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    多元线性回归模型是一种简单而且有效的数学模型,一直在各领域广泛使用。一个多元回归模型建好后,如何评价模型的优劣呢?

    1. F值检验

    因变量的总变异(数据与均值之差的平方和,记为SStotal)由回归平方和(因变量的变异中可以由自变量解释的部分,记为SSR)与误差平方和(记为SSE)构成,如果自变量引起的变异大于随机误差引起的变异,则说明因变量与至少一个自变量存在线性关系。回归平方和与误差平方和的比值记为F,F值服从F分布,通过查F分布概率表可得F值对应的概率,从而判断是否存在统计学意义。F值越大越好。

    2. 偏回归系数检验

    通过了F检验只说明因变量至少和一个自变量存在线性关系,但不是所有x都跟y存在线性关系。对每个变量的回归系数分别作t检验,假设回归系数为0,得到的概率值越小越好,一般取0.05作为临界值。

    3. 标准化偏回归系数

    y和x均经过标准化,均值为0,标准差为1,此时的回归结果常数项为0.消除了量纲的影响,更能直观表示自变量对因变量的影响。如果某项回归系数接近0,则说明该自变量与因变量的不具有线性关系,应当剔除。

    4. 复相关系数R

    指的是因变量与因变量的估计值(回归后得出的值)之间的简单线性相关系数,范围在0-1之间,一般来说,R值应大于0.9,但在某些社会科学研究中只要求R大于0.4,这是因为在社会科学研究中存在大量对因变量有影响却无法进行量化的因数,无法纳入模型研究。值得注意的是,即使向模型增加的变量没有统计学意义,R值也会增加,所以R值只作为参考。

    5. 决定系数R2

    因变量总变异中由模型中自变量解释部分的比例。也是越大越好,但是存在与R同样的问题。

    R2=SSR/SStotal=1-SSE/SStotal

    6.校正的决定系数R2adj

    将自变量的个数纳入了考量范围,解决了R2 的局限性,不会随着自变量的增加而增加。当模型中增加的自变量缺乏统计学意义时,校正的决定系数会减小。该项系数越大越好。

    R2adj=1-(n-1)(1- R2)/(n-p-1) n表示样本量,p表示模型中自变量个数

    7.剩余标准差

    误差均方的算术平方根,该值应明显小于因变量的标准差,越小越好。说明在引入模型自变量后,因变量的变异明显减小。

    8. 赤池信息准则AIC

    包含两部分,一部分反映拟合精度,一部分反映模型繁简程度(自变量个数越少模型越简洁),该值越小越好。值得注意的是,用最小二乘法拟合模型与用最大似然估计拟合的模型,其AIC计算方法是不一样的,所以用AIC进行模型比较时应注意拟合的方法是相同的才行。

    最小二乘法拟合时:AIC=nln(SSE/n)+2p

    最大似然估计拟合时:AIC=-2ln(L)+2p L为模型的最大似然函数

    以上8种数据很多统计软件都能方便地输出。

    9.预测效果

    在数据量较大时,可留一部分数据用作预测,根据预测结果判断模型优劣。

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    朱根升

    摘 要:随着素质教育的全面推进以及中职课程改革的深入,在教育教学中采用科学有效的评价方法,对于中职学生的理论学习、操作技能及职业素质进行评价尤为重要。本文从学习评价的原则、意义及构建与实施等方面,阐述中职计算机数字媒体技术应用专业学生学习评价的方法与策略。

    关键词:学习评价   中职   计算机数字媒体技术应用

    学习评价是指在教学过程中对教学主体进行测评,对学生的学习成长有着十分重要的意义。首先,学习评价能够为学生和教师指引正确的方向;其次,全方位的学习评价能够让学生全面地认识自身的优点与不足,促进及引导学生向好的方向发展;再次,学习评价能够为教学模式提供一定的创新方向,从而推动改进教学方法与手段;最后,学习评价能够为教学研究提供信息反馈,促进教学改革,使中职学校制订更为完善的人才培养计划,为社会培养优秀的中职毕业生。

