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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上2012年暑期培訓(xùn)數(shù)學(xué)建模第二次模擬承 諾 書我們仔細(xì)閱讀了數(shù)學(xué)建模聯(lián)賽的競賽規(guī)則。我們完全明白,在競賽開始后參賽隊員不能以任何方式(包括電話、電子郵件、網(wǎng)上咨詢等)與本隊以外的任何人(包括指導(dǎo)教師)研究、討論與賽題有關(guān)的問題。我們知道,抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)則的, 如果引用別人的成果或其它公開的資料(包括網(wǎng)上查到的資料),必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。我們鄭重承諾,嚴(yán)格遵守競賽規(guī)則,以保證競賽的公正、公平性。如有違反競賽規(guī)則的行為,我們愿意承擔(dān)由此引起的一切后果。我們的參賽報名號為: 參賽隊員 (簽名) :隊員1:隊員2:隊員
2、3:2012年暑期培訓(xùn)數(shù)學(xué)建模第二次模擬編 號 專 用 頁參賽隊伍的參賽號碼:(請各個參賽隊提前填寫好):競賽統(tǒng)一編號(由競賽組委會送至評委團(tuán)前編號):競賽評閱編號(由競賽評委團(tuán)評閱前進(jìn)行編號):2012年暑期培訓(xùn)數(shù)學(xué)建模第二次模擬題 目 學(xué)生成績的分析問題摘要本文針對大學(xué)高數(shù)和線代,概率論成績進(jìn)行建模分析,主要用到統(tǒng)計分析的知識及SPSS軟件,建立了方差分析、單因素分析、相關(guān)性分析等相關(guān)模型,從而分析兩個專業(yè)、四門課程成績的顯著性,以及課程之間的相關(guān)性。最后利用分析結(jié)論表明了我們對大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的看法。問題一:每門課程兩個專業(yè)的差異性需要進(jìn)行多個平均數(shù)間的差異顯著性檢驗,首先應(yīng)該對數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)
3、分布檢驗,結(jié)論是各個專業(yè)的分?jǐn)?shù)都服從正態(tài)分布,之后可以根據(jù)Kolmogorov-Smirnov 檢驗(K-S檢驗)原理,利用SPSS軟件進(jìn)行單因素方差分析,得出方差分析表,進(jìn)行顯著性檢驗,最后得出的結(jié)論是高數(shù)1、高數(shù)2、線代和概率這四科成績在兩個專業(yè)中沒有顯著性差異。問題二:對于甲乙兩個專業(yè)分別分析,應(yīng)用問題一的模型,以每個專業(yè)不同班級的高數(shù)一、高數(shù)二、線代和概率平均數(shù)為自變量,同第一問相同的做法,得到兩個專業(yè)中不同學(xué)科之間沒有顯著差異。 問題三:我們通過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Spss的“雙變量相關(guān)檢驗”得出相關(guān)系數(shù)值r、影響程度的P值,從而來分析出高數(shù)1、高數(shù)2與概率論、現(xiàn)代的相關(guān)性。 問題四:利用
4、上面數(shù)據(jù),得到各專業(yè)課程的方差和平均值,再通過對各門課程的分析,利用分析結(jié)論表明了我們對大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的看法。本文針對大學(xué)甲、乙兩個專業(yè)數(shù)學(xué)成績分析問題,進(jìn)行建模分析,主要用到統(tǒng)計分析的知識和excel以及matlab軟件,建立了方差分析、相關(guān)分析的相關(guān)模型,研究了影響學(xué)生成績的相關(guān)因素,以及大學(xué)生如何進(jìn)行數(shù)學(xué)課程的學(xué)習(xí)。問題一 針對每門課程分析兩個專業(yè)的數(shù)學(xué)成績可以通過excel工具得出各門功課的平均值、方差進(jìn)行比較分析。 問題二 針對專業(yè)分析兩個專業(yè)的數(shù)學(xué)成績的數(shù)學(xué)水平有無明顯差異,可以運用平均數(shù)、方差進(jìn)行比較。并對兩專業(yè)的數(shù)學(xué)成績進(jìn)行T檢驗,進(jìn)一步分析其有無顯著性差異。問題三 針對各班高數(shù)
