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报告结果的数量每天都在变化。开发一个模型来解释这种变化，并使用您的模型为2023年3月1日报告的结果数量创建一个预测区间。单词的任何属性是否会影响在硬模式下播放的报告分数百分比？如果是，怎么办？如果没有，为什么不呢？
第一问可以分拆成2个问题:
1、建立一个模型来预测报告的结果数量，并且给出2023年3月1日的报告结果数量。
针对第一个问题比较简单，可以采用时间序列预测模型进行预测，例如可以采用传统的arima时间序列预测或者灰色预测，.也可以采用机器学习如xgboost和随机森林预测，深度学习lstm等等。这道题如果想拿高分的话，可以采用深度学习或改进的机器学习来做。
2、分析词语的任何属性是否影响报名人数在困难程度的百分比
这道题的难点是如何提取词语的属性，这道题首先需要提取单词的特征属性，例如单纯的长度:较短的单词通常更容易猜出，因为猜错后可以更快地排除错误的字母,而较长的单词则可能需要更多的猜测和尝试才能找到正确的单词。
单词的常见程度:常见的单词通常更容易猜出来,图为人们更熟悉这些单词，而不常见的单词可能需要更多的猜测和尝试才能找到正确的单词。
单词的结构和拚写:一些单词的结构或拼写可能会使它们更难猜出来，例如拼写不规则的单词或含有不常见字母组合的单词。
单词的语义范围:某些单词有多种含义或语义范围，这可能会增加猜词的难度。例如，单词“bank”既可以指银行，也可以指河岸。
单司的词性和用法:某些单词在不同的上下文中可能具有不同的强义和用法，这可能会增加猜词的难度。例如，单词“fair”可以作形容词，意为“公平的”，也可以作名词，意为“集市”。
在获取到单词的属性后。可以通过差异性检验、相关性分析、线性回归对词语的属性是否影响报名人数在困难程度的百分比进行显著性分析，给出证明结论。
对于给定的未来解决方案单词&#
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