基于統(tǒng)計(jì)分析的信計(jì)學(xué)生能力分類

信息計(jì)算科學(xué)論文編號(hào):XXLW090 論文字?jǐn)?shù):17277,頁數(shù):35

目 錄
中文摘要  i
英文摘要  ii
目錄 iii
第一章  引 言.1
第二章  數(shù)據(jù)處理基本理論基礎(chǔ).2
 2.1主成分分析..2
2.1.1 原理及基本思想2
 2.2  因子分析2
2.1.1  因子分析模型..2
2.1.2  因子分析步驟..3
2.1.3  因子分析Factor過程..3
 2.3  聚類分析5
2.3.1  基本內(nèi)容.5
2.3.2  譜系聚類法5
第三章 模型實(shí)現(xiàn)…….7
3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 7
3.1.1 數(shù)據(jù)選取7
3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理..7
3.2 建立模型..7
3.2.1 因子分析7
3.2.2 結(jié)果分析 .9
3.2.3 因子得分模型..10
3.3 聚類分析10
3.3.1 過程及結(jié)果10
3.3.2 結(jié)果分析.12
 3.4 模型的應(yīng)用..12
3.4.1 因子得分.12
3.4.2 結(jié)果討論.14
 3.5 小  結(jié).15
第四章  總  結(jié)16
 4.1 論文的主要結(jié)論16
 4.2 論文的不足..17
致  謝.18
參考文獻(xiàn)19
附  錄.20

摘  要
 本文采用多元統(tǒng)計(jì)分析中的因子分析法以我校信息與計(jì)算科學(xué)2007級(jí)的75名同學(xué)的前四個(gè)學(xué)期中的14門成績(jī)，即數(shù)學(xué)分析，高等代數(shù)與解析幾何，大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)B，C語言程序設(shè)計(jì)，概率論，離散數(shù)學(xué)，常微分方程，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)，運(yùn)籌與優(yōu)化，數(shù)學(xué)模型，數(shù)學(xué)模型課程設(shè)計(jì)，現(xiàn)代數(shù)學(xué)軟件（Matlab），面向?qū)ο罂梢暬�程序設(shè)計(jì)的成績(jī)作為原始數(shù)據(jù)進(jìn)行具體實(shí)例分析。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，借助SAS系統(tǒng)編程獲取結(jié)果。根據(jù)結(jié)果分析得出影響該專業(yè)學(xué)生知識(shí)和能力的主要因子，分別為數(shù)學(xué)專業(yè)能力，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能力，計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)能力四個(gè)因子。然后由聚類分析法對(duì)該75名學(xué)生進(jìn)行分類，由因子得分模型計(jì)算每個(gè)學(xué)生的因子得分，最后根據(jù)分類結(jié)果結(jié)合學(xué)生的各因子得分，分析每類學(xué)生的能力傾向。

關(guān)鍵詞：因子分析；載荷矩陣；因子得分；SAS軟件；聚類分析

Abstract
    By using the analysis method of multivariate statistical analysis,we conduct an analysis of an example to the main fourteen course records of the first four semesters of the 75 students,whos’ level is 2007 and major is Information and Computing Science.The fourteen courses are Mathematical Analysis, Linear Algebra & Analytic Geometry, Fundamentals of Computers B, C Programming Language, Probability Theory, Discrete mathematics,Ordinary Differential Equation, Data Structures, Mathematical Statistics, Operations Research and Optimization, Mathematical Models, Curriculum Design of Mathematical Models, Modern mathematical software(Matlab) and Object-oriented programming. After data pretreatment, using SAS system programming for the result. According to the result, we can find the main factors that affect the students’ knowledge and abilities of the major,which is professional mathematical ability, basic mathematicical ability,computer application ability and basic computer ability. And then, we can calculate the factor score of each student according to the model and classify the 75 students by clustering analysis.Finally,we can analyze the abilities tendency of each student according to the result of clustering analysis and the various factor score of each student.

Keywords：Factor analysis;Component matrix;Factor score;SAS software;Clustering analysis