Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності




Скачати 62.66 Kb.
НазваМножинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності
Дата конвертації03.03.2014
Розмір62.66 Kb.
ТипЗадача
uchni.com.ua > Інформатика > Задача


МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ

БЕРДЯНСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ПЕДАГОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ФАКУЛЬТЕТ ОСВІТНІХ ІНЖЕНЕРНО-ПЕДАГОГІЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ


ЗВІТ

ДО ЛАБОРАТОРНОЇ РОБОТИ № 3
на тему «Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності» з дисципліни «Комп’ютерно – аналітична діяльність в системах управління та навчання»

Виконав




студент 202 б групи ФОІПТ

Моргун І. М.










Перевірила




старший викладач

Горбатюк Л. В.

Бердянськ 2013

^ Тема: Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності.

Мета: дати студентам, майбутнім інженерам-педагогам представлення про можливості множинного регресійного аналізу при побудові моделей навчальної діяльності, виробити практичні навички проведення множинного регресійного аналізу засобами пакета Statistica і побудови емпіричних і теоретичних регресійних залежностей.

Умова задачі 1: У ВНЗі вчиться велика кількість студентів, і керівництво ВНЗу хотіло б знати, як успішність (1-5 балів) студента y функціонально залежить від його відвідування лекційних занять (1-100 %), уважності на заняттях (1-100 %) і прагнення до придбання знань (1-6 балів).

Вихідні дані наведені в таблиці 1.

Таблиця 1. Варіант № 6


Порядок вирішення

Задача вирішується в два етапи:

1. Побудова кореляційного поля (діаграм розсіювання пар перемінних (успішність, відвідування), (успішність, уважність), (успішність, прагнення)).





2. Висновок результатів множинного регресійного аналізу і їхня інтерпретація.

На Рис1. представлені результати множинної регресії



Рис1.

Зав. перем. – ім'я показника. У нашому випадку – Успішність.

Число набл. – число випадків, за якими побудована регресія. У прикладі число дорівнює 15.

Множеств. R – коефіцієнт множинної кореляції. (Зв’язок між 1-им результативним та декількома факторними признаками).

R2– квадрат коефіцієнта множинної кореляції, звичайно називаний коефіцієнтом детермінації. Він показує частку загального розкиду (відносно вибіркового середнього залежних перемінних), який пояснюється побудованою регресією.

cкоррект. R2 - скоректований коефіцієнт детермінації.

^ Стандартная ошибка оценки - є мірою розсіювання значень, що спостерігаються, щодо регресійної прямої.

Св. член – оцінка вільного члена регресії. Значення коефіцієнта b0 у рівнянні регресії.

Ст. ошибка - стандартна помилка оцінки вільного члена. Стандартна помилка коефіцієнта b0 у рівнянні регресії.

t (df) and p-value – значення t-критерію і рівня p. t-критерій використовується щодо перевірки гіпотези про рівність нульового вільного члена регресії.

^ F – значення F-критерію (критерію Фішера).

сс – число ступенів волі F-критерію.

p – рівень значимості.

В інформаційній частині насамперед дивляться на значення коефіцієнта детермінації. У нашому прикладі R2 = 0,9897. Це значить, що побудована регресія пояснює 98,97 % розкиду значень Успішності щодо середнього. Це гарний результат.

Далі дивляться на значення F-критерію і рівень його значимості p. F-критерій використовується щодо перевірки значимості регресії. У даному прикладі велике значення F-критерію = 354,0407 і рівень, що дається у вікні, значимості p=0,000000 показують, що побудована регресія високо значима.

На Рис2. представлена підсумкова таблиця регресії


Рис2.

У третьому стовпці таблиці ви бачите оцінки невідомих параметрів моделі:

a = 1,718560;

b1 = 0,021789;

b2 = 0,002052;

b3 = 0,103059.

Отже, шукана модель залежності показника від факторів має вигляд:

Успішність = 1,718560+ 0,021789 * Відвідування +

+ 0,002052* Уважність + 0,103059 * Прагнення

Ця модель інтерпретується в такий спосіб: якщо за інших рівних умов

відвідування збільшується (зменшується) на одиницю, то відповідно до цієї оцінки перемінна успішність збільшується (зменшується) на 0,021789 одиниць. У нашому випадку це значить, що збільшення (зменшення) відвідування на 1 % приведе, за інших рівних умов, до збільшення (зменшення) успішності на 0,021789 бала.
Умова задачі 2: Виконання домашніх робіт студентом (%) залежить від кількості годин, проведених у бібліотеці (годин), якості дидактичних матеріалів (0 – 50 балів) і прагнення досягти високих результатів у навчанні (%). Необхідно побудувати модель залежності і визначити, як залежить успішність студента від величин названих факторів.

Вихідні дані наведені в таблиці 2.

Таблиця 2



Порядок вирішення

Задача вирішується в два етапи:

1. Побудова кореляційного поля (діаграм розсіювання пар перемінних (домашня робота, години у бібліотеці), (домашня робота, якість матеріалів), (домашня робота, прагнення)).




2. Висновок результатів множинного регресійного аналізу і їхня інтерпретація.

