vb机试考试成绩分析与统计,设计与实现(高数概率统计)-141-(代码+程序说明)
转载地址http://www.3q2008.com/soft/search.asp?keyword=141
前言:
为何口出狂言,作任何VB和ASP的系统, 这个就是很好的一个证明 :) 又有些狂了...
数据库操作谁都会,接触的多了也没什么难的,VB编程难在哪?算法上,这个是一个算法题的毕业设计,里面涉及到对试卷的 平均分,最大值 最小值 难度 方差 区分度 效度 等一些算法
要求
机试考试成绩分析与统计系统的设计与实现
对各套题的数据进行统计,平均分、最高分、最低分、
方差等
方差是实际值与期望值之差平方的平均值,而标准差是方差平方根。
方差:是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即 s^2=1/n[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2] (北师大数学8下第5章第4节)
方差是实际值与期望值之差平方的平均值,而标准差是方差平方根。
方差:是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即 s^2=1/n[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]
通俗点讲,就是和中心偏离的程度!用来衡量一批数据的波动大小(即这批数据偏离平均数的大小)。
在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定
对每个小题进行统计
计算难度、
区分度
、效度
和
信度等
在计算整套题的难度、区分度、效度、和信度等
每套题之间的比较
形成word文档
信度和效度
当我们建构和评估测量时,我们通常使用信度和效度这两个技术性指标。
简单地说信度就是指测量数据和结论的可靠性程度,也就是说测量工具能否稳定地测量到它要测量的事项的程度。
我们可以举例说明信度的问题:如果想知道某人的体重,我们可以叫两个人来估计,一个人的估计为150镑,另一个人的估计为300镑,那么我们就可以认为,叫别人来估计体重是非常不可信的方法。如果用磅秤 ,连续测量两次的结果都是相同的,因而我们可以说,在测量体重方面,用磅秤的方法要比叫人来估计更可信。我们可以用信度系数来表示信度的大小。
我们知道在进行测量时,误差是难免的,这就使得真实值和测量值之间是不可能完全一致。我们可以这样来表示真实值和测量值之间的关系。
X=T+B+E
T表示真实值,B表示偏差即系统误差,E表示测量误差即随机误差。由于系统误差很难分解,因而有些书中的分解式将系统误差包括在真实值之中,因而X可以简单地概括为X=T+E
对于测量误差E,一般假定他的期望值是0,却与真实值相独立,在此假定下,可以证明: E(x)=E(T)实得分数和真分数的总体均值相等。 σ2x=σ2T+σ2E实得分的方差等于真分数的方差与误差方差之和。
信度一般规定是真分数的方差在总体方差中所占的比例,即:
信度系数Rxx=σ2T/σ2 X= 1-(σ2E/σ2X)
信度系数越大,表明测量的可信程度越大。在实际应用中,信度主要有以下几种类型:
(一) 重测信度
这种方法通常是重复同样的测量来检验信度信度系数可以用相关系数来表示。假如我们第一次测量时的观测值是X,第二次的观测值是Y,那么重测信度就等于X与Y的相关系数。
但重复测量时,我们要注意两次测量的时间间隔要恰当。如果时间间隔太久,可能会发生一些变故,影响到被调查者的态度,那么前后的测量就会有很大的差异。
(二)复本信度
复本是针对原本而言的,它使原本的复制品。
对一项调查的问题,让被调查者接受问卷测量,并同时接受调查问卷的副本的调查,然后根据结果计算原本和复本的相关系数,就得到复本信度。
(三)折半信度
通常是在无副本且不准备重测的情况下,我们就用折半信度来计算信度系数。
