一、数理统计在分析学生实验结果中的应用（论文文献综述）
刘毅男[1]（2021）在《GAS框架下的投资组合风险测度与优化研究》文中认为近几年计量经济学领域最为重要的创新之一便是广义自回归得分（GAS）理论框架,其通过构建得分函数来实现时变参数的更新,为金融时间序列的研究提供了新的理论框架。其出色的适应性能够被应用在金融领域多个问题的研究中,特别是风险研究领域。金融资产的风险测度问题一直是金融时间序列研究的重点问题,准确的风险测度和精准的风险预测对于了解金融资产风险情况并进行相关投资决策具有重要的理论和实践意义。近些年来,中国金融市场发展迅速,A股上市公司数量持续增加,投资者可选择标的也不断增加,同时,期货市场的发展也为投资者带来了更多的金融工具,投资组合也由单一的股票投资组合延伸到了期现货投资组合中。因此,如何选择投资组合的风险测度方式也成为了我国学术实践领域研究的重点问题。此外,随着计算机技术的发展,计算能力的不断提高也为高频数据的建模提供了有力的支持,特别是近些年量化投资的快速兴起,进而也带动了高频交易的发展。高频数据可以带来更多信息,但由于市场微观结构的影响也伴随着大量的噪声,如何采取合适的降噪方法构建有效的高频多元资产的波动率模型进行投资组合的风险测度伴随着量化投资技术的发展开始逐渐受到重视。因此,本文在详细梳理GAS理论框架、投资组合的风险测度、投资组合优化、高频资产组合的波动率研究以及期现货投资组合优化等方面的已有研究成果的基础上,基于GAS框架构建了多个一元和多元资产投资组合的风险测度及优化模型,在数据频率上包含了高频数据下的投资组合已实现协方差的预测问题研究,在组合资产种类方面也加入了期现货投资组合的套期保值优化问题的研究。具体而言,本文首先将GAS框架引入到金融资产的风险研究问题中,给出GAS框架模型的基本表达式,基于基本的表达式进行改进,并将其与传统的GARCH模型结合,构建了GAS-GARCH-sst模型,通过实证研究分析GAS框架在风险测度和VaR预测方面的优势;随后,本文将单一金融资产风险的测度延伸到多元资产组合的研究中,为了刻画投资组合中资产之间的相依性,构建了R-Vine结构,并引入GAS框架提出了R-Vine-GAS-sst模型,并将其应用到基于中国股票市场的投资组合的研究中;研究完成基于日数据的低频投资组合风险测度的问题后,本文进一步将研究扩展到高频数据的研究中,应用GAS框架构建了GASWishart-Realized-GARCH模型,提供全新的高频多元资产波动率模型;最后,本文进一步将投资组合由单一的多头组合扩展至具有多空双边的期现货投资组合,以风险最小化为原则,将GAS框架与极值理论和Copula函数相结合,构建了多种套期保值估计模型,实现套期保值效果的优化。本文的主要结论有:第一,将GAS理论框架引入到金融资产的风险研究中,构建改进的模型能够有效解决异常值影响的问题,因此可以看出通过引入得分函数作为更新驱动的GAS框架所创新的GAS-GARCH-sst模型能够降低模型受异常值的影响,对金融资产的风险测度更加准确;第二,相比于传统的GASGARCH-sst模型,基于GAS框架的创新完善的GAS-GARCH-sst模型预测单一资产的VaR能力更强,GAS框架的应用可以有效提升风险的预测能力;第三,在投资组合的风险测度方面,GAS理论框架在应用于中国股票市场投资组合的风险预测方面能够显着提升预测能力,R-Vine-GAS-sst模型可以显着提升投资组合VaR的预测效果;第四,在投资组合的优化方面,基于GAS框架构建的新的投资组合优化模型能够在风险降低程度更高的同时实现更高的收益水平,优化能力较强;第五,引入GAS框架后再一次确定了过往研究中所认为的在风险最小投资组合模型的构建中,以CVaR作为风险测度方式相比于VaR具有更好的效果的结论;第六,在金融高频数据的研究中,基于5分钟子抽样降噪技术构建的波动率模型效果较好,是在中国市场估计已实现协方差矩阵的较好的降噪方法;第七,基于GAS框架的GAS-Wishart-Realized-GARCH模型可以对高频多元资产的波动率实现较好的预测效果,同时通过与实践领域中投资者和监管机构常用的EWMA模型对比发现,GAS-Wishart-Realized-GARCH模型对于已实现协方差的变化能够快速反应,更能够适应风险的变化,预测也更为精准;第八,将GAS框架应用到期现货投资组合的套期保值优化上,具有较为明显的优势,在样本外区间,极值Normal-Copula-GAS和极值Frank-Copula-GAS模型所估计的最优套期保值比率能够有效降低沪深300ETF和期货投资组合的风险;第九,期现货同比例持有的天真套期保值策略所实现的风险降低程度明显低于本章构建的OLS、DCC-GARCH、极值Normal-Copula-GJR、极值Frank-Copula-GJR、极值NormalCopula-GAS和极值Frank-Copula-GAS模型,并且成本更高,在投资实践中不宜使用。综上所述,本文将具有较高灵活性的GAS理论框架应用到金融时间序列的风险测度和投资组合的优化等方面的研究中,结合理论框架构建新的理论模型,针对于中国的金融市场提出了新的风险测度方法、投资组合的优化方法、高频多元资产波动率模型以及期现货投资组合的套期保值优化方法。本文的研究进一步丰富了金融资产风险测度研究的理论方法,将GAS理论框架引入到多个金融研究领域,将其与现有理论模型进行了融合和创新。同时,本文的研究也为投资者提供了多种具有较强适用性的投资组合风险测度和优化方式,帮助投资者有效识别并控制投资风险。
