拿到辩题的分析方法

拿到辩题的分析方法
拿到辩题的分析方法

第一章辩论概述

1.从客观的角度来说,客观事物之间的关系错综复杂,事物的本质又隐藏在事物表象的背后。

2.从主观的角度来分析,不同的人对客观事物的认识本来就存在差异。

3.从主客观之间的角度考虑,客观世界的运动发展是无穷无尽的,而人的认知总会存在一定的局限性。

第三章辩论的准备

一.辩论的审题和立论

(一)审题

1.定准基调

(1)辨析辩题的类型。

辩题的性质分类:(定性)

价值性命题,即辩论某件事情的利与弊,好与坏;第二类是事实行命题,即辩论某件事是真实还是虚假;第三类是政策性命题,即辩论某件事该做还是不该做。

辩题内部的逻辑关系去辨析:(定位)

第一种形式是从属型辩题,也就是辩题所提出的两种事物彼此是从属关系;第二种形式是条件性辩题,也就是辩题所提出的一类事物是另一类事物出现的前提;第三种形式是比较型辩题,也就是对同时出现的两种事物比较其优劣,好坏。

例子:“愚公移山还是搬家”提出问题

愚公面对的主要问题是什么

愚公移山会产生什么样的问题?带来什么样的影响?

愚公为什么应该搬家?

移山精神是否就是中华民族精神的本体?

移山行动与文化发展规律是否一致?

愚公应该搬家的主,客观依据是什么?

愚公搬家的文化支持何在?

愚公应当搬家的价值体现在哪里?

如何评价愚公搬家之“智”,搬家之“勇”,体现在何处?

审题应当发现的可比较因素:辩题对双方的利与弊,双方可能理论的角度,攻击的火力点和防守的底线;主要理论和材料的利弊;与辩题相关的辩场观众情绪,思想倾向的利弊。

(二)立论

辩论命题的分类:价值命题,事实命题和政策命题。

价值命题一般是讨论某事是否较好,如“发展旅游业的利大于弊”---逻辑能力

事实命题是讨论某件事是否真实。---举例实证

政策命题是讨论某件事该不该做。---逻辑和实例结合

1.立论的两个基本原则

(1)弱化我我方命题,强化对方命题。即明确的指出对方应该论证的内容,尽可能的扩大己方立论的范围。

1.对辩题中的主要概念做限制性解释。

2.对辩题加上一定的条件。

(2)尽量选择逻辑性强,不易受到攻击的立场。---高立论

对显而易见,众所周知的观点予以承认,把辩论放到更高的境界。

2.立论的具体方法

(1)限制辩题:通过对辩题中概念的界定或设置某种条件,或对命题范围作限定或者延伸,使命题对己方有利。

具体方法有:第一,扩大内涵,缩小外延。对辩题追加前提,在现有辩题范围内,进一步增加条件,缩小命题的范围,限制和排除不利因素,形成对自己最有利的立论点。第二,扩大外延,包容内涵。当固守原辩题范围于己方十分不利时,在不改变辩题的前提下把辩题范围扩大,使己方辩题能包容原题内涵,超越原题内涵。

(2)转移战场:避开于己方不利的话题,另辟战场,超越对方命题范围。1.预测对方命题范围,并且设法超越。2.不与对方在这一范围内纠缠,或者干脆承认对方提出的显而易见的观点和事实,而是在更高的层次上立论,迫使对手在这个新战场上作战。

(3)界定概念,准确定义:对关键性概念下定义的方式,把整个立论判断纳入己方既有的轨道中。条件是,并非所有的命题经过重新界定就能合情合理。在重新定义概念的时候,关键是定义一定要在公众可以理解和接受的范围内,不能生拉硬扯。

(4)打破常规:用充分的例证证明新奇的观点,避免违反人们的基本常识。

二.辩论材料的准备

从立论和驳论的需要来分析,辩论需要以下两种材料:

1.事实材料

(1)具体的事实材料,指与辩题有关的正面的,反面的,历史的,现实的,能够反应事物的面貌,性质,变化,时间,地点,原因,结果的具体事实材料。

(2)概括性事实材料,是概括反映了某一事物,或者同一类事物,或者事物全貌的事实材料。这种材料能够从全局的角度揭示事物的本质规律,有说服力。

(3)统计数字材料,指由权威部门统计的某类事物的综合数字,百分比等。

2.理论性材料:包括与辩题有关的社会科学和自然科学的基本原理,科学定理,公式;经过时间和时间考验的经典言论,名言格言;寓理于事的寓言故事,历史典故,民谚歌谣;专业知识,学科知识;与辩题有关的政策,规定,法律,法规。要求准确且典型。

