Регрессионный анализ зависимости успеваемости студентов от выполнения графика учебной работы
Рассмотрение основ проведения корреляционного анализа по исходным данным группы студентов. Построение теоретической и эмпирической линий регрессии; проведение анализа с помощью программы "regres.exe". Представление копий экрана зависимости показателей.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 07.06.2014 |
Размер файла | 2,8 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Украинская инженерно-педагогическая академия
Министерство образования и науки Украины
Кафедра информатики и компьютерных технологий
Модульное задание №1.3
Регрессионный анализ зависимости успеваемости студентов от выполнения графика учебной работы
Харьков 2007 г.
Задание
Необходимо выполнить корреляционный анализ по исходным данным группы ДЭН-Эк3-2 (таблица 2)
Таблица 1 - Выходные данные
№ признаков |
Вид зависимости |
Уравнение регрессии |
Коэффициент корреляции |
|
№1-№2 |
Линейная |
Y =a+b*x |
.9630228 |
|
№1-№2 |
Экспоненциальная |
Y = a*еxр(b*х) |
.9150604 |
|
№1-№2 |
Гиперболическая |
Y = a+b/x |
.2880581 |
|
№1-№2 |
Показательная |
Y = a*b^x |
.9150587 |
|
№1-№2 |
Степенная |
Y = a*х^b |
.446023 |
|
№1-№2 |
Логарифмическая |
Y= a+b*log(x) |
.5395905 |
|
№1-№2 |
Параболическая |
Y= a+b1*x +b2*х^2 |
.9621728 |
|
№2-№3 |
Экспоненциальная |
Y = a*еxр(b*х) |
.9147454 |
|
№3-№4 |
Гиперболическая |
Y = a+b/x |
.2955807 |
|
№1-№4 |
Логарифмическая |
Y = a+b*log(x) |
.5403003 |
Таблица 2 - Исходные данные
ь Далее следует построение теоретической линии регрессии. С этой целью необходимо составить и решить систему нормальных уравнений. Имеется:
ь Уравнение регрессии имеет вид:. На основе этого уравнения по любым двум точкам строится теоретическая линия регрессии (Рис. 1);
Таблица 3 - Промежуточные расчёты
№ |
x |
y |
x^2 |
y^2 |
х*y |
|
1 |
6 |
46 |
36 |
2116 |
276 |
|
2 |
3 |
56 |
9 |
3136 |
168 |
|
3 |
4 |
56 |
16 |
3136 |
224 |
|
4 |
5 |
47 |
25 |
2209 |
235 |
|
5 |
5 |
50 |
25 |
2500 |
250 |
|
6 |
3 |
52 |
9 |
2704 |
156 |
|
7 |
3 |
62 |
9 |
3844 |
186 |
|
8 |
3 |
53 |
9 |
2809 |
159 |
|
9 |
8 |
39 |
64 |
1521 |
312 |
|
10 |
2 |
60 |
4 |
3600 |
120 |
|
11 |
3 |
61 |
9 |
3721 |
183 |
|
12 |
10 |
31 |
100 |
961 |
310 |
|
13 |
2 |
59 |
4 |
3481 |
118 |
|
14 |
0 |
67 |
0 |
4489 |
0 |
|
15 |
3 |
53 |
9 |
2809 |
159 |
|
16 |
3 |
57 |
9 |
3249 |
171 |
|
17 |
14 |
8 |
196 |
64 |
112 |
|
18 |
9 |
38 |
81 |
1444 |
342 |
|
19 |
9 |
26 |
81 |
676 |
234 |
|
20 |
6 |
49 |
36 |
2401 |
294 |
|
21 |
8 |
45 |
64 |
2025 |
360 |
|
22 |
11 |
19 |
121 |
361 |
209 |
|
23 |
3 |
59 |
9 |
3481 |
177 |
|
123 |
1093 |
925 |
56737 |
4755 |
ь Дальше строится эмпирическая линия регрессии. На миллиметровой бумаге строится график, затем в координатное поле наносятся точки, взятые из Таблицы 2 (признаки №1 и №2) (Рис.1):
ь Далее проводится регрессионный анализ с помощью программы "regres.exe"
ь Представление копий экрана линейной зависимости для показателей №1 и №2 (рис. 2, рис. 3)
Рисунок 2 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для линейного уравнения регрессии
Рисунок 3 - Представление линии регрессии для линейного уравнения регрессии
ь Представление копий экрана экспоненциальной зависимости для показателей №1 и №2 (рис. 4, рис. 5)
Рисунок 4 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для экспоненциального уравнения регрессии
Рисунок 5 - Представление линии регрессии для экспоненциального уравнения регрессии
ь Представление копий экрана гиперболической зависимости для показателей №1 и №2 (рис. 6, рис. 7)
Рисунок 6 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для гиперболического уравнения регрессии
Рисунок 7 - Представление линии регрессии для гиперболического уравнения регрессии
Представление копий экрана показательной зависимости для показателей №1 и №2 (рис. 8, рис. 9)
Рисунок 8 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для показательного уравнения регрессии
Рисунок 9 - Представление линии регрессии для показательного уравнения регрессии
ь Представление копий экрана степенной зависимости для показателей №1 и №2 (рис. 10, рис. 11)
Рисунок 10 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для степенного уравнения регрессии
Рисунок 11 - Представление линии регрессии для степенного уравнения регрессии
ь Представление копий экрана логарифмической зависимости для показателей №1 и №2 (рис. 12, рис. 13)
Рисунок 12 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для логарифмического уравнения регрессии
Рисунок 13 - Представление линии регрессии для логарифмического уравнения регрессии
Представление копий экрана параболической зависимости для показателей №1 и №2 (рис. 14, рис. 15)
Рисунок 14 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для параболического уравнения регрессии
Рисунок 15 - Представление линии регрессии для параболического уравнения регрессии