举例来说,如果有一份问卷,其中有十个问题涉及到女性歧视现象。利用折半信度时,可将是个问题随机分成两组,每组有五个问题,然后根据每组的测量结果来计算两组的相关系数,就是折半信度,Rhh。但整个问卷的信度需要用校正公式来得到:Rxx=2Rhh/(1+Rhh) (变异性相等)Rxx=2(1-(Sa2+Sb2)) (两部分的变异性不等)。
(四)评分者信度
这种方法在测量工具的标准化程度较低的情况下进行的。不同评分者的判分标准也会影响测量的信度,要检验评分者信度,可计算一个评分者的一组评分以另一个评分者的一组评分的相关系数。
效 度
效度就是正确性程度,即测量工具在多大程度上反映了我们想要测量的概念的真实含义,效度越高,即表示测量结果越能显示出所要测量的对象的真正特征。类似于信度系数的公式,效度系数一般规定为与测量的目的相关的分数的方差 在总方差中所占的比例,即效度= σ2Tx/σ2x=1-(σ2T0+σ2E)/ σ2x,Tx是通过分解真分数得到的。我们将T分成两部分,一部分是我们想要测量的特质Tx,另一部分是与测量目的不相关的T0, T=Tx+T0 。
效度类型
效度是一个多层面的概念,它是相对于特定的研究目的和研究侧面来言的。因而,检验效度必须针对其特定的目的功能及适用范围,从不同的角度收集各方面的资料分别进行。检验效度的方法大体有三种。
(一) 内容效度
考察内容效度旨在系统地检查测量内容的适当性,并根据我们对所研究的概念的了解去鉴别测量内容是否反映了这一概念的基本内容。检验内容效度就是检验由概念到指标的经验推演是否符合逻辑,是否有效。
内容效度实质上是一个判断问题。K.D贝利在《社会研究方法》中指出,内容效度必须考虑两个主要问题:
(1) 测量工具所测量的是否正是调查人员所想要测量的那种行为
(2) 测量工具是否提供了有关的那种行为的适当样品
(二) 准则效度
准则效度是指被假设或定义为有效的测量标准,符合这种标准的测量工具是可以作为测量某一特定现象或概念的效标。当我们对同一现象的或概念进行测量时,我们可以使用多种的测量工具,每种测量方式与效标的一致性就成为准则效度。
(三) 建构效度
考察建构效度就是要了解测量工具是否反映了概念和命题的内部结构,这种方法常常在理论的研究中使用。由于它是通过与理论假设相比较来检验的,因此建构效度也被称为理论效度。
对建构效度的理解我们可以参考一下艾尔.巴比的《社会研究方法》的173页。
最后我们可以通过这样的图示来更清晰地理解三种效度类型
(1)内容效度 (2) 准则效度 (3)建构效度
概念层次 X 政治知识 X 学习能力 X工作积极性 Y闲暇时间利用
经验层次 Y政治成绩 X1 X2 X1工作主动性 Y1有效活动时间比率
预测学习成绩 实际学习成绩 X2工作动机
信度和效度的关系
信度和效度的关系我们可以参考一下艾尔。巴比的《社会研究方法》的173图示。这个图示很清晰地说明了二者的关系。
通过信度系数和效度系数的计算公式我们也可以从数理的方面来理解两者的关系:
由于σ2x=σ2T0+ σ2x,σ2T0可以理解是系统偏差的方差。σ2T大并不能保证σ2Tx 也大,也就是信度高不能说明效度高。
但σ2Tx相对于来说很大的话,即效度高,那么,σ2T /σ2x也较大,即效度高,信度一定高,也就是说信度是效度的必要条件,但不是充分条件。
最后我们可以这样概括两者的关系:
(1) 信度低,效度不可能高。因为如果测量的数据不准确,也并不能有效地说明所研究的对象
(2) 信度高,效度未必高。例如,如果我们准确地测量出某人的经济收入,也未必能够说明他的消费水平。
(3) 效度低,信度很可能高。例如,即是一项研究未能说明社会流动的原因,但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。
(4) 效度高,信度也必然高。
其实也没什么难的,听着有些可怕, 公式出来了就是用编程实现公式了,里面涉及了很多算法,就不贴出来了,
贴出来一个C语言常用的排序问题 当时在VB里用到了就写了一个算法肯定不要当时只是为了实现功能
'数组排序 把无序数组给重新排列

生成的报表..