数据收集与整理

.数据收集与整理 教材分析 (一)本节知识在教材中的地位 统计概率所提供的“运用数据进行推断”的思维方法已成为现代社会一种普遍并且强有力的思维方式。“统计与概率”领域主要学习怎样收集、整理、描述、分析数据及处理数据的基本方法和概率的初步知识。本章内容是第三学段统计部分的第一章,主要内容是收集数据和整理数据的常用方法,是今后学习统计的基础。 (二)重点难点分析 1.重点 收集数据的方法和数据整理的方法。 2.难点 抽样调查收集数据时的方案设计、数据分析以及根据数据的分析结果作出合理的判断。 (三)总体目标 1.知识目标

能从事收集、整理、描述、分析数据,作出判断并进行交流活动,感受抽样的必要性,体会用样本估计总体的思想,掌握抽样调查收集数据的方法,会用表格、析线图反映数据信息。 2.能力目标 会设计简单的调查问卷,在收集、整理、描述和分析数据的统计活动中,能合理地处理数学信息,逐步学会用数据事实说话,并作出合理的推断或大胆的猜测。体会在解决问题的过程中与他人合作的重要性。 3.情感目标 通过对中小学生视力情况的抽样调查过程,培养学生乐于接触社会环境中的数学信息,激发学生在活动中发挥积极作用,敢于面对活动中的困难,并有独立克服困难和运用知识去解决问题的勇气和信心。养成用数据、用事实说话的习惯和事实求是的科学态度。 二、教法与学法 (一)教法 1.充分以学生为主体进行教学,采用调查分析法。 2.采用“调查──收集──整理──分析”的过程教学,养成用数据说话的习惯和实事求是的科学态度。 3. 探讨法,分小组活动,讨论交流多渠道信息反馈。

(二)学法 1.指导学生学会对数据的收集、整理、描述和分析的基本方法,利用样本估计总体是统计的基本思想。 2.引导学生掌握思考问题的方法及解决问题的途径。 3.指导学生利用所学知识,解决实际问题。 三、活动目标 体验统计调查的全过程,确定统计调查方案,确定样本,收集数据,整理、描述、分析数据,得出结论。 四、教学活动设计 (一)创设情境确定方案 1.提出问题(多媒体课件展示问题情境) 随着人们生活水平的提高,电视、电脑的普及,中小学生的视力普遍下降,专家呼吁要保护学生的视力。我校中小学生的视力状况怎样?我们又如何获取这一状况的数据进行分析? (学生开展讨论交流,组织学生自学第156页第一、二和三自然段)

相关分析与回归分析的异同

问:请详细说明相关分析与回归分析的相同与不同之处 相关分析与回归分析都是研究变量相互关系的分析方法,相关分析是回归分析的基础,而回归分析则是认识变量之间相关程度的具体形式。 下面分为三个部分详细描述两种分析方法的异同: 第一部分:相关分析 一、相关的含义与种类 (一)相关的含义 相关是指自然与社会现象等客观现象数量关系的一种表现。 相关关系是指现象之间确实存在的一定的联系,但数量关系表现为不严格相互依存关系。即对一个变量或几个变量定一定值时,另一变量值表现为在一定范围内随机波动,具有非确定性。如:产品销售收入与广告费用之间的关系。 (二)相关的种类 1. 根据自变量的多少划分,可分为单相关和复相关 2. 根据相关关系的方向划分,可分为正相关和负相关 3. 根据变量间相互关系的表现形式划分,线性相关和非线性相关 4.根据相关关系的程度划分,可分为不相关、完全相关和不完全相关 二、相关分析的意义与内容 (一)相关分析的意义 相关分析是研究变量之间关系的紧密程度,并用相关系数或指数来表示。其目的是揭示现象之间是否存在相关关系,确定相关关系的表现形式以及确定现象变量间相关关系的密切程度和方向。 (二)相关分析的内容 1. 明确客观事物之间是否存在相关关系 2. 确定相关关系的性质、方向与密切程度 三、直线相关的测定 (一)相关表与相关图 1. 相关表 在定性判断的基础上,把具有相关关系的两个量的具体数值按照一定顺序平行排列在一张表上,以观察它们之间的相互关系,这种表就称为相关表。 2. 相关图

把相关表上一一对应的具体数值在直角坐标系中用点标出来而形成的散点图则称为相关图。利用相关图和相关表,可以更直观、更形象地表现变量之间的相互关系。 (二)相关系数 1. 相关系数的含义与计算 相关系数是直线相关条件下说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标。相关系数的理论公式为: y x xy r δδδ2= (1)xy 2δ 协方差 x δ x 的标准差 y δ y 的标准差 (2)xy 2δ 协方差对相关系数r 的影响,决定:???<>数值的大小正、负)或r r r (00 简化式 ()()2222∑∑∑∑∑∑∑-?--= y y n x x n y x xy n r 变形:分子分母同时除以2 n 得 r =???????????? ??-???????????? ??-?-∑∑∑∑∑∑∑2222n y n y n x n x n y n x n xy =()[]()[]2222y y x x y x xy -*-?-=y x y x xy δδ-?- n x x x ∑-=2)(δ=()[]n x x x x ∑+?-222=()222x n x x n x +??-∑∑ = () 22x x - 2. 相关系数的性质