    一、中职计算机数字媒体技术应用专业学生学习评价原则

    (一)多元化评价的原则

    多元化评价能够促进学生全面发展,评价内容包括学生自评、小组互评、课堂评价、实践评价和学习过程评价五部分。学生自评指学生对自己学习过程中的学习态度、积极性和任务完成情况进行自我评价。小组互评是指在小组合作中,组员对组员的表现进行评价。小组互评可以促进学生之间的交流,培养学生的团队合作能力。课堂评价是指教师对学生在理论以及操作技能学习中的课堂表现进行评价。实践评价是指教师对学生在实践过程中表现出的操作能力及思维创新能力进行测评。学习过程评价则注重对学生在整体学习过程中进行全方位测评,包括学生的学习成果、学习目标完成情况和职业素质等多项内容。

    (二)主观评价与量级评价相结合的原则

    主观评价是指对学生日常学习表现评价以及对学生未知潜能的一种预测,能激发学生的自信心和学习动力。但是,仅仅采用主观评价是远远不够的,主观评价要与量化评价相结合。量化评价是指根据教学过程中既定的标准对学生的各项学习活动进行评价,评价注重公正、透明。

    (三)整体评价与阶段性评价相结合的原则

    整体评价一般在学习的终期阶段进行,对学生整个学期或学年的各方面表现进行测评。虽然整体评价比较全面,但是无法真实反映学生阶段性的学习状况,不利于学生对学习过程及时调整。阶段性评价是指在某一项目、某一单元的学习任务完成后进行的测评,反映学生在某一阶段的学习表现,为学生提供及时性或实时性的反馈与指导。

    (四)知识评价与素养评价相结合的原则

    在学生学习的过程中,家长、教师注重学生对于文化知识的学习与掌握程度。从学生的个人成长来说,仅仅只有知识评价是远远不够的。学生的文化知识基础好不代表其工作能力强、职业素养高。除了理论知识与工作能力,企业更重视对职工职业素养的考察。相对于不诚信、工作耍滑头、工作不踏实的职工而言,企业更加看重能力出众、踏实肯干、任劳任怨、职业素质高的职工。

    二、中职计算机数字媒体技术应用专业学生学习评价现状

    当前,中职计算机数字媒体技术应用专业对学生学习的评价主要由期末成绩和平时成绩构成。平时成绩主要由出勤率、课堂表现、作业完成情况三部分构成,期末成绩主要指学生学科期末考试分数。这种评价方式优势如下:一是能够减少教师的工作量,提高工作效率;二是在一定程度上反映学生的学习效果。虽然有一定的优势,但是该评价方式偏重于对理论知识的测评,对实践环节及职业素养的测评较少。操作技能、职业素养评价的缺失,意味着学生的综合能力及职业素养的缺失,必将影响学生的就业率。

    三、中职计算机数字媒体技术应用专业学生学习的有效评价方法

    基于中职学校的办学特色,现代学徒制的评价方法是对中职计算机数字媒体技术应用专业学生学习情况最有效的评价方法。现代学徒制的评价方法将阶段性评价、长期评价和学习过程评价相结合,便于教师对学生在学习中出现的问题及时予以反馈与指导。阶段性评价,能够让学生保持适当的学习紧张性,促使学生及时进行自我反思,激发学生学习的积极性,使学生重视过程学习。阶段性评价的评价结果只对当前评价有意义,只有对多次阶段性、过程性评价的结果进行统计与分析,才能检测出学生的综合能力,才是真正的整体性评价。因此,现代学徒制的评价方法符合阶段性评价与整体性评价相结合的原则。

    在评价形式上,一方面,由企业师傅、教师通过对学生理论学习、现场操作、实践表现及任务完成情况进行综合测评,采取量化的方式将学生的实习成果进行职业化评价,保证评价结果的公平、公正。另一方面,学生可以对企业的实习条件、师傅以及教师的监督、指导、评价等行为做出反向评价。