******************************
报告生成日期:2006-6-8 0:05:15
数据表名称为: '5楼$ '
数据表总记录数为:1698
统计信息如下************************
当然试卷的套数为: 70
试卷的名称分别为: 5185;5186;5187;5188;5189;5190;5191;5192;5193;5194;5195;5196;5197;5198;5199;5200;5201;5202;5203;5204;5205;5206;5207;5208;5209;5210;5211;5212;5213;5214;5215;5216;5217;5218;5219;5220;5221;5222;5223;5224;5225;5226;5227;5228;5229;5230;5231;5232;5233;5234;5235;5236;5237;5238;5239;5240;5241;5242;5243;5244;5245;5246;5247;5248;5249;5250;5251;5252;5253;5254;
******************************当前试卷为 :5185
当前试卷人数为 :25
当前试卷题数为 :23
----------
当前为试卷5185 第 1题
平均分为:.68
最大值为:1
最小值为:0
难度为:.68
方差为:5.44
区分度为:0
效度为:.53
----------
----------
当前为试卷5185 第 2题
平均分为:.64
最大值为:1
最小值为:0
难度为:.64
方差为:5.76
区分度为:0
效度为:.56
----------
----------
当前为试卷5185 第 3题
平均分为:.72
最大值为:1
最小值为:0
难度为:.72
方差为:5.040001
区分度为:0
效度为:.44
----------
----------
当前为试卷5185 第 4题
平均分为:.56
最大值为:1
最小值为:0
难度为:.56
方差为:6.160001
区分度为:.01
效度为:.64
----------
----------
当前为试卷5185 第 5题
平均分为:.72
最大值为:1
最小值为:0
难度为:.72
方差为:5.040001
区分度为:0
效度为:.44
----------
----------
当前为试卷5185 第 6题
平均分为:.88
最大值为:1
最小值为:0
难度为:.88
方差为:2.64
区分度为:-.18
效度为:.18
转载地址http://www.3q2008.com/soft/search.asp?keyword=141
相关文章:
vb机试考试成绩分析与统计,设计与实现(高数概率统计)-141-(代码+程序说明)
转载地址http://www.3q2008.com/soft/search.asp?keyword141 前言: 为何口出狂言,作任何VB和ASP的系统, 这个就是很好的一个证明 :) 又有些狂了... 数据库操作谁都会,接触的多了也没什么难的,VB编程难在哪?算法上,这个是一个算法题的毕业设计,里面涉及到对试卷的 平均分,最…...
Arm MMU深度解读
文章目录 一、MMU概念介绍二、虚拟地址空间和物理地址空间2.1、(虚拟/物理)地址空间的范围2.2、物理地址空间有效位(范围) 三、Translation regimes四、地址翻译/几级页表?4.1、思考:页表到底有几级?4.2、以4KB granule为例,页表的…...
2024 年 AI 辅助研发趋势
在2024年,AI辅助研发的应用趋势将非常广泛。举个例子,比如在医疗健康领域,AI将深度参与新药研发、早期癌症研究以及辅助诊断等,助力医疗技术的突破。同时,在农业领域,AI也将通过无人机、智能装备等方式&…...
聊聊pytho中的函数
Python中的函数 一、Python中函数的作用与使用步骤 1、为什么需要函数 在Python实际开发中,我们使用函数的目的只有一个“让我们的代码可以被重复使用” 函数的作用有两个: ① 代码重用(代码重复使用) ② 模块化编程&#x…...
Python中starmap有什么用的?
目录 前言 starmap函数的作用 starmap函数的用法 starmap函数的示例 1. 对每个元组元素进行求和 2. 对每个元组元素进行乘积 实际应用场景 1. 批量处理函数参数 2. 并行处理任务 3. 批量更新数据库 总结 前言 在Python中, starmap 是一个非常有用的函数&…...