回归分析方法

第八章 回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时,一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系,建立合乎机理规律的数学模型,那么通常的办法是搜集大量数据,基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类:一类叫确定性关系,也叫函数关系,其特征是:一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系,变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如,通常人的年龄越大血压越高,但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系,人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下: (1)收集一组包含因变量和自变量的数据; (2)选定因变量和自变量之间的模型,即一个数学式子,利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数; (3)利用统计分析方法对不同的模型进行比较,找出与数据拟合得最好的模型; (4)判断得到的模型是否适合于这组数据; (5)利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据,工作量非常大,所以在计算机普及以前,这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要占用大量时间,而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求,使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱,我们可以十分方便地在计算机上进行计算,从而进一步加深理解,同时,其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理,主要说明建模过程中要做的工作及理由,如模型的假设检验、参数估计等,为了把主要精力集中在应用上,我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理,只要知道回归分析的目的,按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思,那么,仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括:一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型,如何透过输出结果对模型进行分析和改进,回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理;如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题,可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 8.1.1 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ,是待定系数,对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。 假设对于x 的n 个值i x ,得到 y 的n 个相应的值i y ,确定01ββ,的方法是根据最小二乘准则,要使 取最小值。利用极值必要条件令 01 0,0Q Q ββ??==??,求01ββ,的估计值01??ββ,,从而得到回归直线01 ??y x ββ=+。只不过这个过程可以由软件通过直线拟合完成,而无须进行繁杂的运算。

《数据收集整理》教材分析与重难点突破(第1课时)

《数据收集整理》教材分析与重难点突破 重难点: 本节课教学的重点是用调查法收集整理数据,难点是用调查法收集整理数据的过程 突破建议: 1.挖掘情境内涵,理解“选择校服”的本质。 教学这部分内容时,教师首先要创设定校服的情境, 在叙述情境的过程中出示例1红、黄、蓝、白四种颜色,然后提问“选哪种颜色合适?”回答这个问题时,要让学生充分进入情境,真正参与进来。 首先让学生自己观察、思考、交流。在交流中可能大部分学生会选自己喜欢的颜色,因此五花八门。 然后教师要注意引导学生:刚才同学们是针对自己喜欢的颜色来确定校服的。谁来说一说什么是校服?从而引发学生思考、讨论。 最后使学生明确校服的颜色不是以个人的观点为主的,它需要统筹大家的意见。使学生明白,最合理的是选择大部分同学都喜欢的颜色。到底是什么颜色呢?这就需要确定4种颜色中哪种颜色是大多数学生最喜欢的,引出用统计解决问题的方法,即体现了统计的必要,也体现了统计的作用与价值,同时引发下个研讨内容。 2.抓住问题冲突,引出收集信息的方法。 本课解决问题的方法是抽样调查法,调查法是学生首次运用,学生没有这部分知识经验。因此在教学时先通过小组研讨制定解决问题的方案,然后通过全班交流,教师适时的引导从而制定好调查计划。

从研讨到制定计划这一环节中教师要注意倾听学生的发言,能够在顺应学生思维的前提下,顺思导学,引导学生总结解决问题的方法即调查法。 比如:当学生知道校服的颜色不是以个人的观点为主的,它需要统筹大家的意见后,引发学生思考:如何来听取大家的意见呢? 学生的意见可能很多,预设到的答案可能是: (1)在学门口挨个询问?对此学生会反驳太麻烦了,全校人数太多,一天也问不完。 (2)打电话询问。 (3)听老师的。 当学生出现这样的问题时,教师不要立刻给出答案。而是把多种方法都呈现给孩子,让他们针对这些方法进行讨论,指出不足及修改的方案。在这样的前提下,教师抓住学生的一些有用信息进行引导,全校人数太多不好操作,我们可以划分成班级来统计,然后根据众多班级同学的想法来确定校服颜色。这样抽样调查的名词学生不会说出,但是他们会用自己的语言来描述即先调查人数少的同学的意见,在慢慢到人数多同学的意见,从而把这种方法具体的形象的让学生理解。 3.优化调查方式,便于统计。 在学生懂得调查本班同学的意见后,思考用什么方式来记录哪种颜色的人数呢?一般的方法举手、起立、投票等。让学生充分地想、说。可以引导学生多说几种方式,使其体会到调查方式的多样化。在

层次分析法作业答案(20210228092221)

层次分析法作业答案 您已经去过几家主要的摩托车商店,基本确定将从三种车型中选购一 种。您选择的标准主要有:价格,耗油量大小,舒适程度与外表美观情 况。经反复思考比较,构造了它们的成对比较矩阵为 1 3 7 i i 5 7 i 1 8 5 3 三种车型(记为a,b,c 关于价格,耗油 量,舒适程度及您对她们外观喜欢 程度的成对比较矩阵为 1 2 3 1 1 1 1 5 2 1 2 1 2 5 1 7 (价格)丄 3 1 2 1 (耗油量) 2 丄 7 1 1 3 5 1 1 5 3 1 3 1 4 5 1 7 (舒适程度) 1 1 A (外观) 1 1 d 5 4 1 3 7 1 (1) 根据上述矩阵可以瞧出这四项标准在您的心目中的比重就是不 同的,请按由大到小的顺序排出。 (2) 哪辆车最便宜,哪辆车最省油,哪辆车最舒适,您认为哪辆车最漂 亮? 用层次分析法确定您对这三种车型的喜欢程度 (用百分比表示)。比 建模过程如下: 8 5 3 1