5、成績和線代、概率論成績進(jìn)行散點圖描述建立一元回歸線性模型,然后對模型進(jìn)行求解,對模型進(jìn)行改進(jìn)。包括分析置信區(qū)間,殘差等。 關(guān)鍵詞: 平均值 方差 T檢驗 一元回歸線性模型置信區(qū)間 殘差 excel matlab關(guān)鍵詞:單因素方差分析、 方差分析、 相關(guān)分析、 spss軟件、專心-專注-專業(yè)一、問題重述附件是甲專業(yè)和乙專業(yè)的高等數(shù)學(xué)上冊、高等數(shù)學(xué)下冊、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等三門數(shù)學(xué)課程的成績數(shù)據(jù),請根據(jù)數(shù)據(jù)分析并回答以下問題: (1)針對每門課程分析,兩個專業(yè)的分?jǐn)?shù)是否有明顯差異? (2)針對專業(yè)分析,兩個專業(yè)學(xué)生的數(shù)學(xué)水平有無明顯差異? (3)高等數(shù)學(xué)成績的優(yōu)劣,是否影響線性代數(shù)、概率論
6、與數(shù)理統(tǒng)計的得分情況? (4)根據(jù)你所作出的以上分析,面向本科生同學(xué)闡述你對于大學(xué)數(shù)學(xué)課程學(xué)習(xí)方面的看法。二、模型假設(shè)1、假設(shè)兩個班學(xué)生的整體程度和基礎(chǔ)差異不大。2、學(xué)生和學(xué)生之間的成績是相互獨立的,沒有影響的。3、假設(shè)樣本學(xué)生的成績均來自于實際,由此做出的分析是接近實際,能夠反映實際狀況的。三、問題分析問題一分析:對于每門課程,兩個專業(yè)的分?jǐn)?shù)是否有顯著性差異。首先,應(yīng)該利用SPSS證明其服從正態(tài)分布,之后可以利用SPSS對數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素分析和方差分析,采用單因素分析法,以專業(yè)為方差分析因素,最后比較顯著性(Sig),如果Sig0.05,即沒有顯著性差異,若Sig0.05(顯著性水平為0.05
7、),說明兩個專業(yè)的高數(shù)1的成績無明顯差異,出現(xiàn)顯著相同的狀況。2、對高數(shù)2進(jìn)行單因素分析,分析結(jié)果如下表:ANOVA高數(shù)2平方和df均方F顯著性組間4391.58834129.1641.161.294組內(nèi)7898.97871111.253總數(shù)12290.566105同樣由圖可知,其顯著性水平Sig=0.2940.05(顯著性水平為0.05),說明兩個專業(yè)的高數(shù)2成績也顯著相同。3、 對線代成績進(jìn)行單因素分析,分析結(jié)果如下表:ANOVA線代平方和df均方F顯著性組間4149.75535118.564.952.553組內(nèi)8841.83371124.533總數(shù)12991.589106由圖可知,其顯著
8、性水平為Sig=0.5530.05,說明兩個專業(yè)的線代水平?jīng)]有明顯差別,出現(xiàn)基本相同的狀況。4、 對概率成績進(jìn)行單因素分析,分析結(jié)果如下表:ANOVA概率平方和df均方F顯著性組間7055.25135201.5791.244.216組內(nèi)11507.21771162.073總數(shù)18562.467106由圖可知,概率成績的顯著性水平為Sig=0.2160.05,說明兩個專業(yè)的概率成績顯著相同,沒有明顯差別。問題二求解:(模型一)求解每個專業(yè)的學(xué)生各門數(shù)學(xué)成績之間是否有明顯不同,我們?nèi)匀贿\用單因素方差分析的模型,將科目看做對成績的影響因素,則有兩個條件,分別是高數(shù)1,高數(shù)2,線代,概率論。四科數(shù)學(xué)成
9、績看做隨機(jī)變量,證明其也服從正態(tài)分布(仍然運用spss正態(tài)檢驗)。每個變量的樣本值為每個專業(yè)各班成績的平均值。在這里我們先證明:在甲乙兩個專業(yè)內(nèi)。高數(shù)1,高數(shù)2,線代和概率分別成正態(tài)分布在甲乙專業(yè)中分別定義變量名為高數(shù)1,高數(shù)2,線代和概率。運行spss軟件:分析- 描述統(tǒng)計 - 描述,分析- 非參數(shù)檢驗 - 1-樣本 K-S。運行結(jié)果如下:表2.1 甲專業(yè)學(xué)生各科成績描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差方差高數(shù)一153043373.8832.8751080.767高數(shù)二153409670.1210.226104.570線代15309870.6814.615213.588概率153229775.
