数理统计论文及数理统计课程论文

研究生课程考核试卷（适用于课程论文、提交报告）科目：概率论与数理统计上课时间：姓名：学号：专业：机械工程教师：工作单位或所在行业：重庆大学考生成绩：卷面成绩平时成绩课程综合成绩阅卷评语：阅卷教师(签名)回归分析在数理统计中的应用摘要:回归分析是数理统计中重要的一种数据统计分析的思想,是处理变量间的相关关系的一种有效工具。其目的在于根据已知自变量的变化来估计或预测因变量的变化情况，或者根据因变量来对自变量做一定的控制.它可以提供变量间相关关系的数学表达式,且利用概率统计知识，对经验公式及有关问题进行分析、判断以确定经验公式的有效性,从众多的解释变量中，判断哪些变量对因变量的影响是显著的，哪些是不显著的.还可以利用所得经验公式，由一个或几个变量的值去预测或控制个变量的值时的值，去预测或控制另一个变量的取值，同时还可知道这种预测和控制可以达到什么样的精度。本文就是针对实际问题运用回归分析中一元线性回归分析的统计方法，来确定自变量与另一个变量的相关关系，并确立出较为合理的回归方程，再对其的可信度进行统计检验.关键词：回归分析；回归方程；F检验法

1．问题的提出调查一下重庆大学学生的生活费与家庭收入的关系，看看是否家庭收入越高，学生的每月支出也越多，从而根据学生每月消费支出，进而估计学生的家庭收入情况，对学生的生活补助等问题有重要的参考意义2.数据描述根据调研的重庆大学学生家庭月收入x与每月生活费y的数据，确定两者关系。数据来源100多份问卷调查的抽样，取其中10份，绘制表1如下图所示序号家庭月收入x每月生活费y4800500520060054206505600700600075064008006800900700010007200120080001500表1-1重庆大学学生家庭月收入x与每月生活费y的数据利用matlab软件画出家庭月收入x与每月生活费y的散点图，如图一所示图1-1家庭月收入x与每月生活费y的散点图3.模型建立我们假设家庭月收入x与每月生活费y存在线性关系，有，Y=β0+β1X，β0和β1为回归系数，且未知，对一元线性回归模型{4.计算x

yllxx=110lββ0回归方程为y=-887.76+0.28xSS当月收入为零时，将没有生活费，月收入每增加100元，生活费将增加28元5.模型检验检验假设为：H取显著性水平α=0.05,用t检验法拒绝域为：χ检验统计量T=其中σ=√样本值t=β1σlxx=0.28103.2若采用F检验法F=拒绝域χF样本值f=S拒绝H0,认为y与x6.结果分析与发现通过模型建立，计算求解，发现家庭月收入x与每月生活费y存在着线性关系，并且经过检验，计算结果是正确的，家庭收入越高，学生的每月可支出费用就越多，基本是家庭月收入每多100元，学生每月生活费就增加28元，对于学生家庭收入的估计有重要意义。

参考文献[1]钟波刘琼荪刘朝林.数理统计[M].218-265.[2]胥洪燕,陈梦雨.数理统计在数据分析中的应用研究[J].现代商业,2014,(05):126.[3]张晓春,叶芃,郑海蛟.几种数理统计方法应用比较[J].电子质量,2012,(10):42-45.[4]李勇.基于灰色理论的线性回归模型的参数理论及应用[J].数理统计与管理,2012,(03):440-446.[5]陆冬梅.数理统计在客观现实中的意义与作用分析[J].赤峰学院学报(科学教育版),2011,(08):174-175.[6]李莹莹.关于《概率论与数理统计》课程教学的几点思考[J].中国科技信息,2009,(16):222.[7]黎锋.用回归分析法预测矿石质量[J].化工矿山技术,1986,(05):47-54.[8]李润桃.相关回归图析法[J].云南医药,1983,(05):293-297.