2.4940 1.2097 0.3894 0.2111 口 1/ 4 (2.4940/0.5753 1.2097/0.2761 0.3894/0.0965 0.2111/ 0.0518) 1.2068 同理,可求得下面四个比较矩阵权向量与最大特征根。 (价格B1) ( 耗油量B2) a b c a b c 1 1 1 2 3 1 a A a 5 2 b — 1 2 b 1 2 c / c 1 1 1 2 1 1 7 3 2 (舒适程度B3) ( 外表B4) 先构建成对比较矩阵 1 3 7 8 x 1 1 1 5 5 2 列向量归一化,得到矩阵 3 x 1 1 7 5 1 3 x 3 1 1 1 8 5 3 x 4 0.6245 0.6818 0.5250 0.4706 0.2082 0.2273 0.3750 0.2941 B= ,然后按行求与得到矩阵 0.0892 0.0455 0.0750 0.1765 0.0781 0.0455 0.0250 0.0588 2.3019 0.5753 1.1046 0.2761 对矩阵C 归一化得到w , 0.3862 0.0965 C 0.2074 0.0518 2.3019 1.1046 ,再 0.3862 0.2074 A* w =

你应该要掌握的7种回归分析方法

你应该要掌握的7种回归分析方法 标签:机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类: 机器学习(5) 目录(?)[+]转载:原文链接:7 Types of Regression Techniques you should know!(译者/刘帝伟审校/刘翔宇、朱正贵责编/周建丁) 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使用曲线/线来拟合这些数据点,在这种方式下,从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析? 如上所述,回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面,让我们举一个简单的例子来理解它: 比如说,在当前的经济条件下,你要估计一家公司的销售额增长情况。现在,你有公司最新的数据,这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析,我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下: 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系;

2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响,如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员,数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量,用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术? 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量(自变量的个数,因变量的类型以及回归线的形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人,如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合,你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前,先了解如下最常用的回归方法: 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它,即Y=a+b*X + e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。

回归分析方法及其应用中的例子

3.1.2 虚拟变量的应用 例3.1.2.1:为研究美国住房面积的需求,选用3120户家庭为建模样本,回归模型为: 123log log P Y βββ++logQ= 其中:Q ——3120个样本家庭的年住房面积(平方英尺) 横截面数据 P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入 经计算:0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 2 0.371R = ()() () 上式中2β=0.247-的价格弹性系数,3β=0.96的收入弹性系数,均符合经济学的常识,即价格上升,住房需求下降,收入上升,住房需求也上升。 但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的,引进虚拟变量D : 01i D ?=?? 黑人家庭 白人家庭或其他家庭 模型为:112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ= 例3.1.2.2:某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下:(单位:十亿元) ①根据上述数据建立一元线性回归方程:

? 1.01610.09357y x =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型,因1979年中国农村政策发生重大变化,引入虚拟变量来反映农村政策的变化。 01i D ?=?? 19791979i i <≥年 年 建立回归方程为: ?0.98550.06920.4945y x D =++ ()() () 20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F = 虽然上述两个模型都可通过显着性水平检验,但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高,回归的估计误差(y S )更小,说明模型的拟合程度更高,代表性更好。 3.5.4 岭回归的举例说明 企业为用户提供的服务多种多样,那么在这些服务中哪些因素更为重要,各因素之间的重要性差异到底有多大,这些都是满意度研究需要首先解决的问题。国际上比较流行并被实践所验证,比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度,具体方法如下: 假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面,那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量,以A1……Am 为自变量的回归分析,得出不同界面服务对总体A 的影响系数,从而确定各服务界面对A 的影响大小。 同样,A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响,那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数,由此确定A1界面中的重要因素。 通过两个层次的分析,我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度,同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小,由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等,从而起到事半功倍的作用。 例 3.5.4:对某地移动通信公司的服务满意度研究中,利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。 a. 直接进入法 显然,这种方法计算的结果中,C 界面不能通过显着性检验,直接利用分析结果是错误

