多元统计分析在大学成绩分析中的应用

运用多元统计中的因子分析法,对大学生的几门主要学科成绩进行了统计分析,得到了既能反映学生个性特点,又能对学生进行综合评价的方法。     

高校综合奖学金评定模型

提出了简便易行的学生综合素质评价模型。首先,量化课程等级评分,引入课程权重因子,建立了综合成绩计算模型;分析学生各素质指标的重要性,应用层次分析法给出指标的权重,建立模型计算出综合素质分数;根据学生综合成绩和素质分数,引入入围评选机制,对学生奖学金进行了分配,得到符合高校培养目标的科学结果。     

改进AHP赋权的评价模型在大学生综合素质测评中的应用

在科学性、导向性、全面性、层次性、个性化以及可操作性为原则的基础上,构建大学生综合素质评价指标体系,采用改进的层次分析法对各层指标进行赋权,对影响大学生综合素质的11个因素的重要性进行排序,进而利用模糊综合评判方法建立大学生综合素质评价模型.评价结果与实际情况一致,能很好地反映大学生的综合素质,具有一定的实用性.     

基于随机森林的学生成绩评价研究

学生成绩的分析预测为教学管理部门提供科学的决策依据,有助于教学质量的提高。以学生成绩为实验数据,采用随机森林算法对学生成绩进行预测,并利用Gini指数对影响学生成绩的课程的重要性进行排序。实验表明,此模型的预测准确率达到83.82%,综合预测结果和课程重要性排序,能够指导学生进行针对性的补习。     

大学生成绩影响因素的实证分析

大学生学习成绩和影响因素一直以来都受到广大师生的关注.以经济学专业大一学生为调查样本,运用计量方法对多个主客观因素进行了实证分析.结果表明,大学生学生性别和大学生成绩关系密切,而且男女生成绩差别明显;是否参加社团同样对大学生成绩有重要影响,而且参加不参加社团成绩差别明显.     

因子分析法在大学生综合排名中的应用

运用SPSS统计软件中主成分因子分析法,以2006级园林班第一学年的各门课程考试成绩为实例,对大学生的主要学科成绩进行统计分析,并根据综合得分给出了该班学生的排名,该结果比较客观地反映了学生在第一学年中各科学习上的表现。     

基于三角模糊数的层次分析法在大学生综合素质评价中的应用

在咨询专家和实际调研的基础上,以科学性、导向性、全面性、层次性、个性化以及可操作性为原则,构建了大学生综合素质评价指标体系．针对大学生综合素质评价指标多为定性指标的特点,将基于三角模糊数的层次分析法引入大学生综合素质评价中,并对影响大学生综合素质的11个因素的重要性进行排序,进而利用模糊综合评判方法建立大学生综合素质评价模型,结果表明该模型能够很好地反映当前大学生的综合素质．     

大学生机遇观念调查——以湖北师范学院为例

为调查大学生的机遇观念,采用机遇量表对418名大学生进行测查。结果表明大学生机遇观念总体水平较低。男生机遇观念显著高于女生,理科生显著高于文科生,成绩差的学生显著高于成绩优良的学生,年级差异不显著。因此高校应对男生、理科生、成绩较差学生以及机遇影响意识过强的学生进行归因训练。     

大学生身高标准体重与身体素质指标关系的研究

对大学生的身高标准体重和身体素质指标关系进行分析研究。结果显示：①大学男生的肥胖和超重比例要高于大学女生。②大学生身高标准体重正常体重的两侧分布不平衡，总体偏向于较低体重和营养不良一侧。③立定跳远和长跑测试中，较低体重大学生成绩优于正常体重大学生，肥胖大学生成绩最差；握力测试中，肥胖大学生成绩优于正常体重大学生，较低体重大学生成绩最差。     

基于多元统计分析的高中文理选科分析

应用多元统计分析中的主成分分析法建立了综合评价学生学习状况和选择文理科的模型,并利用逐步回归分析法分析了各学科成绩的相互关系.结果显示:主成分分析法可以对学生的综合成绩及文理选科提供参考;各学科成绩的相关显著,各学科成绩相互影响,文科各科之间和理科各科之间的影响更加显著.