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时间:2019-07-30
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1、2012年暑期培训数学建模第二次模拟承诺书我们仔细阅读了数学建模联赛的竞赛规则。我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与本队以外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其它公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们愿意承担由此引起的一切后果。我们的参赛报名号为:参赛队员(签名):队员1:队员2:队员3:82012
2、年暑期培训数学建模第二次模拟编号专用页参赛队伍的参赛号码:(请各个参赛队提前填写好):竞赛统一编号(由竞赛组委会送至评委团前编号):竞赛评阅编号(由竞赛评委团评阅前进行编号):8学生评教分析数学建模问题二求解:(模型一)求解每个专业的学生各门数学成绩之间是否有明显不同,我们仍然运用单因素方差分析的模型,将科目看做对成绩的影响因素,则有两个条件,分别是高数1,高数2,线代,概率论。四科数学成绩看做随机变量,证明其也服从正态分布(仍然运用spss正态检验)。每个变量的样本值为每个专业各班成绩的平均值。在这里我们先证明:在甲乙两个专业内。高数1,高数2,线代和概率分别成正态分
3、布在甲乙专业中分别定义变量名为高数1,高数2,线代和概率。运行spss软件:分析->描述统计->描述,分析->非参数检验->1-样本K-S。运行结果如下:表2.1甲专业学生各科成绩描述统计量N极小值极大值均值标准差方差高数一153043373.8832.8751080.767高数二153409670.1210.226104.570线代15309870.6814.615213.588概率153229775.0914.044197.228有效的N(列表状态)153表2.2甲专业学生各科成绩Kolmogorov-Smirnov检验高数一高数二线代概率N153153153153
4、正态参数a,b均值73.8870.1270.6875.09标准差32.87510.22614.61514.044最极端差别绝对值.284.153.187.082正.257.153.067.059负-.284-.128-.187-.082Kolmogorov-SmirnovZ3.5151.8972.3101.020渐近显著性(双侧).000.001.000.249a.检验分布为正态分布。b.根据数据计算得到。8表2.3乙专业学生各科成绩描述统计量N极小值极大值均值标准差方差高数一108010069.3413.890192.938高数二10809765.4314.33320
5、5.424线代108010070.1913.159173.167概论10809774.4514.109199.054有效的N(列表状态)108表2.4乙专业学生各科成绩Kolmogorov-Smirnov检验高数一高数二线代概论N108108108108正态参数a,b均值69.3465.4370.1974.45标准差13.89014.33313.15914.109最极端差别绝对值.204.251.173.116正.123.123.092.059负-.204-.251-.173-.116Kolmogorov-SmirnovZ2.1232.6051.7971.203渐近显著
6、性(双侧).000.000.003.111a.检验分布为正态分布。b.根据数据计算得到。甲专业ANOVA表2.5甲专业学生各科成绩平方和df均方F显著性组间68.560322.8531.497.265组内183.2491215.271总数251.809158得,F值落在接受域,所以接受。显著性为0.265,即由方差分析得到甲专业四门数学成绩无明显差异。乙专业ANOVA表2.6甲专业学生各科成绩平方和df均方F显著性组间121.301340.4341.872.213组内172.758821.595总数294.05911得,F值落在接受域,所以接受。显著性为0.213,即由
7、方差分析得到乙专业四门数学成绩无明显差异。问题三求解:(模型二)需要解决学生高等数学成绩的优劣,对线性代数、概率论与数理统计课程的成绩是否显著性相关。将高数Ⅰ,高数Ⅱ,线代,概率论学科成绩看做四个总体,分别把甲乙专业同学的成绩作为样本。然后分别对高数Ⅰ,高数Ⅱ进行相关性分析。相关性分析有很多方法,为简便运算,本文主要应用SPSS软件的相关性分析求解:表17甲专业相关性高数Ⅰ高数Ⅱ线代概率高数ⅠPearson相关性1.081.092.081显著性(双侧).318.258.318N153153153153高数ⅡPearson相关性.0811.
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