    四、中职计算机数字媒体技术应用专业学生学习评价体系的构建策略

    (一)以企业工作需求为目标导向,制定评价标准

    数字媒体技术应用专业具有较强的应用性和专业性,市场需求与毕业生的供给关系极不平衡。一方面,企业需要大量的数字媒体技术应用专业人才;另一方面,该专业的毕业生不符合企业的用人标准。因此,在制定评价标准时应将企业岗位工作要求作为评价的核心内容。以平面设计师、数字媒体分析师为例,企业对其理论知识、操作技能和职业素养的考核要求或标准是中职学校制定专业评价标准的目标导向,其目的是确保毕业生能快速且正常地开展工作。

    (二)项目教学中的评价方式

    在实际工作中,一个实践成果的产生或工作任务的完成,往往需要多人共同合作。所以,教师要培养学生的团队合作能力,在具体教学中体现为小组协作式教学。教师根据学生的兴趣、特长分组,让学生各负其责、各显其能,采用自主评价与小组评价相结合的方式;按企业对岗位的量化考核标准实施评价,让学生通过评价不断促进自身的成长,培养学生的职场适应能力。实施评价时,采取随机抽样的方法对学生进行综合素养的评价,以抽取对象来代表整体人群的水平。随机抽样要有一定的代表性,在各个成绩段学生中随机抽取1~2名学生,也可以轮流抽取。在整个项目完成后应使每位学生都能得到科学合理的评价。

    (三)评价内容的确定

    对中职计算机数字媒体技术应用专业学生来说,对其评价应该包括成果评价、过程性评价和考核评价三部分。企业师傅对学生的学习进行成果评价,评价学生的数字媒体技术应用知识和技能是否符合现代企业的要求。如果不符合要求,学校应邀请企业师傅为专业建设、课程开设提供指导意见或指明方向。学校、企业应该将数字媒体技术应用专业毕业生持有的职业资格证书作为考核评价的重要内容。对企业而言,持有相应职业资格证书的职工才能上岗,而职业资格证书则是学生能力的一种有力体现。

    (四)基于中職计算机数字媒体技术应用专业的人才培养方案的评价

    数字媒体技术应用专业人才培养方案明确指出,学生应该具备职业素养、专业知识和操作技能。职业素养包括职业道德、社交能力、信息安全意识、信息应用能力和美学鉴赏能力等内容。专业知识和操作技能包括摄影摄像技术、数字音频处理技术、计算机操作能力和一定的语言表达能力。人才培养方案可以为评价考核提供明确的方向。当然,人才培养方案必须符合现代企业对数字媒体技术应用专业人才的需求,以保证中职教育与职业岗位的对接性。相对于课堂评价内容和实践环节内容而言,基于人才培养方案的评价方法更为全面、详细。

    五、小结

    中职计算机数字媒体技术应用专业的毕业生就业前景广阔。在教育教学中,采用科学有效的评价方法对学生进行理论知识、操作技能和职业素养的评价,促进了中职专业课程改革、教学创新,提升了专业人才培养质量,提高了学生的就业竞争力,满足了社会对数字媒体技术应用专业人才的需求。

    参考文献:

    [1]刘鹏.阿里巴巴的媒体多元化战略及其绩效评价[D].北京:北京印刷学院,2019(1).

    [2]张玉.新媒体时代大学生数字媒体素养教育研究[D].武汉:华中科技大学,2014(12).

    [3]肖宇.高职学生学习质量评级体系及其评价模型的构建——以数字媒体专业“Flash动画设计与制作”课程为例[J].职教通讯,2017(6).

    (作者单位:临海市中等职业技术学校)

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  • 多元回归分析模型主要针对数学建模问题中的一些小的子问题进行求解,如果想直接使用请跳转至——四、五 视频回顾 一、算法介绍 回归分析定义:  回归分析是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个...

