在数学建模国赛论文中，实证分析和模型检验是非常重要的环节。实证分析是通过收集和分析数据来验证模型的有效性和准确性。模型检验则是通过一系列的测试来评估模型的稳定性、可靠性和预测能力。
在进行实证分析时，首先需要确定研究问题和目标，然后选择合适的数据来源和方法进行数据收集。数据的质量和完整性对于实证分析的结果至关重要，因此需要仔细筛选和处理数据。接下来，可以使用统计方法或机器学习算法对数据进行分析，以验证模型的假设和预测能力。常用的统计方法包括描述性统计、回归分析、方差分析等。机器学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树等也常用于实证分析。
在进行模型检验时，可以通过以下几种方法来评估模型的性能：
1.交叉验证：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集建立模型，然后使用测试集进行模型预测，计算预测结果与实际结果之间的误差或准确率。
2.灵敏度分析：改变模型中的参数或输入变量的值，观察模型输出的变化情况，评估模型对参数变化的敏感程度。
3.残差分析：计算模型预测值与实际观测值之间的残差，分析残差的分布和相关性，评估模型的拟合程度。
4.比较分析：与其他已有的模型进行比较，评估模型在相同数据集上的表现优劣。
总之，实证分析和模型检验是数学建模国赛论文中不可或缺的环节。通过合理的数据收集和分析方法，以及科学的模型检验手段，可以有效地评估模型的有效性和准确性，提高论文的科学性和可信度。