Итоговая таблица коэффициентов корреляций:
Представление копий экрана экспоненциальной зависимости для показателей №2 и №3 (рис. 16, рис. 17)
Рисунок 16 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для экспоненциального уравнения регрессии
Рисунок 17 - Представление линии регрессии для экспоненциального уравнения регрессии
ь Представление копий экрана гиперболической зависимости для показателей №3 и №4 (рис. 18, рис. 19)
Рисунок 18 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для гиперболического уравнения регрессии
Рисунок 19 - Представление линии регрессии для гиперболического уравнения регрессии
ь Представление копий экрана логарифмической зависимости для показателей №1 и №4 (рис. 20, рис. 21)
Рисунок 20 - Представление уравнения регрессии и коэффициента корреляции для логарифмического уравнения регрессии
корреляционный регрессия студент зависимость
Рисунок 21 - Представление линии регрессии для логарифмического уравнения регрессии
Таблица
№ признаков |
Вид зависимости |
Уравнение регрессии |
Коэффициент корреляции |
|
№1-№2 |
Линейная |
y=69.34007+4.079817*x |
.9630228 |
|
№1-№2 |
Экспоненциальная |
у=85.15668*еxр(-.123895*х) |
.9150604 |
|
№1-№2 |
Гиперболическая |
y=46.62994+2.040169Е-02/x |
.2880581 |
|
№1-№2 |
Показательная |
у=85.15672*.8834726^x) |
.9150587 |
|
№1-№2 |
Степенная |
у=50.02276*х^-.1097984) |
.446023 |
|
№1-№2 |
Логарифмическая |
у=52.63008+-4.296019*log(x) |
.5395905 |
|
№1-№2 |
Параболическая |
y=70.37656+-4.333313*x+7.936249Е-03*х^2 |
.9621728 |
|
№2-№3 |
Экспоненциальная |
у=85.08389*еxр(-1.860352*х) |
.9147454 |
|
№3-№4 |
Гиперболическая |
y=3.101564+1.400332Е-03/x |
.2955807 |
|
№1-№4 |
Логарифмическая |
y=3.508382+-.286767*log(x) |
.5403003 |
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Разработка информационной системы анализа успеваемости студентов. Особенности режима просмотра объектов с помощью редактора Visual Basic for Application. Виды диалоговых окон и основных элементов управления. Формирование диаграммы успеваемости группы.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 28.11.2008Построение модели зависимости семестровой успеваемости одного студента от его посещения лекционных занятий, внимательности и стремления к приобретению знаний в виде полинома. Построение корреляционного поля и диаграмм рассеяния средствами Statistica.
контрольная работа [2,8 M], добавлен 07.06.2014Решение нелинейного уравнения вида f(x)=0 с помощью программы Excel. Построение графика данной функции и ее табулирование. Расчет матрицы по исходным данным. Проведение кусочно-линейной интерполяции таблично заданной функции с помощью программы Mathcad.
контрольная работа [1,8 M], добавлен 29.07.2013Функция записи в сжатое представление массива. Распечатка внутреннего представления матрицы. Результат работы программы при Xm=4. Построение графика зависимости T=F(Xm) по начальному значению времени выполнения алгоритма. Запись элементов в массив.
лабораторная работа [471,8 K], добавлен 05.12.2015Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Приложения для получения информации с сайта, описание функционала и интерфейса. Описание классов и используемых библиотек. Подготовка и первичный анализ данных. Тестирование logit-регрессии и линейной регрессии.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 30.06.2017Комбинированный тип данных для хранения входных данных о студентах и информация, содержащаяся в полях. Пример структуры входных и выходных данных. Алгоритм работы и программный код программы по успеваемости студентов, описание используемых функций.
курсовая работа [135,9 K], добавлен 28.12.2012Характеристика высшего учебного заведения "МФПА", структура подразделений учебной части. Анализ диаграммы дерева узлов, стадии проектирования информационной системы учета успеваемости студентов. Основные особенности построения модели "Как должно быть".
курсовая работа [3,1 M], добавлен 12.04.2012Вычисление значений регрессионно-авторегрессионной зависимости заданного выражения линейного программирования. Графическое представление математической модели в виде уравнения регрессии. Принципи оптимизации производственных и коммерческих операций.
контрольная работа [2,2 M], добавлен 01.03.2011Методика разработки, практической апробации программы в среде Turbo Pascal по построению графика прямой линии регрессии. Формирование блок-схемы данной программы, ее листинг. Построение графика с помощью математических формул и графического модуля Graph.
контрольная работа [46,2 K], добавлен 22.07.2011Понятие экспертных систем, их классификация, виды и структура. Построение продукционной модели экспертной системы прогнозирования результатов сессии на основании анализа успеваемости, ее реализация в языке логического программирования Visual Prolog.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 25.01.2011