    多元回归分析模型主要针对数学建模问题中的一些小的子问题进行求解,如果想直接使用请跳转至——
    视频回顾

    一、算法介绍

    回归分析定义:
     回归分析是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。
    回归分析思想:
     回归分析的基本思想是:虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系,但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。
    多元回归分析的由来:
     在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互相作用的关系。在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更好。

    二、适用问题

    1. 收入水平与受教育程度、所在行业、工作年限、工作种类的关系。
    2. 公路客运量与人口增长量、私家车保有量、国民生产总值、国民收入、工农业总产值、基本建设投资额、城乡居民储蓄额、铁路和水运客运量等因素的关系

    三、算法总结

    四、应用场景举例

     以陕西省长武地区1984~1995年的烟蚜传毒病情资料、相关虫情和气象资料为例,建立蚜传病毒病情指数的逐步回归模型,说明逐步回归分析的具体步骤。影响蚜传病毒病情指数的虫情因子和气象因子一共有21个,通过逐步回归,从中选出对病情指数影响显著的因子,从而建立相应的模型。
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    五、SPSS操作

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    六、实际案例

    
    

    七、论文案例片段(待完善)

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  • 多指标综合评价方法汇总

    万次阅读 多人点赞 2016-10-27 22:59:08
    写在前面上学的时候,有一门综合评价的课程,那时候没觉得以后会用到它,现在才发现是那么实用,实际应用中如果...综合评价方法一般是主客观结合的,方法的选择需基于实际指标数据情况选定,最为关键的是指标的选取,

    写在前面

    上学的时候,有一门综合评价的课程,那时候没觉得以后会用到它,现在才发现是那么实用,实际应用中如果采用单指标进行评价给人的感觉总是有偏驳的,除非是那种极其可靠且明确其重要性的指标。近期基本上把老课本里的方法翻了个老底,以前觉得这门课程似乎挺难的,现在看来只是以前没有深入的好好看,方法简单且实用。
    综合评价的方法一般是主客观结合的,方法的选择需基于实际指标数据情况选定,最为关键的是指标的选取,以及指标权重的设置,这些需要基于广泛的调研和扎实的业务知识,不能说单纯的从数学上解决的。
    以下几种方法都是在实际中应用过的,在实际应用的我们遇到的状况,也描述一下。

    指标的正向化

    指标一般分为正向指标(越大越好)、逆向指标(越小越好)、适度指标(不能太小也不能太大)。为了可以进行综合汇总,需要解决同方向性,一般需要将逆向指标和适度指标正向化。

    逆向指标正向化

    • 倒数法:这里写图片描述
    • 最小阈值法:这里写图片描述
    • 最大阈值法(互补法):这里写图片描述

    ** 适度指标的正向化**

    • 绝对值倒数法:反应了实际值与标准值之间的偏差,偏差越小越好,对应的转化后的值越大,达到正向化的目的;
      这里写图片描述
    • 距离倒数法:跟绝对值倒数法类似
      这里写图片描述

    指标的无量纲化

    指标的无量纲化可以消除指标间量级不同的影响,可以使各个指标转化成可以直接加减的的数值,常用的消除定量指标无量纲化的方式如下
    1、阈值比较法
    这里写图片描述
    x0表示阈值,阈值设置的越大,评价指标的反应越迟钝,过小会过于灵敏,需根据实际需求确定,动态评价可以是被评价对象的历史最优水平,也可以是基期水平,若为计划完成情况,可以为计划数,对实际水平的评价可以是同类被评价对象的最好水平或平均水平,阈值大小是可以不断调整的。
    2、中心化也称均值化
    这里写图片描述
    此处的E可以是算术平均值,也可以是中位数、总数,根据实际需求来定。