陈慧[2]（2021）在《中小学校长办学自主权比较研究》文中认为办学自主权的落实对于推动学校个性化发展,进而激发学校办学活力将起到关键作用。校长是学校管理和运行的核心,校长的办学自主权是否充分,校长能否用好办学自主权,是加快现代学校制度建设和健全基础教育治理体系的重要内容之一。从20世纪80年代以后世界各国关于校长办学自主权研究的文献看,强调下放教育管理权限、扩大学校办学自主权是总体趋势,但就执行现状来看,办学自主权的落实水平尚有待提升。OECD、世界银行等国际组织进行的与校长办学自主权相关研究显示,大多数国家都在转向赋予学校更多办学自主权的治理模式。本研究聚焦于中小学校长办学自主权,从国际比较和本土实践两个视角展开实证比较研究,力图解决如下问题:（1）通过国际教育调查的数据分析,解析校长办学自主权的结构;（2）重要国际教育调查中,不同国家中小学校长办学自主权的现状;（3）在国际调查的基础上,通过更为细致的问卷、访谈,在解析本土实践中校长办学自主权现状的同时,进一步揭示本土中小学校长对办学自主权的期望;（4）提出需要重点关注的校长办学自主权,以及提升校长用好办学自主权能力的策略与方法。围绕上述问题,研究并置分析了在国际上具有一定影响力的调查评估项目TALIS、PISA和SABER中近年来关于办学自主权的调查,对其概念框架、主题指标、实施方法等进行阐述,通过对TALIS2018和PISA2015校长办学自主权国际数据进行比较,发现两者所呈现的校长自主权有近乎一致的差异趋势,校长在课程、教材、人事、教师工资方面的自主权较低,在学生纪律政策、预算分配、招生、聘任等方面的自主权相对较高。SABER2014评估发现上海校长在学校预算、人事管理、学校与学生评估方面的自主权相对较高,在发挥学校理事会作用和学校问责方面自主权相对较低。鉴于大型国际教育调查虽涉及范围比较广,但是就办学自主权问题而言深入程度不够,且仅显示了各国校长办学自主权的现状,本研究对上海市16个行政区的公办学校中小学校长进行更为细致的办学自主权现状与期望的问卷调查。根据不同区分变量制作出上海中小学校长办学自主权在问卷项目和问卷维度上的数据概览,为后续其他研究者进行不同国家和地区的实证比较研究提供多指标分析参考。研究发现,上海校长在不同维度上办学自主权呈现高中低3个水平,在学校形象、发展规划、教学实施、教育科研方面自主权程度较高;在组织领导、学生德育、课程建设和教师发展方面自主权程度中等;在人事管理和财物管理方面自主权程度较低。上海校长对人事管理和财物管理自主权现实与期望的差值最大,落差处于高位水平;组织领导、教师发展、学生德育、课程建设、教育科研方面的自主权差值处于中位水平;学校形象、发展规划和教学实施方面的自主权差值处于低位水平。根据研究发现,提出了对落实校长办学自主权的策略以及政策建议:扩大校长人事和财物自主权,平衡好规范与活力;加强校长课程教学和育人能力,寻找办学内生动力;增强校长规划学校发展自主权、营造独特育人文化;优化校长内部管理领导自主权,强调绩效责任分;落实校长教师专业发展自主权,注重教育科研引领。对政府而言,应该关注校长角色和校长队伍建设;聚焦重点领域的校长办学自主权;加强校长用好办学自主权的能力建设。
马乐陶[3]（2020）在《基于数据挖掘的铁路学生旅客购票行为分析》文中研究表明近年来,铁路营运里程呈持续增长趋势。截止2019年底,全国铁路营运里程达到13.9万公里,较2018年年末增加0.8万公里。随着铁路营运里程的增加,乘坐火车出行的旅客也随之增长。学生客流是铁路春运和暑运的重要客流,对春运和暑运期间铁路旅客发送量的影响很大。自2012年实行网络购票以来,客票系统汇集了大量的旅客出行信息。目前广泛使用的铁路客票数据的分析方法多数局限于对数据信息进行简单的统计描述,缺乏对客票数据的深度挖掘。本文根据数据挖掘的理论方法和流程,对铁路学生客票数据进行分析,挖掘学生旅客购票行为规律,分析学生旅客购票行为。首先,根据行为分析原理,分析铁路学生购票行为包含的行为特征,确定数据挖掘的目的,结合数据挖掘的理论与方法,以分析铁路学生旅客购票行为目的,选定合适的数据挖掘方法——统计分析与聚类分析相结合。然后,根据数据挖掘的流程,对选取的铁路学生客票数据进行规范化处理。以2017年1月沈阳出发的铁路学生客票数据研究对象,根据数据规范化的原理,对原始数据进行数据规范化操作,并将结果储存在新的数据仓库中。再次,利用相关分析法,通过计算Pearson相关系数,确定铁路学生购票数据的主要行为特征为在途时间,分析提前购票天数、在途里程、席别名等其他行为特征与主要行为特征间的相关性;对比两步聚类算法、K-means聚类算法和DBSCAN算法的聚类结果确定合适的聚类算法;再利用Python编程实现DBSCAN算法对数据进行聚类分析。最终,从数据中得到学生旅客购票行为规律,结合行为分析相关原理,分析学生旅客购票行为规律背后的影响因素,并提出相应的建议。
