题目：基于多元统计方法的教育评价分析

摘要：在目前的教育评价体系中，大多建立在计算总分、平均分、及格率、优秀率等指标之上，再对学生的总分进行单调的排名.而在人工智能以及大数据的背景下，新的教育评价体系的建立和分析方法的拓展也迫在眉睫，本文通过主成分分析和聚类分析等多元统计方法，全面、客观的对学生的成绩进行客观的评价与分析,不但可以对学生总体成绩进行分析,还可以对个体学生进行评价,是一种更加科学的成绩分析方法. 

【关键词】主成分分析；聚类分析；教育评价

本文通过运用主成分回归分析以及聚类分析两类方法对18位同学五门成绩的分析，初步得出学生的学习成绩综合得分越高，其综合素质评分越高；反之，学生的学习成绩综合得分越低，其综合素质评分越低.利用主成分分析方法可以对每一位同学的成绩进行综合打分，快速找到成绩优异且不偏科的同学，对其进行优质培养；而对于偏科的同学建议着重培养，因材施教，以优势科目拉动弱势科目，引导其加强自身短板；另外，在对单个学生中，对其单科成绩可以分别看待，比如在此例中，计算机与概率论成绩对学生的综合素质评价影响较大.利用聚类分析可以对样本同学进行分类，对每一类同学进行不同程度的评价，避免评价的片面性.在理科性质科目方面较为薄弱的同学，随之带来的影响是他们在文科性质的科目方面也不是很好.可建议勤加练习理科科目以提高成绩.在理科性质科目方面并不是很差的同学，分数均偏高，但他们两的综合得分并不是很好，原因是他们的文科性质科目得分不高.可建议加强对文科科目学习，多花些时间学习.综合得分均匀的同学，说明成绩在正常合理的范围内，并无文理偏科情况.可鼓励保持现状，迎头而上，争取有更大的突破.由于本文所取数据较少，还不能足够体现出软件分析的优势，本文通过对分析方法的展示，为教育评价分析提供另一种思路，揭示了基于主成分回归分析与聚类分析的教育评价应用，同时也给高校评估学生的成绩提供一些参考.

目录

摘要

Abstract

引   言-1

1 研究方法介绍-2

1.1多元线性回归模型-2

1.2主成分分析方法-3

1.3聚类分析方法-4

2 实证分析-5

2.1 初步分析-6

2.2 建立多元回归模型-7

2.3主成分分析-8

2.4建立主成分回归模型-11

2.5聚类分析-12

3结论-14

参考文献-16