联合作业分析法技术指导书

联合作业分析法指导意见 1 目的 借助于联合作业分析图研究各作业人员的待工(空闲)情况、作业率及联合作业中耗费时间最长的作业,从而发现空闲与等待的作业时间,改善最耗费时间的作业,降低(减少)周期时间,提高作业效率及效益,谋求配置人员、设备(机器)合理化以达到最有效地运用人力与机器的目的。 2 范围 用于分析一组作业人员(两个或两个以上)的作业情况。 3 定义 联合作业分析是指当几个作业人员共同作业于一项工作时对作业人员时间上的关系的分析以及排除作业人员作业过程中存在的不经济、不均衡、不合理和浪费等现象的一种分析方法。 4 联合作业分析的内容 4.1联合法的作业过程 4.1.1 首先是以各作业人员的各自作业流程为基础(进行详尽的观察和记录); 4.1.2 然后使各作业人员的作业时间坐标应一致; 4.1.3 最后合并绘制出联合作业分析图。 4.1.4 在此基础上,即可着手进行改进分析,拟定改进方案等。 4.1.5 最终所形成的改进方案也要通过联合作业分析图清晰地表示出来。同时配有改进前、后的对比。 4.2联合作业图 联合作业分析图的画法与人-机作业图的画法基本相同,由表头、图表、统计三部分构成。

5 联合法实例分析 5.1联合作业分析的基本原则 利用联合作业分析图对联合作业分析的基本原则是:人与机器的动作若能同时完成为最佳。如下图所示: 工作 B (a)(b)(c) (a)为串行作业加等待需8h; (b)为串行作业无等待需7h; (c)并行作业仅需4h。 由此可知, 人与机器如能同时工作,则在某一固定生产时间内,能获得最低的生产成本。联合作业分析的目的是:如何设法将各个对象的工作进行调配,一方面取消空闲或等待时间,另一方面,则是缩短周期。 5.2联合作业分析的实例 例某车间用吊车搬运零件,每天由工人甲和工人乙负责将零件装入集装箱,装满后,由吊车搬运到车间出口处暂存,吊车只能搬运一箱,来回一次需 5min,而一人装满一箱零件需10min,集装箱搬运场地平面布置如下图所示。 工人甲 工人乙

数据收集方法

数据收集方法

数据收集的方法 和其他领域的研究一样,当我们选定了相应的研究设计之后,一个重要的问题就是如何能准确有效地收集数据,以客观而全面地反映所要研究的心理行为问题的真实状况。在心理学的研究中,通常收集数据的方法包括观察法、访谈法、问卷法、测验法、语义分析法、内容分析法等等,作为心理学研究的一个领域,学校心理学研究通常也采用这些方法,特别是观察法、访谈法、问卷法、测验法、个案研究等。 一、观察法 观察法是研究者通过感官或一定的仪器设备,有目的、有计划地观察儿童的心理和行为表现,并由此分析儿童心理和行为特征和规律的一种方法。 儿童的心理活动有突出的外显性,通过观察其外部行为,可以了解他的心理特征。因此,观察法是学校心理学研究的最基本、最普遍的一种方法。 (一)观察的类型 由于观察的目的不同,可以将观察法分为不同的类型。 1. 自然观察与实验观察 根据观察的数据是在自然条件下取得的,还是在人为干预条件下获得的,观察法可以分为自然观察和实验观察。所谓自然观察法是指在自然的状态下,对儿童的各种心理和行为表现进行观察,搜集研究资料的一种方法。它能够收集到观察对象在日常生活中的真实、典型、一般的行为表现,但这种方法使观察者比较被动,也难于揭示儿童的许多在自然状态下不易表现出来的心理特点。实验观察法指通过人为地改变和控制一定的条件,有目的地引起被研究者的某些心理和行为表现,以便在最有利的条件下对它们进行观察,收集有关研究资料的一种方法。比如,要研究儿童的助人行为,单靠自然观察显然是很困难的,研究者常会创设一定的情境,观察儿童在这种情境下的助人行为的状况,实际上,实验观察法就是我们常说的实验法。 2. 参与观察与非参与观察

回归分析方法应用实例

4、回归分析方法应用实例 在制定运动员选材标准时,理论上要求先对不同年龄的运动员,各测试一个较大的样本,然后,计算出各年龄的平均数、标准差,再来制定标准。 但是,在实际工作中,有时某些年龄组不能测到较大的样本。这时能不能使用统计的方法,进行处理呢? 我们遇到一个实例。测得45名11至18岁男田径运动员的立定三级跳远数据。其各年龄组人数分布如表一。由于受到许多客观因素的限制,一时无法再扩大样本,因此决定使用统计方法进行处理。 第一步,首先用原始数据做散点图,并通过添加趋势线,看数据的变化趋势是否符合随年龄增长而变化的趋势,决定能否使用回归方程制定标准。如果趋势线不符合随年龄增长而变化的趋势,或者相关程度很差就不能用了。 本例作出的散点图如图1,图上用一元回归方法添加趋势线,并计算出年龄和立定三级跳远的: 一元回归方程:Y=2.5836+0.3392 X 相关系数 r=0.7945(P<0.01) 由于从趋势线可以看出,立定三级跳远的成绩是随年龄增加而逐渐增加,符合青少年的发育特点。而且, 相关系数r=0.7945,呈高度相关。因此,可以认为计算出的一元回归方程,反映了11至18岁男运动员年龄和立定三级跳远成绩的线性关系。决定用一元回归方程来制定各年龄组的标准。 第二步,用一元回归方程:Y=2.5836+0.3392 X 推算出各年龄的立定三级跳远回归值,作为各年龄组的第2等标准。 第三步,用45人的立定三级跳远数据计算出标准差为:0.8271。由于在正态分布下,如把平均数作为标准约有50%的人可达到标准,用平均数-0.25标准差制定标准则约有60%的人可达到,用平均数+0.25、+0.52、+0.84标准差制定标准约有40%、30%、20%的人可达到标准。本例用各年龄组回归值-0.25标准差、+0.25标准差、+0.52标准差、+0.84标准差计算出1至5等标准如表2、图2。