牟香义[4]（2020）在《基于生物科学史教育的深度学习实践与研究》文中进行了进一步梳理本研究旨在于教育实践中融合生物科学史和深度学习的理论与策略,将生物科学史的教学一改往日的“讲故事”化身为学生追寻科学家的足迹探寻科学的本质和方法,通过推动科学史的教育,锤炼学生的科学思维习惯和发展学生学科核心素养,尽可能挖掘生物科学史可能潜在的育人价值,实现学生对生物科学史更有深度的学习,最终实现师生的共同进步。通过对国内外生物科学史教育的研究状况的了解和对深度学习理论的学习,结合对一线教师和学生调查情况,以相应的实验班和对照班为实践对象,在教学实践中尝试构建生物科学史的深度学习单元教学策略,在整个教学实践过程中加以观察、监督和帮促,并在课堂实施后进行总结和反思。在实际教学实践过后对学生进行的测试发现实验班和对照班的成绩具有差异显着性。通过对相关科学史知识的单元教学,学生在追寻科学家足迹的过程中学习了科学方法,加强了学生对基础知识的掌握,其实验分析能力也得以培养。基于小组合作搜集信息与建立模型,小组的合作能力和意识得以加强,同时学生动手建模的能力也得以培养。通过在教学过程中加以观察、监督和帮促,学生先前不良好的预习习惯和学生的导学案与固学案的完成情况也有所好转。表明在生物科学史的教学过程中融入深度学习的单元学习教学策略具有一定的可行性。
尚陈琛[5]（2020）在《数据驱动的网络学习空间学生内容发布行为分析研究》文中研究表明网络学习空间的建设与应用是近年来我国教育信息化发展的重点之一,但其在基础教育阶段的高质量建设与应用仍存在难点。关注学生在网络学习空间中应用情况对网络学习空间的建设与发展具有积极意义。内容发布行为是学生应用网络学习空间的重要行为之一,但目前对学生内容发布行为表现规律方面仍缺乏深入的研究和证据支撑。基于以上背景,本研究基于网络学习空间客观数据,综合运用数据挖掘技术、数据可视化技术和开发研究法、数理统计法等,对学生内容发布行为展开研究,分析学生在网络学习空间中的内容发布行为表现规律,具体包括以下几方面内容:（1）分析内容发布行为特征并构建了行为分析模型本研究构建了一个由数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化呈现和结果分析的行为分析模型,然后利用数据挖掘技术、数据可视化技术、数理统计法以及开发研究法等多种方法开展具体的研究设计。（2）综合多种技术方法实现了数据驱动的发布行为数据分析本研究基于构建的行为分析模型,根据不同的分析需求,综合运用数据挖掘技术、数据可视化技术、数理统计法、开发研究法等多种技术和方法,实现了对网络学习空间中学生内容发布行为相关数据的分析,各类分析结果为进一步的行为表现规律的挖掘提供了分析依据。（3）分析了网络学习空间中学生内容发布行为的表现特征本研究基于内容发布行为表现数据的分析结果,从行为特征和内容特征两个角度对学生在空间中的内容发布行为表现开展综合分析,发现:1)学生在空间的登录比较频繁,应用网络学习空间的兴趣较高;2)不同学段学生的应用水平差异较大,小学学段的学生更加活跃;3)不同空间下学生发布行为差异明显;4)学生发布内容普遍缺少质量,对学习任务的参与度和投入度均不高。（4）分析了网络学习空间中学生内容发布行为的影响因素本研究基于内容发布行为表现分析结果,进一步采用相关性分析等方法挖掘影响学生内容发布行为的因素,发现:1)资源发布行为与资源类型关系密切,与资源所属学科无关;2)个人空间中发布文章行为会影响到发布图片和评论的行为;3)学习空间中学生发布行为受到具体学习任务和学生主动反馈作业完成情况的影响;4)空间内容发布行为特点与空间类型有关。（5）分析了网络学习空间中学生内容发布行为与学习的关系本研究结合不同发布行为和显着特征等维度,首先对行为与学习效果的关系进行分析,发现:1)学习空间中的发布行为对学习产生的正向影响要大于非学习空间中的发布行为;2)非学习空间中发布文章和图片对学习效果有正向作用。接着,基于K-means聚类算法得到了五种发布群体类型:优秀突出型、分享缺失型、中规中矩型、全面型以及消极散漫型,并分析了他们的发布行为规律及学习效果。本研究的创新点体现在:1)依托大规模网络学习空间,探索中小学生在网络学习空间中的内容发布行为相关规律,丰富了网络学习空间和内容发布行为相关研究,对完善基础教育网络学习空间建设与应用提供了一定的参考。2)相比以往以问卷调查数据为主的网络学习空间研究,本研究以网络学习空间过程性数据为驱动力,综合运用数据挖掘技术、数据可视化技术、数理统计方法和开发研究法对数据进行分析,不仅降低了主观性影响,还可从大量过程性数据中挖掘潜在规律,对内容发布行为的分析更加准确全面。