面向切面编程 AOP
提示:主要内容参考动力节点老杜的Spring6讲义。 面向切面编程 AOP 一、AOP介绍二、AOP的七大术语三、切点表达式 IoC使软件组件松耦合。AOP让你能够捕捉系统中经常使用的功能,把它转化成组件。AOP(Aspect Oriented Programming)&a…...
POS 之 奖励机制
为什么需要有奖惩机制 如果没有奖励,就不会有节点参与POS,运营节点有成本,而奖励正是让运营者获利的方式 如果没有惩罚,网络上会充斥着很多无效节点,会扰乱甚至破坏网络 所有奖励和惩罚在每个 Epoch 实施一次 奖励 什…...
Unity类银河恶魔城学习记录9-7 p88 Crystal instead of Clone源代码
Alex教程每一P的教程原代码加上我自己的理解初步理解写的注释,可供学习Alex教程的人参考 此代码仅为较上一P有所改变的代码 【Unity教程】从0编程制作类银河恶魔城游戏_哔哩哔哩_bilibili Blackhole_Skill_Controller.cs using System.Collections; using System…...
导出RWKV模型为onnx
测试模型: https://huggingface.co/RWKV/rwkv-5-world-3b 导出前对modeling_rwkv5.py进行一个修改: # out out.reshape(B * T, H * S) out out.reshape(B * T, H * S, 1) # <<--- modified out F.group_norm(out, nu…...
【LeetCode】整数转罗马数字 C语言 | 此刻,已成艺术(bushi)
Problem: 12. 整数转罗马数字 文章目录 思路解题方法复杂度Code 思路 暴力破解 转换 解题方法 由思路可知 复杂度 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1) Code char* intToRoman(int num) {char *s (char*)malloc(sizeof(char)*4000), *p s;while(…...
移动App开发常见的三种模式:原生应用、H5移动应用、混合模式应用
引言 在移动应用市场的迅猛发展中,移动App开发正日益成为技术创新和用户体验提升的焦点。对于开发者而言,选择适合自己项目的开发模式成为至关重要的决策。本文将探究移动App开发的三种常见模式:原生应用、H5移动应用和混合模式应用。这三种…...
k8s Secret配置资源,ConfigMap 存储配置信资源管理详解
目录 一、Secret 概念 三种Secret类型 pod三种使用secret的方式 应用场景:凭据: 二、 示例 2.1、用kubectl create secret命令创建 Secret 创建Secret: 查看Secret列表: 描述Secret: 2.2、用 base64 编码&…...
POS 之 最终确定性
Gasper Casper 是一种能将特定区块更新为 最终确定 状态的机制,使网络的新加入者确信他们正在同步规范链。当区块链出现多个分叉时,分叉选择算法使用累计投票来确保节点可以轻松选择正确的分叉。 最终确定性 最终确定性是某些区块的属性,意味…...
Vue快速开发一个主页
前言 这里讲述我们如何快速利用Vue脚手架快速搭建一个主页。 页面布局 el-container / el-header / el-aside / el-main:https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/container <el-container><el-header style"background-color: #4c535a"…...
Java SE入门及基础(33)
final 修饰符 1. 应用范围 final 修饰符应该使用在类、变量以及方法上 2. final 修饰类 Note that you can also declare an entire class final. A class that is declared final cannot be subclassed. This is particularly useful, for example, when creating an imm…...
ChatGPT逐步进入留学圈但并不能解决留学规划的问题
2022 年底,一个能像人类一样对话的AI软件ChatGPT,在5天内突破一百万用户,风靡全球,如今用户已达1.8亿。 四个月后,ChatGPT进化为GPT4版本。该版本逻辑、数学推理能力卓越。拿留美标准化考试举例,GPT4能够在…...
