模糊典型相关方法在课程设置评价中的应用研究

发布时间：2017-11-02 11:31

  本文关键词：模糊典型相关方法在课程设置评价中的应用研究

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【摘要】： 笔者查阅国内现有课程设置的概况，针对其不足，本文利用经典统计学中的典型相关分析方法，通过对学生成绩进行挖掘，它能很好分析出课程之间的相关关系或相依赖关系。由此针对不同学院、不同类型的专业，根据课程间相关性来合理调整和设置课程的比重和排课顺序，这种量化的分析方法为高校课程设置提供了很好的决策支持。可以在最大程度上弥补以上课程设置的不足。由于经典方法对于样本数据要求严格，处理异常数据能力较差。根据经典典型相关分析方法的思想，结合模糊统计学的相关知识，本文又提出了模糊典型相关分析方法，并整理了模糊典型相关分析方法的计算模型。此方法能更好处理统计数据中的异常值，，并能从样本数据中提取更有价值的信息，提供更为可信的决策支持。 笔者从五个章节来阐述问题的提出、实现以及试验结果的分析。 第一章综述，内容包括选题背景，研究内容等。 第二章经典典型相关分析，内容包括经典统计学中常用的数字特征，经典典型相关分析方法的理论概述。 第三章模糊典型相关分析，内容包括模糊统计学中常用的数字特征，模糊典型相关分析方法的理论概述。 第四章统计分析系统的设计与实现，内容包括系统分析，系统设计。 第五章统计学方法在课程设置评价上的应用，内容包括关于课程设置的教学评价概述，统计结果分析。
【关键词】：课程设置 教学评价 经典典型相关分析 模糊典型相关分析
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：G423
【目录】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-6
• 目录6-8
• 引言8-9
• 第一章 综述9-12
• 1.1 选题背景9-10
• 1.2 课程设置方案的评价10
• 1.3 统计学方法概述10-11
• 1.4 研究内容11-12
• 1.4.1 模糊典型相关分析模型11
• 1.4.2 统计学方法在课程设置评价上的应用11-12
• 第二章 经典典型相关分析12-20
• 2.1 经典统计学中常用的数字特征12-15
• 2.1.1 数学期望12
• 2.1.2 方差12-13
• 2.1.3 协方差13-14
• 2.1.4 相关系数14-15
• 2.2 经典统计学理论概述15-20
• 2.2.1 典型相关分析15
• 2.2.2 典型相关分析的基本思想15-16
• 2.2.3 典型相关分析的数学描述16-18
• 2.2.4 样本典型相关分析18-19
• 2.2.5 求典型相关系数和典型变量系数的步骤19-20
• 第三章 模糊典型相关分析20-34
• 3.1 模糊统计学中常用的数字特征20-27
• 3.1.1 模糊集合20
• 3.1.2 模糊数学期望20-21
• 3.1.3 模糊离差21-22
• 3.1.4 模糊方差22-23
• 3.1.5 模糊协方差23-25
• 3.1.6 模糊相关系数25-27
• 3.2 模糊统计学理论概述27-31
• 3.2.1 模糊典型相关分析27
• 3.2.2 模糊典型相关分析的基本思想27-28
• 3.2.3 模糊典型相关分析的数学描述28-30
• 3.2.4 样本模糊典型相关分析30-31
• 3.2.5 求模糊典型相关系数和典型变量系数的步骤31
• 3.3 验证模糊典型相关的实效性31-34
• 第四章 统计分析系统设计与实现34-57
• 4.1 系统分析34-42
• 4.1.1 对象层定义34-36
• 4.1.2 结构层定义36-41
• 4.1.3 主题层定义41
• 4.1.4 用例视图41-42
• 4.2 系统设计42-57
• 4.2.1 问题空间设计42-53
• 4.2.2 数据管理设计53
• 4.2.3 任务管理设计53-54
• 4.2.4 人机交互设计54-57
• 第五章 统计方法在课程设置评价上的应用57-62
• 5.1 课程设置教学评价概述57
• 5.2 统计结果分析57-62
• 5.2.1 专业课与基础学科的相关性分析58-59
• 5.2.2 专业课之间的相关性分析59-62
• 结论62-63
• 参考文献63-65
• 后记65-66
• 在学期间公开发表论文及著作情况66-67
• 参加科研项目情况67

【引证文献】

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1 李文静;股票价格的影响因素分析及其预测[D];西安理工大学;2010年

本文编号：1131401