杨志亭[6]（2020）在《我国优秀男子短道速滑运动员体能特征及评价标准研究》文中研究说明短道速滑是我国冬季运动项目在奥运会上夺取金牌的重点项目,尤其是在我国取得了2022年第24届冬奥会的举办权之后,其任务更显艰巨。近年我国优秀男子短道速滑运动员技、战术水平发展较快,已经接近世界先进国家运动员水平,但他们却由于体能不足原因,常在世界大赛的最后时刻功亏一篑。体能不足主要是体能训练效率较低问题。我国男子短道速滑运动员体能训练效率低,究其原因主要是我们对短道速滑体能特征缺乏精准的了解,缺少对运动员体能特征进行评价的标准,导致无法实施具有针对性的训练,使体能训练效果大打折扣。为了探析我国男子短道速滑运动员体能特征,尝试制定适合我国优秀男子短道速滑体能特征的评价标准,以加强对运动员体能监控能力体系建设,增强运动员体能训练效果,本文运用了文献资料法、德尔菲法、测试法、数理统计法进行了如下研究。首先,运用文献资料法,从理论上论证了短道速滑运动员的体能及体能特征的内涵与外延,并以此为依据,设计了69项我国优秀男子短道速滑运动员体能特征测试初选指标;其次,运用德尔菲法,对初选测试指标进行了2轮专家筛选,最终得到了30项测试指标;第三,在吉林省、黑龙江省冬管中心随机抽取了70名优秀男子短道速滑运动员（30名运动健将、40名一级运动员）为测试对象,并对其进行体能特征指标测试;第四,运用因子分析法,对参加测试的短道速滑运动员体能特征指标测试结果进行分析,得到了我国优秀男子短道速滑运动员整体项目体能特征指标,并制定了相应的评价标准;第五,运用多元回归分析法,以参加测试运动员具体项目（500米、1000米、1500米等奥运项目）的运动成绩为因变量,以因子分析法得到的整体项目体能特征指标测试结果为自变量,从身体形态、生理机能、运动素质三个方面对测试指标进行逐步回归分析,得出了我国优秀男子短道速滑运动员具体项目体能特征指标,并构建了相应的评价标准;最后,构建了我国优秀男子短道速滑运动员体能特征模型。通过以上研究,本文得出如下结论:1、综合运用测试法、因子分析法、多元回归分析法建立优秀运动员体能特征评价标准是可行的、有效的。2、我国优秀男子短道速滑运动员整体项目体能特征主要表现为:身体充实度大、体脂率低、臀部肌肉发达等身体形态特征,较强的无氧代谢供能与有氧代谢供能能力、快速消除疲劳能力等生理机能特征,强大的蹲屈滑行无氧耐力与两腿交替蹬伸的爆发力、较快的滑行速度、良好的单腿支撑平衡能力、快速调整身体姿势能力等运动素质特征;其中蹲屈滑行无氧耐力、无氧代谢供能能力、身体充实度等特征对其运动成绩影响较大。3、我国优秀男子500米短道速滑运动员体能特征为:身体充实度大、臀部肌肉发达、磷酸原系统与糖酵解系统供能能力强、蹲屈姿势无氧耐力强、两腿连续蹬伸爆发力强、综合力量大、灵敏柔韧性好等特征,其中蹲屈姿势无氧耐力、两腿连续蹬伸爆发力、磷酸原系统供能能力等特征对其运动成绩影响较大。4、我国优秀男子1000米短道速滑运动员体能特征为:身体充实度大、体脂率低、糖酵解系统供能能力强、疲劳恢复能力强、蹲屈姿势无氧耐力强、移动速度快、综合力量大、灵敏柔韧性好等特征,其中蹲屈姿势无氧耐力、糖酵解系统供能能力、移动速度等特征对其运动成绩影响较大。5、我国优秀男子1500米短道速滑运动员体能特征为:身体充度实大、体脂率低、糖酵解系统供能能力强、有氧氧化系统供能能力强、蹲屈姿势无氧耐力好、移动速度快、综合力量大、灵敏柔韧性好等特征,其中蹲屈姿势无氧耐力、糖酵解系统供能能力、移动速度等特征对其运动成绩影响较大。
高尧来,林伟烜,何志宏[7]（2020）在《大数据环境下的概率论与数理统计教学策略研究》文中认为大数据时代是一个海量信息的时代,也是一个充分挖掘数据资源价值的时代。概率统计应用范围非常广泛,具有很强的实践性。大数据环境下的概率论与数理统计教学活动的开展,应注重教学内容、教学方法、学生建模能力以及教学评价等方面入手,促进概率论与数理统计教学质量的不断提升。本文在分析大数据环境下创新概率论与数理统计的教学策略的必要性的基础上,侧重对大数据环境下的概率论与数理统计教学策略进行探索。
吴迪[8]（2020）在《基于线性回归模型的贝叶斯方法的应用》文中指出线性回归模型是回归分析中十分重要的组成部分,在许多领域的实际问题中都有着非常广泛的应用,在刻画事物间的线性关系时既简单又方便.贝叶斯理论也在统计学中占有重要地位,虽然在我国的研究起步较晚,但是这几年一直是热点的研究问题,所以本文主要是对线性回归模型、贝叶斯理论以及二者相结合进行研究.本文在研究线性回归模型时,主要选用的是多元线性回归模型和Logistic回归模型,从两种模型的一般形式开始,到两种模型本身所具有的特性,以及模型的建立条件和检验方式,都进行了非常详细的说明,进而求解出模型的极大似然估计结果.本文以某高校379名获得创新竞赛奖励的大学生必修课程成绩数据为例,对影响大学生创新能力问题进行统计分析,结果可行有效.本文将线性回归模型与贝叶斯理论相结合,在贝叶斯多元线性回归模型中,选择无信息先验作为模型的先验分布,通过理论推导得出相应的贝叶斯理论参数估计结果;在Logistic回归模型中选择联合正态先验分布为模型的先验分布,来求出模型中的参数估计,并且还在Logistic模型中加入等式约束,在不同的问题中相应减少需要估计的参数个数,使模型参数求解简便.贝叶斯理论是将样本信息、先验信息和总体信息结合,对模型中参数进行求解,得出参数的理论估计结果,证明该方法是行之有效的.最后,本文通过数值模拟方法,对线性回归模型中参数的极大似然估计和贝叶斯参数估计进行模拟,求出估计结果,在均匀分布和多元线性回归模型中,比较参数的极大似然估计和贝叶斯参数估计,得到贝叶斯参数估计准确率更高,偏差更小.所以贝叶斯线性回归模型是有效的、更优的.