第六章相关与回归分析方法

第六章 相关与回归分析方法 第一部分 习题 一、单项选择题 1.单位产品成本与其产量的相关;单位产品成本与单位产品原材料消耗量的相关 ( )。 A.前者是正相关,后者是负相关 B.前者是负相关,后者是正相关 C.两者都是正相关 D.两者都是负相关 2.样本相关系数r 的取值范围( )。 A.-∞<r <+∞ B.-1≤r ≤1 C. -l <r <1 D. 0≤r ≤1 3.当所有观测值都落在回归直线 01y x ββ=+上,则x 与y 之间的相关系数( )。 A.r =0 B.r =1 C.r =-1 D.|r|=1 4.相关分析与回归分析,在是否需要确定自变量和因变量的问题上( )。 A.前者无需确定,后者需要确定 B.前者需要确定,后者无需确定 C.两者均需确定 D.两者都无需确定 5.直线相关系数的绝对值接近1时,说明两变量相关关系的密切程度是( )。 A.完全相关 B.微弱相关 C.无线性相关 D.高度相关 6.年劳动生产率x(千元)和工人工资y(元)之间的回归方程为y=10+70x ,这意味着年劳动生产率每提高1千元时,工人工资平均( )。 A.增加70元 B.减少70元 C.增加80元 D.减少80元 7.下面的几个式子中,错误的是( )。 A. y= -40-1.6x r=0.89 B. y= -5-3.8x r =-0.94 C. y=36-2.4x r =-0.96 D. y= -36+3.8x r =0.98 8.下列关系中,属于正相关关系的有( )。 A.合理限度内,施肥量和平均单产量之间的关系 B.产品产量与单位产品成本之间的关系 C.商品的流通费用与销售利润之间的关系 D.流通费用率与商品销售量之间的关系 9.直线相关分析与直线回归分析的联系表现为( )。 A.相关分析是回归分析的基础 B.回归分析是相关分析的基础 C.相关分析是回归分析的深入 D.相关分析与回归分析互为条件 10.进行相关分析,要求相关的两个变量( )。 A.都是随机的 B.都不是随机的 C.一个是随机的,一个不是随机的 D.随机或不随机都可以 11.相关关系的主要特征是( )。 A.某一现象的标志与另外的标志之间存在着确定的依存关系 B.某一现象的标志与另外的标志之间存在着一定的关系,但它们不是确定的关系 C.某一现象的标志与另外的标志之间存在着严重的依存关系 D.某一现象的标志与另外的标志之间存在着函数关系 12.相关分析是研究( )。 A.变量之间的数量关系 B.变量之间的变动关系 C.变量之间相互关系的密切程度 D.变量之间的因果关系 13.现象之间相互依存关系的程度越低,则相关系数( )。 A.越接近于0 B.越接近于-1 C.越接近于1 D.越接近于0.5 14.在回归直线01y x ββ=+中,若10 β<,则x 与y 之间的相关系数( )。 A. r=0 B. r=1 C. 0<r <1 D. —l <r <0 15.当相关系数r=0时,表明( )。 A.现象之间完全无关 B.相关程度较小

回归研究分析方法总结全面

回归分析方法总结全面

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

一、什么是回归分析 回归分析(Regression Analysis)是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法,其基本组成是一个(或一组)自变量与一个(或一组)因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系,即原因对结果的影响程度。 回归分析是指对具有高度相关关系的现象,根据其相关的形态,建立一个适当的数学模型(函数式),来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程,它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。 二、回归分析的种类 1.按涉及自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。 2.按回归方程的表现形式不同,可分为线性回归分析和非线性回归分析 若变量之间是线性相关关系,可通过建立直线方程来反映,这种分析叫线性回归分析。 若变量之间是非线性相关关系,可通过建立非线性回归方程来反映,这种分析叫非线性回归分析。 三、回归分析的主要内容 1.建立相关关系的数学表达式。依据现象之间的相关形态,建立适当的数学模型,通过数学模型来反映现象之间的相关关系,从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。 2.依据回归方程进行回归预测。由于回归方程反映了变量之间的一般性关系,因此当自变量发生变化时,可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。因变量的回归估计值,虽然不是一个必然的对应值(他可能和系统真值存在比较大的差距),但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。 3.计算估计标准误差。通过估计标准误差这一指标,可以分析回归估计值与实际值之间的差异程度以及估计值的准确性和代表性,还可利用估计标准误差对因变量估计值进行在一定把握程度条件下的区间估计。 四、一元线性回归分析 1.一元线性回归分析的特点 1)两个变量不是对等关系,必须明确自变量和因变量。 2)如果x和y两个变量无明显因果关系,则存在着两个回归方程:一个是以x为自变量,y 为因变量建立的回归方程;另一个是以y为自变量,x为因变量建立的回归方程。若绘出图