WebGL之灯光使用解析
在使用灯光之前,首先我们需要了解,与定义更广泛的 OpenGL 不同,WebGL 并没有继承 OpenGL 中灯光的支持。所以你只能由自己完全得控制灯光。幸运得是,这也并不是很难,本文接下来就会介绍完成灯光的基础。 在 3D 空间中…...
【Spring云原生系列】SpringBoot+Spring Cloud Stream:消息驱动架构(MDA)解析,实现异步处理与解耦合
🎉🎉欢迎光临,终于等到你啦🎉🎉 🏅我是苏泽,一位对技术充满热情的探索者和分享者。🚀🚀 🌟持续更新的专栏《Spring 狂野之旅:从入门到入魔》 &a…...
PostgreSQL索引篇 | TSearch2 全文搜索
PostgreSQL版本为8.4.1 (本文为《PostgreSQL数据库内核分析》一书的总结笔记,需要电子版的可私信我) 索引篇: PostgreSQL索引篇 | BTreePostgreSQL索引篇 | GiST索引PostgreSQL索引篇 | Hash索引PostgreSQL索引篇 | GIN索引 (倒排…...
SpringMVC 中的常用注解和用法
⭐ 作者:小胡_不糊涂 🌱 作者主页:小胡_不糊涂的个人主页 📀 收录专栏:JavaEE 💖 持续更文,关注博主少走弯路,谢谢大家支持 💖 注解 1. MVC定义2. 注解2.1 RequestMappin…...
使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明:假设每台服务器已…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
从WWDC看苹果产品发展的规律
WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会,其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具,对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析,形成了这份…...
安宝特方案丨XRSOP人员作业标准化管理平台:AR智慧点检验收套件
在选煤厂、化工厂、钢铁厂等过程生产型企业,其生产设备的运行效率和非计划停机对工业制造效益有较大影响。 随着企业自动化和智能化建设的推进,需提前预防假检、错检、漏检,推动智慧生产运维系统数据的流动和现场赋能应用。同时,…...
DIY|Mac 搭建 ESP-IDF 开发环境及编译小智 AI
前一阵子在百度 AI 开发者大会上,看到基于小智 AI DIY 玩具的演示,感觉有点意思,想着自己也来试试。 如果只是想烧录现成的固件,乐鑫官方除了提供了 Windows 版本的 Flash 下载工具 之外,还提供了基于网页版的 ESP LA…...
linux 下常用变更-8
1、删除普通用户 查询用户初始UID和GIDls -l /home/ ###家目录中查看UID cat /etc/group ###此文件查看GID删除用户1.编辑文件 /etc/passwd 找到对应的行,YW343:x:0:0::/home/YW343:/bin/bash 2.将标红的位置修改为用户对应初始UID和GID: YW3…...
selenium学习实战【Python爬虫】
selenium学习实战【Python爬虫】 文章目录 selenium学习实战【Python爬虫】一、声明二、学习目标三、安装依赖3.1 安装selenium库3.2 安装浏览器驱动3.2.1 查看Edge版本3.2.2 驱动安装 四、代码讲解4.1 配置浏览器4.2 加载更多4.3 寻找内容4.4 完整代码 五、报告文件爬取5.1 提…...
Maven 概述、安装、配置、仓库、私服详解
目录 1、Maven 概述 1.1 Maven 的定义 1.2 Maven 解决的问题 1.3 Maven 的核心特性与优势 2、Maven 安装 2.1 下载 Maven 2.2 安装配置 Maven 2.3 测试安装 2.4 修改 Maven 本地仓库的默认路径 3、Maven 配置 3.1 配置本地仓库 3.2 配置 JDK 3.3 IDEA 配置本地 Ma…...
dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...
Spring Cloud Gateway 中自定义验证码接口返回 404 的排查与解决
Spring Cloud Gateway 中自定义验证码接口返回 404 的排查与解决 问题背景 在一个基于 Spring Cloud Gateway WebFlux 构建的微服务项目中,新增了一个本地验证码接口 /code,使用函数式路由(RouterFunction)和 Hutool 的 Circle…...