大学生考试成绩的量化分析摘要：本文以某某大学化学化工学院高等代数成绩为样本，结合概率论理论基础及统计学原理，探讨学生成绩的整理、成绩分布曲线的描绘以及怎样研究分布曲线所包含的“教”与“学”两方面的信息的方法。关键词：正态分布频数直方图数字特征值优度检验偏度引言目前，考试仍然是高校教学过程中不可或缺的组成部分，对教与学双方而言，考试均起着检查工作成果进而评价绩效、查漏补缺的重要作用。考试是反馈教学信息，检测和评价教学质量，调控教学过程的重要手段。大学生在校期间的考试成绩可从多个层面折射出学生学习努力的程度、教师教学的效果、试卷的质量和学校教学管理水平等。正态分布是连续随机变量概率分布的一种，对于一门课程的考核从掌握参照的角度来说，如果命题设计的合理，学生分数一般服从或近似服从正态分布。当然并不是所有考试都要求其分布为正态分布，这要根据考试的目的和性质等因素来决定。对于大学成绩，已经不再是诸如各种竞赛性测验和择优录取的升学测验等选拔性的测验，而是一种成就测验，即合格水平测验。从而，目的在于考核学生是否达到了预定的教学目标和要求，反映了学生的学习功效。此时，不要求学生成绩呈现正态分布，反而希望学生成绩的分布能呈现负偏态分布。从学校的教育目的的角度来看，合格水平测验具有普遍意义、更重要的测验。因此，学生成绩测验呈现负偏态分布时，说明教学恰恰是成功的教学。本文对某某大学化学化工学院2009级高等代数成绩加以统计，运用英国统计学家K.Pearson提出的检验方法进行了实证分析，得到合理的结论。学生成绩分布直方图、成绩分布曲线在刚得到数据时，各种数据信息是杂乱无章的，本文通过对数据进行由低到高分组分类得到各组的频数，求出各组的比例，然后编制出频数直方图，并求出数字特征。某某大学化学化工学院2009级高等代数成绩表（百分制）95699266834547658750296062767930676078672746909091659875938710066667881746162804896676368778884438343879443203260487594666849766585604049424960837139676161676066726171806063784997796965459270689033387783426265607485492.1数据整理本文将所得数据采用百分制方法，按将从小到大分成了5组。利用excel软件编制累积次数表如下：按成绩分组（分）频数（个）频率（%）0-2000.00%20-4087.41%40-601816.67%60-805450.00%80-1002825.93%合计108100.00%2.2绘制频数直方图建立以分数为横坐标，频数为纵坐标的直角坐标系，分别以组距为宽，频数为高作矩形构成分数频数直方图如下：2.3成绩散点图及频数趋势用横坐标表示第几个分组，纵坐标表示该组内的频数，绘制成绩散点图级频数趋势，如下图：2.4数字特征随机变量完全有它的概率分布(函数)描述，而确定其分布函数一般来说是相当麻烦的。在实际问题中，有时只需知道随机变量的某些数字特征就够了。以下是本文根据搜集的数据，利用数理统计的知识，结合计算机，分析算出的数字特征：平均值65.97标准误差1.831291中位数66标准差18.31291方差335.3627偏度-0.26385最小值20最大值100求和6597最大(1)100最小(1)20置信度(95.0%)3.633679分布拟合优度检验3.1正态性检验本文将成绩总体分成5类，由上述数据整理可以得出每类情况出现的频率。记为对该总体进行的分类，为各种情况出现的频率，为各种情况出现的概率。原假设：=，其中,且之和等于.被择假设：等式不完全成立若在成立时对充分大的，检验统计量近似服从自由度为的分布。