数据收集与整理

数据收集整理教学设计 教学目标: 知识与技能: 初步体验数据收集、整理、描述和分析的过程。会用调查法收集整理数据。并分析数据解决问题。 过程与方法: 在经历简单的收集、整理、描述和分析的过程中,学习一些简单的的收集、整理、描述和分析得方法 情感态度与价值观:通过对学生身边有趣事例的调查活动,激发学生学习的兴趣,培养学生的合作意识和实践探究能力。 教学重难点: 重点:经历收集和整理数据的过程,初步认识统计表。 难点:感受用调查法收集整理数据的过程。 教学工具 多媒体课件、与校服颜色有关的图片 教学过程: 一、情境导入 教师:同学们,新的学期开始啦,学校准备给大家定做新的校服。你希望自己的校服是什么颜色呢? 指名3~5个学生说一说。 教师:学校要给你们定做的校服,有下面四中颜色(课件出现四种颜色),请你们当参谋,给学校提供建议选哪种颜色合适。 指名学生回答,并说明理由。 教师引导:如果张三喜欢红色,学校就决见定将校服做成红色,怎么样?你有什么意见?指名学生回答。 教师:你们刚才说的只是根据自己的喜好来决定你想穿的校服颜色不能代表学校大多数学生的意见。那如何知道那种颜色是大多数同学喜欢的呢?(学生可能回答,调查全校学生喜欢的颜色) 教师追问:如果我们现在要马上把信息反馈给学校,你觉得调查全校的学生这个方法怎们样? 学生交流讨论。 教师小结:全校学生这么多,要调查全校的学生范围太广了。我们可以先在班里调查,把班里的数据作为代表。找出大多数同学喜欢的颜色来代表全校大多数同学喜欢的颜色。那这节课就在我们班里进行调查统计,看看在这四种颜色中,大多数同学喜欢那种颜色。 二、探究新知 1、讨论收集数据的方法。 教师提问:刚才我们确定了要在班里进行调查,我们班里的人数也不少,应该怎样调查呢?你有什么好的办法?(指名学生回答) 学生讨论收集数据的方法。

回归分析与相关分析联系 区别

回归分析与相关分析联系、区别?? 简单线性回归分析是对两个具有线性关系的变量,研究其相关性,配合线性回归方程,并根据自变量的变动来推算和预测因变量平均发展趋势的方法。 回归分析(Regression analysis)通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化。 主要内容和步骤:首先依据经济学理论并且通过对问题的分析判断,将变量分为自变量和因变量,一般情况下,自变量表示原因,因变量表示结果;其次,设法找出合适的数学方程式(即回归模型)描述变量间的关系;接着要估计模型的参数,得出样本回归方程;由于涉及到的变量具有不确定性,接着还要对回归模型进行统计检验,计量经济学检验、预测检验;当所有检验通过后,就可以应用回归模型了。 回归的种类 回归按照自变量的个数划分为一元回归和多元回归。只有一个自变量的回归叫一元回归,有两个或两个以上自变量的回归叫多元回归。 按照回归曲线的形态划分,有线性(直线)回归和非线性(曲线)回归。 相关分析与回归分析的关系 (一)相关分析与回归分析的联系 相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。 (二)相关分析与回归分析的区别 1.相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题,变量之间的关系是对等的;而在回归分析中,则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的,对变量进行自变量和因变量的划分。因此,在回归分析中,变量之间的关系是不对等的。 2.在相关分析中所有的变量都必须是随机变量;而在回归分析中,自变量是确定的,因变量才是随机的,即将自变量的给定值代入回归方程后,所得到的因变量的估计值不是唯一确定的,而会表现出一定的随机波动性。 3.相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小,由于变量之间是对等的,因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中,对于互为因果的两个变量(如人的身高与体重,商品的价格与需求量),则有可能存在多个回归方程。 需要指出的是,变量之间是否存在“真实相关”,是由变量之间的内在联系所决定的。相关分析和回归分析只是定量分析的手段,通过相关分析和回归分析,虽然可以从数量上反映变量之间的联系形式及其密切程度,但是无法准确判断变量之间内在联系的存在与否,也无法判断变量之间的因果关系。因此,在具体应用过程中,一定要注意把定性分析和定量分析结合起来,在定性分析的基础上展开定量分析。