10、0914.044197.228有效的 N (列表狀態(tài))153表2.2 甲專業(yè)學(xué)生各科成績 Kolmogorov-Smirnov 檢驗高數(shù)一高數(shù)二線代概率N153153153153正態(tài)參數(shù)a,b均值73.8870.1270.6875.09標(biāo)準(zhǔn)差32.87510.22614.61514.044最極端差別絕對值.284.153.187.082正.257.153.067.059負(fù)-.284-.128-.187-.082Kolmogorov-Smirnov Z3.5151.8972.3101.020漸近顯著性(雙側(cè)).000.001.000.249a. 檢驗分布為正態(tài)分布。b. 根據(jù)數(shù)據(jù)計算得到。表2.
11、3 乙專業(yè)學(xué)生各科成績描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差方差高數(shù)一108010069.3413.890192.938高數(shù)二10809765.4314.333205.424線代108010070.1913.159173.167概論10809774.4514.109199.054有效的 N (列表狀態(tài))108表2.4 乙專業(yè)學(xué)生各科成績 Kolmogorov-Smirnov 檢驗高數(shù)一高數(shù)二線代概論N108108108108正態(tài)參數(shù)a,b均值69.3465.4370.1974.45標(biāo)準(zhǔn)差13.89014.33313.15914.109最極端差別絕對值.204.251.173.116正.123.12
12、3.092.059負(fù)-.204-.251-.173-.116Kolmogorov-Smirnov Z2.1232.6051.7971.203漸近顯著性(雙側(cè)).000.000.003.111a. 檢驗分布為正態(tài)分布。b. 根據(jù)數(shù)據(jù)計算得到。甲專業(yè)ANOVA表2.5 甲專業(yè)學(xué)生各科成績平方和df均方F顯著性組間68.560322.8531.497.265組內(nèi)183.2491215.271總數(shù)251.80915得, F值落在接受域,所以接受。顯著性為0.265,即由方差分析得到甲專業(yè)四門數(shù)學(xué)成績無明顯差異。乙專業(yè)ANOVA表2.6 甲專業(yè)學(xué)生各科成績平方和df均方F顯著性組間121.301340.
13、4341.872.213組內(nèi)172.758821.595總數(shù)294.05911得, F值落在接受域,所以接受。顯著性為0.213,即由方差分析得到乙專業(yè)四門數(shù)學(xué)成績無明顯差異。問題三求解:(模型二)需要解決學(xué)生高等數(shù)學(xué)成績的優(yōu)劣,對線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的成績是否顯著性相關(guān)。將高數(shù),高數(shù),線代,概率論學(xué)科成績看做四個總體,分別把甲乙專業(yè)同學(xué)的成績作為樣本。然后分別對高數(shù),高數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。相關(guān)性分析有很多方法,為簡便運算,本文主要應(yīng)用SPSS軟件的相關(guān)性分析求解:表17 甲專業(yè)相關(guān)性高數(shù)高數(shù)線代概率高數(shù)Pearson 相關(guān)性1.081.092.081顯著性(雙側(cè)).318.258.3
14、18N153153153153高數(shù)Pearson 相關(guān)性.0811.446*.308*顯著性(雙側(cè)).318.000.000N153153153153線代Pearson 相關(guān)性.092.446*1.441*顯著性(雙側(cè)).258.000.000N153153153153概率論Pearson 相關(guān)性.081.308*.441*1顯著性(雙側(cè)).318.000.000N153153153153*. 在 .01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。表18 乙專業(yè)相關(guān)性高數(shù)高數(shù)線代概率高數(shù)Pearson 相關(guān)性1.541*.619*.543*顯著性(雙側(cè)).000.000.000N108108108108高數(shù)Pe
