大学专业与数学成绩的研究(数模)

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1、大学专业与数学成绩的研究摘要本文先使用excel软件对数据进行基本的预处理,对问题一、二,使用spss统计软件对数据进行T检验,得出A、B专业在高数上册、高数下册、线代、概率成绩的总体均值都有明显差别的结果;则针对每门课程分析,两个专业学生的分数有明显差异;针对专业分析,两个专业学生的数学水平有明显差异。对问题三,使用spss统计软件对数据进行简单相关性检验及回归性分析,得出高数上下册平均值与线代、概率有一定的相关性,但相关性一般。而高数上下册平均值与线代、概率的线性回归拟合优度都较低。则高等数学成绩的优劣,影响线性代数、概率论与数理统计的得分情况,但影响程度

2、不算太大。根据上述分析,总结得出大学数学课程学习的建议要点:①注重基础的学习,②编制数学的知识网络,③理论知识理解,④学会公式、定理的实践应用。关键词:spss软件显著性检验相关性检验回归性分析一、问题的重述1、背景分析基本每个大学生都要学习公共数学的相关课程,但是数学水平是否跟专业有关呢?各门数学课程的成绩是否跟专业有关呢?2、有关情况题目已知某高校A专业和B专业的高等数学上册、高等数学下册、线性代数、概率论与数理统计三门公共数学课程的期末考试成绩数据表格。3、问题提出(1)针对每门课程分析,两个专业学生的分数是否有明显差异?(2)针对专业分析,两个专业学生

3、的数学水平有无明显差异?(3)通过数据分析说明:高等数学成绩的优劣,是否影响线性代数、概率论与数理统计的得分情况?(4)根据你所作出的以上分析,阐述你对于大学数学课程学习方面的看法。二、问题的分析本题是研究不同专业、不同数学课程差异性分析的问题,对问题一解答在总体上应沿着这样的思维路线:对已知数据的预处理、分析各数据之间的差异性、分析各因素之间的相关性、评价与建议。大学生专业与数学成绩的研究第12页共12页因为已知数据中有一名学生四门数学课程的成绩均为0,为保证数据的代表性,本文将删去该学生的所有成绩再进行分析。计算A、B专业学生的高数上册、高数下册、线代、概

4、率的最小值时忽略所有0值,找出“第二最小值”。问题一、二中,我们先用excel软件对数据进行预处理,然后用spss软件对其进行T检验,分析其差异性。问题三中,我们用spss软件先对数据进行简单相关分析,判断其相关性,再进行线性回归分析,建立拟合模型。问题四中,我们要根据对问题一、二、三的研究结果来分析得出大学数学课程的学习方法,重点在根据分析得出建议与看法。这有数据得出的结论建议对于大学生学生学习数学有很大的用处。一、模型的假设1)假设所给出的数据及找到的数据是正确的。2)假设四门数学课程成绩均为0的学生是因为特殊原因而没有参加期末考试,故删去该学生的所有成绩

5、。3)计算A、B专业学生的高数上册、高数下册、线代、概率的最小值时忽略所有0值,找出“第二最小值”。4)假设成绩90-100分为优秀,成绩70-80分(不含80)为良好,成绩60-70分(不含70)为合格,成绩0-60分(不含60)为不合格。二、模型的建立与求解(一)问题一1.1模型一的准备:问题一中,我们先用excel软件和spss软件分别计算出A、B专业学生的高数上册、高数下册、线代、概率成绩的相关值(平均值、标准差、最大值、最小值、中位数、总数),如下表表一A专业学生数学成绩的相关值 高数上册高数下册线代概率平均值69.9866.0470.8575.15

6、标准差12.1812.9111.3112.17最大值999710097最小值43374135中位数66656975众数60646060表二B专业学生数学成绩的相关值大学生专业与数学成绩的研究第12页共12页 高数上册高数下册线代概率平均值71.3370.1270.6875.09标准差15.2310.2314.6114.04最大值95969897最小值37403922中位数72677276众数60606090由表一、表二可大略知道:A、B专业学生数学成绩的相关值比较 高数上册高数下册线代概率平均值B>AB>AA>BA>B标准差B>AA>BB>AB>A最大值A>B

7、A>BA>BA=B最小值A>BB>AA>BA>B中位数B>AB>AA>BB>A众数A=BA>BA=BB>A①根据平均值:B专业学生的高数上、下册的成绩较A专业的高,A专业的线代、概率的成绩较B的高。②根据标准差:A专业学生的高数上册、线代成绩的标准差较小,说明A专业学生的高数上册、线代成绩比B专业的集中、离散程度小。而B专业学生的高数下册的成绩标准差较小,说明B专业学生的高数下册成绩比A专业的集中、离散程度小。③根据最大值、最小值:A专业学生各门数学课程的最高成绩都比B专业的高(或相等),除高数下册的成绩,A专业的学生的各门数学成绩最小值都比B专业的高。1.2

8、模型一的建模基本思路:先判断A、B专业

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