层次分析法作业答案

你已经去过几家主要的摩托车商店,基本确定将从三种车型中选购一种。你选择的标准主要有:价格,耗油量大小,舒适程度和外表美观情况。经反复思考比较,构造了它们的成对比较矩阵为1378????5511??3??311175??1111??385三种车型(记为a,b,c)关于价格,耗油量,舒适程度及你对他们外观喜欢程度的成对比较矩阵为 123??111??25????211751????2(耗油量)(价格)??1??11121????237135??311?? 5????411715????3(外观)(舒适程度) ????111111????4573(1)根据上述矩阵可以看出这四项标准在你的心目中的比重是不同的,请按由大到小的顺序排出。(2)哪辆车最便宜,哪辆车最省油,哪辆车最舒适,你认为哪辆车最漂亮? 用层次分析法确定你对这三种车型的喜欢程度(用百分比表示)。比 建模过程如下: 1?3?7??8??x1??1??5??1??5x23??先构建成对比较矩阵列向量归一化,得到矩阵????111??3?????3x57????111?????????4x 358??0.62450.68180.52500.47062.3019????????????1.10460.22730.37500.20820.2941????,再,然后按行求和得到矩阵 B=?C????????0.38620.08920.17650.04550.0750????????0.20740.04550.07810.02500.0588? ???0.57532.3019????????????0.27611.1046????,对矩阵归一化得到 ?w?C????????0.09650.3862????????0.05180.2074????2.4940????1.2097??=?A*w??0.3894? ?0.2111??μ?1/4?(2.4940/0.5753?1.2097/0.2761?0.3894/0.0965?0.2111/0.0518)?1.2068同理,可求得下面四个比较矩阵权向量和最大特征根。

相关系数与回归分析

第八章相关与回归分析 114、什么叫相关分析? 研究两个或两个以上变量之间相关程度大小以及用一定涵数来表达现象相互关系的方法。 115、什么叫相关关系? 相关关系是一种不完全确定的依存关系,即因素标志的每一个数值都可能有若干结果标志的数值与之对应。 116、判定现象之间有无相关关系的方法有哪些? 判断现象之间有无相关关系,首先要对其作定性分析,否则很可能把虚假相关现象拿来作相关分析。相关表和相关图都是判定现象之间有无相关关系的重要方法。而相关系数主要是用来测定现象之间相关的密切程度的指标,估计标准误差是判定回归方程式代表性大小的指标。所以判断方法有客观现象作定性分析、编制相关表、绘制相关图。 117、什么叫相关系数? 测定变量之间相关密切程度和相关方向的指标。 118、相关系数有何特点? 参与相关分析的两个变量是对等的,不分自变量与因变量,因此相关系数只有一个。相关系数有正负号反映相关关系的方向中,正负瓜果正相关,负号反映负相关。计算相关系数的两个变量都是随机变量。 119、某产品产量与单位成本的相关系数是-0.8;(乙)产品单位成本与利润率的相关系数是-0.95;(乙)比(甲)的相关程度高吗? 相关系数是说明相关程度大小的指标,相关系数的取值范围在±1之间,相关系数越接近±1,说明两变量相关程度越高,越接近于0,说明相关程度越低。因此,(乙)比(甲)的相关程度高。 120、什么叫回归分析? 对具有相关关系的两个或两个以上变量之间数量变化的一般关系进行测定,确定一个相应的数学表达式,已从一个已知量推算另一个未知量,为估计预测提供一个重要方法。 121、与相关分析相比,回归分析有什么特点? 两个变量是不对等的,必须区自变量与因变量;因变量是随机的,自变量是可以控制的;对于一个没有因果关系的两个变量,可以求得两个回归方程,一个是Y倚X的回归方程,另一个是X倚Y的回归方程。 122、回归方程中回归系数的涵义是什么? 回归系数表示:当自变量X每增减一个单位时,因变量Y的平均增减值。 123、当所有的观测值都落在直线y c=a+bx上时,则x与y之间的相关系数为多少?

回归分析方法

回归分析方法Newly compiled on November 23, 2020

第八章回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时,一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系,建立合乎机理规律的数学模型,那么通常的办法是搜集大量数据,基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类:一类叫确定性关系,也叫函数关系,其特征是:一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系,变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如,通常人的年龄越大血压越高,但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系,人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下: (1)收集一组包含因变量和自变量的数据; (2)选定因变量和自变量之间的模型,即一个数学式子,利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数; (3)利用统计分析方法对不同的模型进行比较,找出与数据拟合得最好的模型; (4)判断得到的模型是否适合于这组数据; (5)利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据,工作量非常大,所以在计算机普及以前,这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要

占用大量时间,而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求,使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱,我们可以十分方便地在计算机上进行计算,从而进一步加深理解,同时,其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理,主要说明建模过程中要做的工作及理由,如模型的假设检验、参数估计等,为了把主要精力集中在应用上,我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理,只要知道回归分析的目的,按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思,那么,仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括:一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型,如何透过输出结果对模型进行分析和改进,回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理;如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题,可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ,是待定系数,对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。

相关文档
最新文档