伍彩[9]（2019）在《改进的AR模型参数估计理论及其在结构损伤识别中的应用研究》文中指出建筑结构在使用年限内由于会受到自然灾害、人为因素等不可避免的作用,从而导致其内部发生损伤乃至破坏。结构的损伤识别在既有结构的评价、维修等方面具有重要意义。目前国内外关于识别结构损伤的方法已有许多,其中基于振动信息的识别方法被广泛运用。在基于振动信息的损伤识别方法里,基于自回归（AR）模型的结构损伤识别方法由于操作简便、不需要输入信号等优点被广泛使用。然而,该方法未考虑进所有观测值可能存在的误差,只假设当前时刻观测值存在误差,导致其损伤识别结果不准确。本文结合国内外统计分析理论的研究成果,计算了忽略既往时刻观测值包含的误差导致损伤识别结果的误差值,提出了一种基于改进的AR模型的结构损伤识别新方法。该方法不仅考虑了当前时刻观测值的噪声,同时也考虑了既往时刻观测值中的噪声,抗噪性能较强,能够有效地用于实际工程中。主要成果如下:（1）系统地研究了基于AR模型的结构损伤识别方法,包括数据的检验和预处理、模型的初步定阶及其常用的参数估计方法。采用最小二乘求解理论,基于AR模型对模拟算例进行了系统的参数识别研究。同时,经过对比分析得出了更敏感的损伤因子,进行研究从而确定结构的损伤程度。最终,通过有限元模拟,基于AR模型和最小二乘求解算法对不同损伤工况下的有限元模拟结果进行识别,证明了该方法能有效地识别结构损伤程度及位置。（2）证实了传统最小二乘估计出的AR系数的偏差随着观测值误差的增大而增大。采用了一种观测向量和系数矩阵均包含噪声的AR统计模型,且分析了国内外研究现状中对最小二乘求解传统AR模型时忽略的误差部分导致参数估计结果的偏差值的研究。通过有限元模拟及对比研究了噪声对基于传统AR模型及其最小二乘解的损伤识别结果的影响规律。（3）提出了基于改进的AR模型及其总体最小二乘参数估计理论的结构损伤识别新方法。采用一种适用范围更广的改进的AR模型,分为考虑核不考虑系数矩阵误差与观测向量误差的相关性两种情况,基于数理统计分析研究成果,分别提出对应的总体最小二乘求解算法,研究各自的识别效果及抗噪性能。最终,利用有限元模拟研究,证实了所提出的方法能有效地识别结构损伤程度和位置,且较最小二乘法求解传统AR模型更为准确。（4）开展了基于某高层建筑结构的振动台试验数据的损伤识别研究。首先,开展了某超限高层住宅楼的振动台模拟试验,分析了该建筑的抗震性能及动力特性,进行了相应的有限元模拟研究,证实了该建筑设计虽满足我国设计规范要求,且鞭梢效应明显,部分薄弱位置需要加强。基于试验数据,运用本文提出的基于改进的AR模型及其TLSE算法进行结构损伤损伤识别,通过对比表明了识别结果较为准确,证实了本文所提的算法在实际工程中的适用性。综上所述,本文提出了一种基于改进的AR模型和总体最小二乘求解算法的结构损伤识别新方法,证实了该方法的有效性、研究了其优势。首先,在证实了基于传统AR模型及其最小二乘解损伤识别方法的有效性的基础上,分析了其因忽略了部分观测值误差而导致参数估计结果的偏差值对结构损伤识别结果的影响;然后,提出了一种改进的AR模型及其改进后的扩展总体最小二乘算法的识别新方法,且通过数学算例和数值模拟证实了新方法识别结果更为准确抗噪性能更强。最后,通过某大型振动台试验及其有限元模拟结果研究了某超限不规则建筑的抗震性能及动力特性,将本文所提的算法应用于实验数据中,证实了新识别算法在实际应用中的有效性。
李婉娥[10]（2019）在《高中正态分布的教·学·考研究》文中指出正态分布自1733年被棣莫弗引入后,在误差论领域、自然科学领域、社会科学领域和生物学领域中都有广泛的应用,特别是在教育领域、医学领域、生产领域和农林牧业中有着越来越广泛的应用.随着新一轮基础教育改革的不断深入,尤其是为了适应取消高考文理分科,修订版课程标准对正态分布内容提出更高的要求,如要求误差模型、均值和方差等.基于此背景,本学位论文对高中正态分布的教学、学习和考查进行专题研究,希望能为高中教师教学、高中学生学习、命题专家命题提出建议,并为大学学生学习概率论与数理统计打下基础.在相关背景介绍、概念界定、文献综述等的基础上,论文第3章通过对6名高中教师进行访谈,得到结论:（一）教龄越久的教师越重视理论与实际相结合;（二）正态分布的相关概念与性质是教学的重难点.为此,本文提出重视知识的前世今生、注重知识的发生过程和把握课堂的教学内容三条教学建议,设计了基于“高尔顿板”、基于“现实情境”和基于“数学史实”三个正态分布的教学过程.论文第4章通过对210名学生进行问卷调查,发现:（一）学生对正态分布的兴趣一般;（二）学生能够区分正态分布概念与二项分布概念;（三）学生重视正态分布的应用;（四）正态分布的相关概念是学习的重难点.鉴于此,本文提出培养学习兴趣、区分相关概念、强化运算能力和养成良好习惯四条学习建议.论文第5章通过对2007年-2018年这十二年全国各省高考中正态分布试题进行解答和评析,得出正态分布内容考查具有以下三个特点,即综合考查内容、创新试题背景和培养应用意识,进而提出增加数学史实、强化创新意识和重视数学建模三条命题建议并尝试举例说明.论文第6章对全文做了总结与展望,提出了进一步的研究方向.
二、数理统计在分析学生实验结果中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数理统计在分析学生实验结果中的应用（论文提纲范文）
