行参数估计。这种模型适用范围广泛，包括经济学、物理学、工程学等领域的许多问题。
经济学：连续性数学建模可以用于研究经济系统中的供求关系、价格形成机制、市场均衡等。通过建立数学模型，可以预测市场走势、分析政策效果，为经济决策提供科学依据。金融学：连续性数学建模在金融领域中有广泛应用，如期权定价、风险管理、投资组合优化等。
机理分析法 - 通过基本物理定律和系统结构数据推导模型。 比例分析法 - 建立变量间的比例关系，是数学建模中最基本且常用的方法。 代数方法 - 主要用于解决离散问题，涉及数据、符号和图形的数学处理。 逻辑方法 - 在社会学、经济学等领域的决策和对策分析中广泛应用的数学理论研究方法。
数学建模的应用领域：数学建模广泛应用于各个领域，如物理、化学、经济、金融、生物等。例如，在经济学中，数学建模可以帮助分析市场趋势和预测经济发展；在生物学中，数学模型可以帮助理解生物种群的增长和疾病的传播等。这些模型不仅帮助我们理解过去和现在的状况，还可以预测未来的发展趋势。