15、arson 相關(guān)性.541*1.680*.556*顯著性(雙側(cè)).000.000.000N108108108108線代Pearson 相關(guān)性.619*.680*1.697*顯著性(雙側(cè)).000.000.000N108108108108概率論Pearson 相關(guān)性.543*.556*.697*1顯著性(雙側(cè)).000.000.000N108108108108*. 在 .01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。上表是相關(guān)系數(shù)大小及其顯著性檢驗結(jié)果表,從表中可看出:甲專業(yè):高數(shù)和線代的相關(guān)系數(shù)r=0.446,且顯著性水平為p=0.0000.01,因此相關(guān)性非常顯著,高數(shù)和概率論的相關(guān)系數(shù)r=0.308,且顯
16、著性水平為p=0.0000.01,因此相關(guān)性非常顯著。乙專業(yè):高數(shù)和線代的相關(guān)系數(shù)r=0.619,且顯著性水平為p=0.0000.01,因此相關(guān)性非常顯著;同理高數(shù)和概率論的相關(guān)系數(shù)r=0.543,且顯著性水平為p=0.0000.01,相關(guān)性非常顯著;高數(shù)和線代的相關(guān)系數(shù)r=0.680,且顯著性水平為p=0.0000.01,因此相關(guān)性非常顯著,高數(shù)和概率論的相關(guān)系數(shù)r=0.556,且顯著性水平為p=0.0000.01,因此相關(guān)性非常顯著。問題四求解:(模型三)求出各專業(yè)各課程的方差以及各課程的平均值:方差甲乙高數(shù)I232.01192.94高數(shù)104.57169.09線代213.58173.17
17、概率論197.23199.05各專業(yè)各課程方差 各課程平均值 科目平均值高數(shù)I70.5高數(shù)69.34線代71.83概率論74.82 由上圖我們可以看出,對于甲專業(yè)來說,各門課方差起伏較大,高數(shù)方差明顯低于其它3門課;對于乙專業(yè)來說,各門課方差無太大變化,高數(shù)略低??偟膩碚f,高數(shù)的平均分最低,概率論最高??梢钥闯龈邤?shù)課程對同學(xué)們來說普遍較難,應(yīng)該更加用心的學(xué)習(xí),才能更好地掌握知識。學(xué)好高數(shù)是因為它是一門極能鍛煉思維能力的學(xué)科,更重要的是,它能鍛煉一個人能的耐心與定力-在如今社會里,常常能沉下心來對幾個數(shù)學(xué)問題專研幾個小時的人,真的不算多了。在現(xiàn)實世界中,一切事物都發(fā)生變化并遵循量變到質(zhì)變的規(guī)律。
18、數(shù)學(xué)對于現(xiàn)代人整體素質(zhì)的意義,對于社會與人文科學(xué)的作用,也是逐漸被人們所認(rèn)識的。恩格斯說:要辨證而又唯物的了解自然,就必須掌握數(shù)學(xué)。英國著名哲學(xué)家培根說:數(shù)學(xué)是打開科學(xué)大門的鑰匙?,F(xiàn)在已經(jīng)沒有哪一個領(lǐng)域能夠抵得住數(shù)學(xué)的滲透。隨著知識經(jīng)濟(jì)時代的到來,社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中許多研究對象的數(shù)量化趨勢越發(fā)增強(qiáng),計算機(jī)的廣泛普及并深入到人們生活工作的各個角落。諸如此類現(xiàn)象,向人們提出一個迫切問題:每個要想成為有較高文明素養(yǎng)的現(xiàn)代人應(yīng)當(dāng)具備一定的數(shù)學(xué)素質(zhì)。因此對本科大學(xué)生來說,高等數(shù)學(xué)教育應(yīng)該是必不可少的。數(shù)學(xué)教育要培養(yǎng)學(xué)生運用數(shù)學(xué)去分析、解決問題的能力,這種能力不僅表現(xiàn)在對數(shù)學(xué)知識的記憶,更主要的是掌握數(shù)學(xué)的思
19、維推理方法。某些定理或公式可以記憶一時,而數(shù)學(xué)獨有的思維與推理方法卻能長期發(fā)揮作用,甚至受益終生。因為他們是創(chuàng)造的源泉,是發(fā)展的基礎(chǔ)。對人文類學(xué)習(xí)者而言更培養(yǎng)了我們的理性思維能力,使得思考諸多問題時更加嚴(yán)謹(jǐn)全面。數(shù)學(xué)是觀察世界的一種方式,這種方式有助于精確理解世界的每個方面。所有的地方都用到數(shù)學(xué),數(shù)學(xué)無處不在。沒有數(shù)學(xué)支撐的學(xué)科是無法想象的。舉一些常見的例子吧,大學(xué)物理的公式很多是用積分形式表達(dá)的,一種無窮思想。包括牛頓定理。大學(xué)里三大力學(xué)的課程都要運用到高等數(shù)學(xué)的內(nèi)容。最關(guān)鍵是學(xué)數(shù)學(xué)可以鍛煉人的邏輯思維。高等數(shù)學(xué)里一直貫穿2冊書的思想是極限思想,無窮思想。導(dǎo)數(shù)、微分是無窮細(xì)分的運用。積分是極限
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