（1）GAS框架下的投资组合风险测度与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究的主要内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究的主要创新和不足 |
| 1.4.1 理论方法的创新 |
| 1.4.2 实证方法的创新 |
| 1.4.3 可能存在的不足 |
| 第2章 GAS理论框架发展及投资组合理论基础与文献综述 |
| 2.1 GAS理论框架研究和应用 |
| 2.1.1 观察值驱动模型与参数驱动模型 |
| 2.1.2 广义回归得分模型框架的提出与应用 |
| 2.2 投资组合风险测度研究 |
| 2.2.1 风险测度理论方法的选择与组合测度研究 |
| 2.2.2 基于高频数据的投资组合的风险测度问题 |
| 2.3 投资组合优化研究 |
| 2.3.1 投资组合理论的提出 |
| 2.3.2 经典投资组合理论下投资组合优化的研究分支 |
| 2.3.3 期现货投资组合套期保值优化问题 |
| 2.4 研究述评 |
| 第3章 GAS理论框架及其在金融时间序列的风险测度的应用 |
| 3.1 GAS理论框架 |
| 3.1.1 GAS框架模型的基本设定 |
| 3.1.2 GAS框架模型的估计 |
| 3.1.3 GAS框架模型的再参数化 |
| 3.1.4 模型的辨识问题 |
| 3.2 基于GAS框架的GARCH模型改进 |
| 3.2.1 GAS-GARCH-sst模型的构建 |
| 3.2.2 基于GAS框架的GAS-GARCH-sst风险测度模型的构建 |
| 3.3 基于GAS框架的金融资产风险测度与预测 |
| 3.3.1 数据的选择 |
| 3.3.2 描述性统计 |
| 3.3.3 数据的检验 |
| 3.3.4 模型的估计结果与受极端观察值影响对比 |
| 3.3.5 金融时间序列的VaR预测 |
| 3.3.6 金融时间序列的VaR预测效果对比 |
| 3.4 附录:GAS-GARCH-sst模型的估计结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于R-Vine-Copula-GAS的投资组合测度与优化 |
| 4.1 Vine Copula理论 |
| 4.1.1 Copula函数的定义 |
| 4.1.2 Pair Copula的构建与R Vine |
| 4.1.3 Vine-Copula的数组表示方式 |
| 4.1.4 R-Vine Copula密度的估计 |
| 4.1.5 R-Vine分布的选择 |
| 4.2 基于GAS框架的投资组合风险测度分析 |
| 4.2.1 样本数据的选择与预处理 |
| 4.2.2 MST-PRIM算法下的R-Vine结构 |
| 4.2.3 R-Vine Copula的参数估计结果 |
| 4.2.4 单一资产的边缘分布估计 |
| 4.2.5 GAS-R-Vine-Copula模型的仿真模拟与风险预测方法设定 |
| 4.2.6 基于GAS框架下的投资组合VaR比较分析 |
| 4.3 GAS框架下的R-Vine-Copula多维资产组合优化模型 |
| 4.3.1 Markowitz的投资组合理论 |
| 4.3.2 Mean-VaR投资组合 |
| 4.3.3 Mean-CVaR的投资组合 |
| 4.3.4 最小VaR投资组合和最小CVaR投资组合的有效前沿 |
| 4.3.5 GAS框架下的投资组合优化效果比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于GAS框架的高频多元资产波动率模型的设计与应用 |
| 5.1 Wishart-GARCH模型 |
| 5.1.1 模型的假设 |
| 5.1.2 GAS框架下的模型优化 |
| 5.1.3 模型的估计 |
| 5.2 基于GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的高频多元资产波动率的实证研究设计 |
| 5.2.1 数据的选取与高频数据清洗 |
| 5.2.2 基于刷新时间抽样的样本调整 |
| 5.3 基于GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的高频多元资产波动率的估计结果分析 |
| 5.3.1 基于子抽样的降噪方法 |
| 5.3.2 GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的估计结果分析 |
| 5.4 基于GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的高频多元资产波动率预测能力比较分析 |
| 5.4.1 基于样本外数据的降噪技术的完善 |
| 5.4.2 评价预测效果的损失函数 |
| 5.4.3 样本外GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的估计结果 |
| 5.4.4 GAS-Wishart-Realized-GARCH模型和EWMA模型预测效果比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6 章 基于GAS框架的期现货投资组合的套期保值优化 |
| 6.1 期现货套期保值的理论基础和模型设计 |