На Рис3. представлені результати множинної регресії.

Рис3.

Зав. перем. – ім'я показника. У нашому випадку – домашня робота.

Число набл. – число випадків, за якими побудована регресія. У прикладі число дорівнює 15.

Множеств. R – коефіцієнт множинної кореляції. (Зв’язок між 1-им результативним та декількома факторними признаками).

R2– квадрат коефіцієнта множинної кореляції, звичайно називаний коефіцієнтом детермінації. Він показує частку загального розкиду (відносно вибіркового середнього залежних перемінних), який пояснюється побудованою регресією.

cкоррект. R2 - скоректований коефіцієнт детермінації.

^ Стандартная ошибка оценки - є мірою розсіювання значень, що спостерігаються, щодо регресійної прямої.

Св. член – оцінка вільного члена регресії. Значення коефіцієнта b0 у рівнянні регресії.

Ст. ошибка - стандартна помилка оцінки вільного члена. Стандартна помилка коефіцієнта b0 у рівнянні регресії.

t (df) and p-value – значення t-критерію і рівня p. t-критерій використовується щодо перевірки гіпотези про рівність нульового вільного члена регресії.

^ F – значення F-критерію (критерію Фішера).

сс – число ступенів волі F-критерію.

p – рівень значимості.

В інформаційній частині насамперед дивляться на значення коефіцієнта детермінації. У нашому прикладі R2 = 0,9871. Це значить, що побудована регресія пояснює 98,71 % розкиду значень домашня робота щодо середнього. Це гарний результат.

Далі дивляться на значення F-критерію і рівень його значимості p. F-критерій використовується щодо перевірки значимості регресії. У даному прикладі велике значення F-критерію = 281,5984 і рівень, що дається у вікні, значимості p=0,000000 показують, що побудована регресія високо значима.

На Рис4. представлена підсумкова таблиця регресії



Рис. 4

У третьому стовпці таблиці ви бачите оцінки невідомих параметрів моделі:

a = 4,454122;

b1 = 2,040899;

b2 = 0,330864;

b3 = -0,218542

Отже, шукана модель залежності показника від факторів має вигляд:

^ Домашня робота=4,454122 +2,040899 * Години у бібліотеці +

+ 0,330864* Якість матеріалів + (- 0,218542)* Прагнення

Ця модель інтерпретується в такий спосіб: якщо за інших рівних умов

години проведені у бібліотеці збільшаться (зменшаться) на одиницю, то відповідно до цієї оцінки перемінна домашня робота збільшується (зменшується) на 2,040899 %. У нашому випадку це значить, що збільшення (зменшення) годин проведених у бібліотеці на 1 годину приведе, за інших рівних умов, до збільшення (зменшення) виконання домашніх робіт на 2,040899 %.
Висновок: у мене з’явились представлення про можливості множинного регресійного аналізу при побудові моделей навчальної діяльності, виробились практичні навички проведення множинного регресійного аналізу засобами пакета Statistica і побудови емпіричних і теоретичних регресійних залежностей.


Схожі:

Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності iconВідділ української мови та літератури Інтернет-консультація
Систематична навчально-тренувальна робота обов’язково матиме позитивний результат, якщо педагоги формують глибоку мотивацію до пізнавальної...
Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності iconПлан роботи департаменту навчально-пізнавальної діяльності на 1 семестр...

Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності iconІнтерактивні методи роботи як засіб активізації навчально-пізнавальної діяльності учнів
В 2009-2010 н р. Мо вчителів природничого циклу Шепетівської сзош №2 І –ііі ст працювали над проблемою: Шляхи модернізації навчально-виховного...
Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності icon«формування самостійної пізнавальної діяльності учнів та студентів...
Психолого-педагогічні аспекти організації самостійної пізнавальної діяльності учнів та студентів
Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності icon«Метод проектів, як спосіб підвищення якості та ефективності пізнавальної...
...
Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності iconУроках математики
Однією з особливостей викладання шкільного курсу математики є необхідність використання саме інформаційних технологій, які дійсно...
Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності iconПлан роботи департаменту навчально-пізнавальної діяльності (днпд)...
Підводити підсумки успішності учнів школи за семестр, рік. Результати висвітлювати в стіннівках
Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності iconЛітературна освіта у профільній школі: шляхи активізації пізнавальної діяльності учнів
Прямів розвитку загальноосвітньої школи нині визнано профілізацію змісту й організаційних форм літературної освіти. Профільну диференціацію...
Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності iconВесел івська районна різнопрофільна гімназія Групові форми організації...
Манізацію, загальнорозвивальний характер. Особистісно орієнтоване навчання передбачає організацію навчання на засадах глибокої поваги...
Множинний регресійний аналіз якості навчально-пізнавальної діяльності iconАналіз роботи методичного об'єднання вчителів природничо-математичного циклу За 2012-2013 н р
Активізація пізнавальної діяльності учнів на уроках природничо-математичного циклу”. До складу мо входять 5 вчителів: географії –...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Школьные материалы


База даних захищена авторським правом © 2014
звернутися до адміністрації
uchni.com.ua
Головна сторінка