由于统计量度量的是观测频数与理论频数的偏离程度，值大，表示偏离的程度大，偏离的程度越大越倾向于拒绝原假设。对给定的显著水平（0<<1），该检验的拒绝域为：{}本文用搜集的108个数据作为容量为108的样本的一个样本值,设：：2009级高等代数成绩服从：2009级高等代数成绩不服从由-拟合优度检验法的要求,将实数轴分成个不相交的区间：,,,,如前面数据整理所述。用表示的分布函数，表示在为真的条件下数据落入个区间的理论概率，即公式中的：-本文取置信水平=0.05，用Pearson检验方法验证本文所收集的某某大学化学化工学院2009级高等代数成绩是否服从正态分布。将上述数据代入公式得：由于区间数，未知参数，故自由度为。经过查表，可以得出。由于，在拒绝域内，故应该拒绝原假设，即某某大学化学化工学院2009级高等代数成绩不服从正态分布。3.2检验的值假设检验的结论通常是简单的，在给定的显著水平下，不拒绝原假设就是保留原假设。然而有时也会出现这样的情况：在一个较大的显著水平（比如）下得到拒绝原假设的结论，而在一个较小的显著水平（比如）下却回到相反的结论。因此引进检验的值得概念有明显的好处。第一、它比较客观，避免了事先确定的显著水平；其次，有检验的值与人们心目中的显著性水平进行比较可以很容易做出检验的结论：如果，则在显著水平下拒绝原假设；如果，则在显著性水平下应该保留。这个值反映了数据与假设的分布拟合程度的高度，值越大，拟合越好。本文中，以记服从的随机变量，则使用统计软件可以算出：由上述结果可以看出，值相对于较大，故拟合得较好。结论1、运用正态分布科学地分析学生的成绩是一项重要意义的工作，是高校教学过程控制的一个重要环节，是衡量教学效果、保证教学质量的重要手段。成绩的统计分析是挖掘成绩数据资料的有效途径，为教学管理和改革服务。通过对正态分布和正态分布率的分析,我们可以较方便地发现哪些班和哪些专业学生的学习存在问题,从而加强管理和强化学风教育.2、偏态是统计学家K.Pearson于1895年首次提出的，它是对数据分布的对称测度。而偏态系数是对数据分布不对称性的度量值。偏态系数可以描述分布的形状特征，其取值的正负反映的是：当时，分布为正偏或右偏，当时，分布关于其均值对称，当时，分布为负偏或左偏.本文中偏度是负的，则成绩的分布呈低度负偏或左偏。说明总体分数较高，高分段学生很多，命题较易。3、我们通过Excel软件对上述成绩进行了正态分析得出了上述考试成绩的一些数字特征。对于大学成绩，已经不再是诸如各种竞赛性测验和择优录取的升学测验等选拔性的测验，而是一种成就测验，即合格水平测验。从而，目的在于考核学生是否达到了预定的教学目标和要求，反映了学生的学习功效。此时，不要求学生成绩呈现正态分布，反而希望学生成绩的分布能呈现负偏态分布。从学校的教育目的的角度来看，合格水平测验具有普遍意义、更重要的测验。因此，学生成绩测验呈现负偏态分布时，说明教学恰恰是成功的教学。比如本文所作的成绩检测，呈现出低度负偏态分布，从实际出发，达到了学校教育目的，是学校教育成功的表现。4、实际中，成绩评价的主要依据仅是平均分和不及格率。而平均成绩是可以被教师通过考题的难度及考前复习所控制的。事实上,在很多学校的成人教学中,学生大面积缺课、从不完成作业等现象非常严重,但是考试成绩却高分很多,不及格率极低,可见由平均成绩和不及格率很难发现学生学习中的异常情况。诚然,不及格率高会给教师造成很多压力,但我们不应该因此而降低考试的难度,如果试题太容易,则用功和不用功的学生考试成绩相差无几的情况就会发生,勤奋学生的学习积极性会受到打击。更严重的是,如果各届学生之间口口相传,学生的学风可能一届比一届差,这将严重影响大学的教学质量。当然,不及格率过高也是不合适的。因此,保持试卷有