| 6.1.1 套期保值理论 |
| 6.1.2 基于GAS框架的极值Copula函数模型 |
| 6.1.3 最优套期保值比率比较模型的选择 |
| 6.2 基于GAS框架下的期现货投资组合套期保值优化的实证研究 |
| 6.2.1 数据的选取与预处理 |
| 6.2.2 样本数据的描述性统计 |
| 6.2.3 样本数据的基本检验结果 |
| 6.3 基于GAS框架的期现货投资组合套期保值比率的估计结果分析 |
| 6.3.1 各模型的估计结果 |
| 6.3.2 动态最优套期保值比率估计结果比较 |
| 6.4 GAS框架下的期现货投资组合最优套期保值比率的比较与选择 |
| 6.4.1 套期保值效果的评价方式 |
| 6.4.2 各模型的套期保值效果结果比较 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7 章 结论、建议与研究展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究和投资实践建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间学术研究成果 |
| 致谢 |
（2）中小学校长办学自主权比较研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与问题提出 |
| 一、研究背景 |
| 二、问题提出 |
| 第二节 核心概念的界定 |
| 一、研究对象说明 |
| 二、“Autonomy”的语义与译语 |
| 三、学校自主权、学校自治和办学自主权 |
| 四、校长办学自主权 |
| 第三节 研究方法与研究设计 |
| 一、研究的方法论基础 |
| 二、具体研究方法 |
| 三、研究框架与技术路线 |
| 四、论文结构安排 |
| 第四节 研究价值与创新 |
| 一、研究价值 |
| 二、特色与创新 |
| 第二章 相关理论及文献综述 |
| 第一节 国外相关研究进展 |
| 一、关注教育分权改革的探讨 |
| 二、关注校本管理改革的探讨 |
| 三、关注学校效能提升的探讨 |
| 四、关注办学自主权与学生学业表现之间关系的探讨 |
| 第二节 国内相关研究进展 |
| 一、关注校长负责制的探讨 |
| 二、关注现代学校制度的探讨 |
| 三、关注政府职能转变的探讨 |
| 四、关注办学自主权与学生学业表现之间关系的探讨 |
| 第三节 国内外研究成果概述 |
| 第三章 校长办学自主权国际调查和评估 |
| 第一节 TALIS校长办学自主权国际比较研究 |
| 一、TALIS调查的内容与方法 |
| 二、TALIS办学自主权调查结果分析 |
| 三、TALIS2018校长办学自主权国际比较与分析 |
| 第二节 PISA校长办学自主权国际比较研究 |
| 一、PISA测评的内容与方法 |
| 二、PISA2015校长办学自主权国际比较与分析 |
| 第三节 SABER校长办学自主权国际比较研究 |
| 一、SABER评估的工具与方法 |
| 二、SABER-SAA在各国的评估实践案例 |
| 三、SABER对上海校长办学自主权的评估发现 |
| 第四节 校长办学自主权国际调查的启示 |
| 第四章 上海中小学校长办学自主权实证调查 |
| 第一节 实证调查设计 |
| 一、调查目的 |
| 一、问卷设计 |
| 第二节 样本分布与工具有效性分析 |
| 一、样本数据准备 |
| 二、样本属性分布 |
| 三、测量工具的有效性分析 |
| 第三节 上海中小学校长办学自主权数据概览 |
| 一、校长办学自主权在性别上的数据概览 |
| 二、校长办学自主权在年龄段上的数据概览 |
| 三、校长办学自主权在职位上的数据概览 |
| 四、校长办学自主权副校长分管上的数据概览 |
| 五、校长办学自主权在学历上的数据概览 |
| 六、校长办学自主权在任职总年限段上的数据概览 |
| 七、校长自主权在学段类型上的数据概览 |
| 八、校长办学自主权在行政区属性上的数据概览 |
| 第五章 上海中小学校长办学自主权调查结果与分析 |
| 第一节 校长办学现实自主权和期望自主权差异比较 |
| 一、“学校形象”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 二、“发展规划”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 三、“组织领导”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 四、“人事管理”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 五、“财物管理”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 六、“学生德育”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 七、“课程建设”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 八、“教学实施”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 九、“教师发展”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 十、“教育科研”维度上现实自主权和期望自主权的差异比较 |
