应用统计学方面论文范文例文,与基于SPSS的统计专业学生能力倾向聚类相关论文怎么写

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摘 要：文中利用SPSS软件对统计专业学生的成绩进行聚类分析,将学生分为四类,分析了每类学生的能力倾向,并进行了相应的就业指导.

关键字：SPSS；聚类分析；能力倾向；就业指导

注：本文为江苏省2013年大学生实践创新项目论文.

1聚类分析原理

聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法,它能够将一批样本（或变量）数据根据其诸多特征,按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类,产生多个分类结果.类内部个体特征具有相似性,不同类个体特征的差异性较大.

聚类分析中,个体之间的“亲疏程度”是极为重要的,它将直接影响最终的聚类结果.对“亲疏程度”的测度一般有两个角度：第一,个体间的相似程度；第二,个体间的差异程度.衡量个体间的相似程度通常可采用简单相关系数或等级相关系数等.个体间的差异程度通常通过某种距离来测度.

定义个体间距离的方法也有很多,比如：欧氏距离、平方欧氏距离、切比雪夫距离、Block距离、明考斯基距离等.

常见的聚类分析方法有层次聚类和K-Means聚类.

2数据来源

本文选取了08级统计班31名学生的24门主干课程,分别为：思想道德修养与法律基础、大学生体育、统计学原理、微积分、政治经济学、心理健康教育、线性代数、大学英语、应用统计学、国民经济统计学、线性规划、普通话口语、统计预测与决策、统计信息管理、管理信息系统、调查数据分析、统计实务、概率论与数理统计、运筹学、抽样技术、企业经济统计学、财务管理、SPSS在统计中的应用、消费者行为学.

将这24门课程的成绩输入SPSS19.0软件对其进行聚类分析.

3实证检验

本文采用层次聚类方法进行聚类分析,那么,在衡量数据间的亲疏程度时涉及两个方面的问题,一是度量个体间的亲疏程度,本文采用平方欧氏距离；二是度量个体与小类之间、小类和小类之间的亲疏程度,这方面的度量也是通过距离来测度的,并且,这里的距离是在个体间距离的基础上定义的,常见的距离有最近邻居距离、最远邻居距离、组间平均链锁、组内平均链锁、重心距离和离差平方和法.本文的类间距离采用平均组间链锁距离.

并且,因为数据不存在数量级上的差异,因此无须进行标准化处理.

3.1聚类分析树形图

聚类分析的树形图如图1所示.

从树形图可以看出：全班31名同学可以分成四类,周利静、朱潇潇、夏玉涛这三位同学为一类,郭勇一人为一类,夏正娟、杨欢为一类,剩余25位同学为一类.

3.2各类别能力倾向分析

图1生成的聚类分析树形图

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通过比较各类别的成绩,解释各类别的学生能力倾向特点.

各类别的成绩分布如表1所示.（考虑到页面的限制,表1的课程只列举了其中的一部分.）

从表1的成绩,可以得到如下的分析结果：

第一类：有周利静、朱潇潇、夏玉涛三位同学.这三名学生各科成绩都普遍不错,有多门功课成绩都是名列前茅,总平均成绩也是全班的前三名.她们是各科普遍优秀的典型代表,因此可以定义她们为“优秀型学生”.

第二类：有陈佩佩等25位同学,是最大的一个类别.从成绩看,他们的各科成绩比较平均.基本上没有特别好的也没有特别差的,都维持在中游的水平,因此可以定义他们为“良好型学生”.

第三类：只有郭勇一位同学.他的成绩没有高分但也没有不及格的,但是纵向比较可以看出,比如他的《大学英语》课程,考了68分,但是排在班级倒数第二,再比如说,《统计信息管理》课程,考了63分,全班倒数第一.因此,虽然他的总平均分也能达到75分,但他跟第二类的同学们显然还是有差距的.因此,可以定义他为“合格型学生”.

第四类：有夏正娟和杨欢两位同学.这两位同学都存在着课程不及格现象,夏正娟的《应用统计学》和《国民经济统计学》两门课程不及格,杨欢《应用统计学》和《统计实务》不及格,且不及格成绩很低.他们都属于统计学方面的应用实务方面掌握得很差.因此可以定义她们为“不及格学生”.

3.3相应就业指导

对于“优秀型学生”,不论是理论、实践还是技能操作,她们都能够胜任.应该努力培养她们成为统计工作岗位的骨干力量.

对于“良好型学生”,他们具备良好的统计知识和技能,只是学得不太精,这部分同学应该根据自身爱好,发挥各自所长,培养成为统计工作岗位的技术能手.

对于“合格型学生”,他的统计专业素养不是很好,但他的统计软件动手操作能力不错,建议在统计工作岗位中成长为数据分析软件能手.但要想走得远,必须还要进一步地重温统计专业基础知识.

对于“不合格学生”,她们的统计应用型课程存在不及格,且其他课程成绩一般,因此建议她们可以改选其他方面工作,不要拘泥在统计工作岗位上.

参考文献

[1]薛薇.基

应用统计学方面论文范文例文

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