统计建模省三等奖的获得难度因人而异，但核心取决于团队的基础能力、备赛投入和题目适配度。 若具备扎实的数学基础、高效的团队协作，并针对比赛充分准备，获奖可能性显著提升；反之则难度较大。以下是关键影响因素分析：

1. 团队能力与协作
   数学建模要求将实际问题转化为数学模型并求解，需成员掌握概率统计、编程（如Python/R）及论文撰写能力。分工明确（建模、编程、写作）且配合默契的团队更易高效完成任务。

2. 备赛策略与时间管理
   赛前需系统学习往届优秀论文（如国赛案例），熟悉常用算法（回归分析、机器学习等），并模拟限时训练。比赛中的48小时需合理分配：前8小时选题与规划，中间30小时建模求解，最后10小时优化论文。

3. 题目难度与评审侧重
   省级比赛题目通常偏向实际应用（如交通流量预测、经济指标分析），需结合数据特点选择模型。评审注重逻辑严谨性、创新性和论文呈现，图表清晰、结论可复现的论文更易脱颖而出。

总结：三等奖并非“躺赢”，但通过针对性准备和科学备赛，获奖是可实现的。建议提前3个月组队训练，重点突破薄弱环节，比赛时优先完成基础模型而非追求复杂算法。