后续会持续补充更新

更新5:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWXlpdq

更新4:2023数学建模美赛C题Predicting Wordle Results思路和程序分享——使用讲解。视频形式，视频查看链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ig4y1p7rN/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=b93d8726a1245865cba9f3ef2f4e7dfe

更新3:对第4问的结果也进行了分析和可视化，发现有趣的信息。

更新1:给出问题三的相关分析结果、方法和程序。问题基本分析完毕。

更新1:给出问题一的第二小问的相关分析结果；以及问题2的分析方法、等内容。

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部分分析结果如下图，分析时使用的程序为Python。

部分分析结果如下图，分析时使用的程序为Python。

《纽约时报》要求您对本文件中的结果进行分析，以回答几个问题。

问题1：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。这个词的任何属性是否会影响报告的在困难模式下播放的分数的百分比？如果是这样，如何？如果不是，为什么不呢？

问题2：对于未来日期的给定未来解决方案词，开发一个模型，使您能够预测报告结果的分布。换句话说，预测未来日期 (1, 2, 3, 4, 5, 6, X) 的相关百分比。 哪些不确定性与您的模型和预测相关？举一个你对2023年3月1日EERIE这个词的预测的具体例子。你对你的模型的预测有多自信？

问题3：开发并总结一个模型来按难度对解决方案单词进行分类。识别与每个分类关联的给定词的属性。使用您的模型，EERIE这个词有多难？讨论分类模型的准确性。

问题4：列出并描述这个数据集的其他一些有趣的特征。

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