| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 传统的教学评价模式与成绩分析方法 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 主成分分析方法基本原理与计算步骤 | 第13-22页 |
| 2.1 主成分分析的基本思想 | 第13页 |
| 2.2 主成分分析的数学模型 | 第13-15页 |
| 2.3 主成分分析的几何解释 | 第15-16页 |
| 2.4 主成分的数学推导 | 第16-19页 |
| 2.5 主成分分析的计算步骤 | 第19-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 数据的收集和整理 | 第22-26页 |
| 3.1 学生成绩的收集 | 第22页 |
| 3.2 学生成绩的整理 | 第22-25页 |
| 3.3 数据量意义分析 | 第25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 运用主成分分析法对成绩分析 | 第26-35页 |
| 4.1 计算相关矩阵 | 第26-27页 |
| 4.2 KMO（Kaiser‐Meyer‐Olkin）检验和Bartlett球度检验 | 第27-28页 |
| 4.3 方差解释表 | 第28-29页 |
| 4.4 特征值碎石图 | 第29页 |
| 4.5 变量的共同度 | 第29-30页 |
| 4.6 求旋转成分矩阵 | 第30-31页 |
| 4.7 计算各个成分得分和成分总得分 | 第31-33页 |
| 4.8 分析各科总分排名与PCA排名之间的差异 | 第33-34页 |
| 4.9 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 利用K‐means聚类法对数据分类 | 第35-42页 |
| 5.1 K‐means聚类法的主要思想 | 第35页 |
| 5.2 K‐means聚类法的计算步骤 | 第35-37页 |
| 5.3 利用K‐means算法对学生成绩进行分类与分析 | 第37-41页 |
| 5.3.1 利用K‐means聚类法对数据进行分类 | 第37-38页 |
| 5.3.2 对聚类后的结果进行分析 | 第38-41页 |
| 5.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 利用一元回归对中考成绩进行估计与分析 | 第42-53页 |
| 6.1 一元线性回归分析模型基本原理 | 第42-46页 |
| 6.1.1 一元线性回归模型 | 第42-43页 |
| 6.1.2 模型回归参数的估计 | 第43-44页 |
| 6.1.3 回归分析的假设检验与拟合优度 | 第44-46页 |
| 6.2 利用一元线性回归分析模型对学生成绩进行中考分数估计 | 第46-50页 |
| 6.3 利用K‐means聚类对残差分析 | 第50-51页 |
| 6.4 结论阐述 | 第51-52页 |
| 6.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结和展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附件 | 第57页 |