    3、规格化,最常用的就是这种
    这里写图片描述
    无量纲化之后,数据范围0-1之间,表明了数据在全距中的相对位置。
    4、标准化
    这里写图片描述
    该方法适用于数据量较大的情况,样本数要在30以上,评价值在-1至1之间。
    5、比重法
    这里写图片描述这里写图片描述
    应用数据的结构指标来消除量纲的影响,前一种不适用于有负值的情况,后一种可以根据具体情形用于含负值的情况。
    以上均为直线型处理方法,也较为常用,其他分段处理的情况可以再扩展。

    指标权重设置

    主观赋权法
    1、主观赋权法,又称专家赋权法,这个方法还是不要轻易用吧,除非你就是权威或者咨询了权威。
    2、层次分析法(AHP),综合多个人的进行指标间重要性评价,将主客观结合在一起得出权重,之前有写过一个文档,见末尾模糊综合评价部分权重获取附带的链接。
    以上两种均为主观赋权法,也有比较偷懒不能明确指标间的重要性,采用等权法。
    客观赋权法
    基本思想是利用各指标间的相互关系或提供的信息量来确定,实际通过对原始数据经过数学处理获取权重,原始数据所包含的信息包括两种,一种是指标变异程度上的信息差异,一般通过指标的标准差或变异系数来反映,一种是指标间的相互影响程度,这种信息一般隐含在指标见相关关系矩阵中,以下几种赋权方法均是基于该两点进行的;
    1、变异系数法
    这里写图片描述,然后再进行归一化化处理,得到各个指标的权重。
    其中这里写图片描述表示标准差,公式就不写了,i表示指标,分母表示均值,标准差的计算中,30个以上的数据使用n,30个样本以内使用n-1,我们都知道标准差反应了数据的平稳性,由变异系数来反映数据所含信息量的大小;
    2、相关系数法
    相关系数法是根据指标间的相关程度来确定各个指标重要性程度的方法,一般来说某一个评价指标与指标体系中的其他指标信息重复越多,说明该指标的变动越能被其他指标的变动所解释,则该指标的变动越能够被其他指标的变动所解释,所以赋给其的权重越小。这个让我想起了多重共线性,也是一种筛选指标的方法之一。
    2.1 由于研究的是多指标综合评价,首先需构建相关系数矩阵R;
    这里写图片描述
    2.2 类似求矩阵的解,构造分块矩阵,求每个指标与其他指标的多元相关系数
    这里写图片描述
    获取每个指标的多元相关系数
    2.3 这里写图片描述,具体怎么算参考线性代数,利用计算软件如R语言,可直接求逆矩阵;
    2.4 这里写图片描述的值越大,说有与其他指标的相关性越大,其在综合评价中的作用越小,故确定权重时需进行正向处理,然后归一化。
    2.5 各指标权重如下
    这里写图片描述
    3、熵值法
    熵值法本质上和变异系数法相类似,通过指标的离散程度来划分权重,熵值越大所包含的信息量就越大,对综合评价的影响越大,熵值得概念最初来至于物理学方面,可以自行百度,发现不同方面的理论知识是可以相互融合的,物理学和数学以及社会学似乎都有些东西是可以互相借鉴的。
    3.1 指标的同向化,然后采用比重法将各个指标实际值转化为评价值
    这里写图片描述
    3.2 再计算每个指标的熵值
    这里写图片描述
    3.3 再计算差异系数dj=1-ej;
    3.4 最后对差异系数进行归一化处理,获得各指标权重
    这里写图片描述
    4、坎蒂雷赋权法
    坎蒂雷赋权法假设指标与的指标间的线性加权的综合指数之间的相关系数是成比例的,将与综合指数高度相关的指标赋予较高的权重,反之赋予较小的权重。基于该假设,指标的权重为矩阵RS的最大特征根所对应的特征向量W,对W进行归一化处理,作为各个指标的权重,R为p个指标的相关系数矩阵,S为指标标准差所组成的对角矩阵。(PS这个方法没有尝试过)
    主客观赋权方法的选择各有优劣,采用客观赋权法的结论有时候会与经验相悖,最好还是主客观结合比较合理。

