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 28.11.2008

  • Построение 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 07.06.2014

  • Решение 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 29.07.2013

  • Функция 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 05.12.2015

  • Коэффициент 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 30.06.2017

  • Комбинированный 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 28.12.2012

  • Характеристика 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 12.04.2012

  • Вычисление 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 01.03.2011

  • Методика 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 22.07.2011

  • Понятие 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

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.