    综合评价数值的综合方法

    前面讲了指标权重的获取及无量纲化处理,将多指标进行综合的方法主要有四大类,线性综合法、几何综合法、混合综合法和模型综合法,简单来说就是加权求和、加权几何平均、线性加权与几何综合结合、模型综合法较为复杂,各个指标与综合指数间的关系,除却上述三种较为简单的以外,还有各种复杂的函数和相关关系,通过某种关系得到综合评价数值,该关系必须为描述对象间的关系清晰,可以用合适的数学表达式表述。以下列举的几种综合评价的方法均属于该范畴。

    综合评价方法

    1. 综合评分法
      综合评分法是将各个指标转化为具体的分值后进行直接汇总的方式,主要是区间打分法和区间增量法;
      区间打分法
      区间打分法是划分等级,一般为5级,每个级别以2分递增,将指标按照划分标准进行打分,再基于确定好的指标权重,进行线性加权求和,得到综合得分。这种对于非连续型变量可适用,不受指标形式的限制,例如评价一个人的长相,评价一个人的长相处于ABCDE那个水平,每个级别对应的分数为10-8、8-6、6-4、4-2、2-0;
      区间增量法
      对各项指标的实际值,以同类指标的标准水平x0为基础进行打分,可取均值也可为其他值,每高出或低于标准水平,则分数对应提高或减少,程度由分母D决定,具体公式如下:
      这里写图片描述
      最后基于每个指标的得分,进行线性加权得到综合得分。
      缺点,存在评价对象区分不明显的现象。
    2. 综合指数法
      实际值与标准值进行对比后再使用线性综合汇总得到综合评分。
      这里写图片描述
      其中x0为标准值,需根据实际需求灵活设置,p表示评价指标个数,w表示权重,若把最小值设为0,则该公式等同于规格化后然后进行线性加权。
      缺点是存在线性替代的现象。
    3. 秩和比评价方法
      对各个指标或处理后的指标进行排秩,然后对秩进行加权综合处理,进行综合评价,但对于大数据量来说,成本较高。
      秩和比计算公式如下,就是上面那句话的公式版乘100:
      这里写图片描述
      需注意的是秩和比是越小越好。
    4. 功效系数法
      从公式中可以看出,实质上就是规格化后,增加两个调整参数,参数可以灵活设置,可以用来限定功效系数的取值范围。
      这里写图片描述
      然后计算功效系数的综合值,可以采用线性综合法,也可采用几何综合法。
      有一点不同于其他方法的权重设置,一般指标权重可以设置为任意实数,而功效系数法指标权重制定时,一般取1、2、3,1表示与其他评价指标相关的指标、2表示一般重要、3表示比较重要的指标,这个是在实践中总结的经验。
    5. 灰色关联度评价法
      适用于指标数较少,需要选定最优序列,实际运用中效果不错。
      基本原理如下,以前简单写下的:
      这里写图片描述
      需注意的是,最优序列的选择的根据实际需求来定,可以是某一行业标准值也可以是最大值什么的,记得逆向指标正向化,正向化的方法有很多种,这里没做说明,关联系数的公式构成其实跟规格化很像,只是采用的指数不同,分辨系数一般取0.5,可根据实际结果多次进行调整。另外计算出来的关联系数可能差距较小,这个可以根据个人需求做适当调整,调大两两之间的差距,且保持位势不变。
    6. 模糊综合评价
      不建议使用这种方法,不适用于实际操作,指标重要性找几个人帮你挨个评价,然后计算合理性,总觉得不可实行,去年刚刚毕业工作时写的,现在看着写的挺傻的,怎么能想到这么用,但是是模糊综合评价的一个应用。
      模糊综合评价应用
    7. 因子分析
      这种方式的在实际应用中可解释度相对较差,不直观。
    8. 其他降维方法
      毕业论文写得是phd降维,还有sir…
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空空如也

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多元评价的方法