| 第二节 校长办学自主权性别差异 |
| 一、在“学校形象”上的性别差异 |
| 二、在“发展规划”上的性别差异 |
| 三、在“组织领导”上的性别差异 |
| 四、在“人事管理”上的性别差异 |
| 五、在“财物管理”上的性别差异 |
| 六、在“学生德育”上的性别差异 |
| 七、在“课程建设”上的性别差异 |
| 八、在“教学实施”上的性别差异 |
| 九、在“教师发展”上的性别差异 |
| 十、在“教育科研”上的性别差异 |
| 第三节 校长办学自主权年龄段差异 |
| 一、在“学校形象”上的年龄段差异 |
| 二、在“发展规划”上的年龄段差异 |
| 三、在“组织领导”上的年龄段差异 |
| 四、在“人事管理”上的年龄段差异 |
| 五、在“财物管理”上的年龄段差异 |
| 六、在“学生德育”上的年龄段差异 |
| 七、在“课程建设”上的年龄段差异 |
| 八、在“教学实施”上的年龄段差异 |
| 九、在“教师发展”上的年龄段差异 |
| 十、在“教育科研”上的年龄段差异 |
| 第四节 副校长自主权分管职能差异 |
| 一、在“学生德育”上的分管职能差异 |
| 二、在“课程建设”上的分管职能差异 |
| 三、在“教学实施”上的分管职能差异 |
| 第五节 校长办学自主权学历差异 |
| 一、在“学校形象”上的学历差异 |
| 二、在“发展规划”上的学历差异 |
| 三、在“组织领导”上的学历差异 |
| 四、在“人事管理”上的学历差异 |
| 五、在“财物管理”上的学历差异 |
| 六、在“学生德育”上的学历差异 |
| 七、在“课程建设”上的学历差异 |
| 八、在“教学实施”上的学历差异 |
| 九、在“教师发展”上的学历差异 |
| 十、在“教育科研”上的学历差异 |
| 第六节 校长办学自主权任职总年限段差异 |
| 一、在“学校形象”上的任职总年限段差异 |
| 二、在“发展规划”上的任职总年限段差异 |
| 三、在“组织领导”上的任职总年限段差异 |
| 四、在“人事管理”上的任职总年限段差异 |
| 五、在“财物管理”的任职总年限段差异 |
| 六、在“学生德育”上的任职总年限段差异 |
| 七、在“课程建设”上的任职总年限段差异 |
| 八、在“教学实施”上的任职总年限段差异 |
| 九、在“教师发展”上的任职总年限段差异 |
| 十、在“教育科研”上的任职总年限段差异 |
| 第七节 校长办学自主权学段类型差异 |
| 一、在“学校形象”上的学段类型差异 |
| 二、在“发展规划”上的学段类型差异 |
| 三、在“组织领导”上的学段类型差异 |
| 四、在“人事管理”上的学段类型差异 |
| 五、在“财物管理”上的学段类型差异 |
| 六、在“学生德育”上的学段类型差异 |
| 七、在“课程建设”上的学段类型差异 |
| 八、在“教学实施”上的学段类型差异 |
| 九、在“教师发展”上的学段类型差异 |
| 十、在“教育科研”上的学段类型差异 |
| 第八节 校长办学自主权行政区属性差异 |
| 一、在“学校形象”上的行政区属性差异 |
| 二、在“发展规划”上的行政区属性差异 |
| 三、在“组织领导”上的行政区属性差异 |
| 四、在“人事管理”上的行政区属性差异 |
| 五、在“财物管理”上的行政区属性差异 |
| 六、在“学生德育”上的行政区属性差异 |
| 七、在“课程建设”上的行政区属性差异 |
| 八、在“教学实施”上的行政区属性差异 |
| 九、在“教师发展”上的行政区属性差异 |
| 十、在“教育科研”上的行政区属性差异 |
| 第六章 结论与建议 |
| 第一节 主要研究结论 |
| 一、扩大校长的人事和财务自主权,平衡好规范与活力 |
| 二、加强校长课程教学和育人能力,寻找办学内生动力 |
| 三、增强校长规划学校发展自主权、营造独特育人文化 |
| 四、优化校长内部管理领导自主权,强调绩效责任分布 |
| 五、落实校长教师专业发展自主权,注重教育科研引领 |
| 第二节 思考和建议 |
| 一、关注校长角色和校长队伍建设 |
| 二、聚焦重点领域的校长办学自主权 |
| 三、加强校长用好办学自主权的能力建设 |
| 第三节 研究不足与展望 |
| 一、实证调查样本代表性存在不足 |
| 二、实证调查数据与国际数据的对接存在不足 |
| 三、访谈数据运用和学校案例分析存在不足 |
| 参考文献 |
| 一、中文类 |
| 二、英文类 |
| 附录 |
| 附录一 中小学校长办学自主权访谈提纲 |
| 附录二 中小学校长办学自主权调查问卷 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于数据挖掘的铁路学生旅客购票行为分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献综述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 铁路学生客票数据挖掘方法 |
| 2.1 数据挖掘基本概念 |
| 2.1.1 数据挖掘的理论来源 |
| 2.1.2 数据挖掘概念 |
| 2.2 数据挖掘方法 |
| 2.2.1 统计分析 |
| 2.2.2 其他数据挖掘方法 |
| 2.3 数据挖掘的流程 |
| 本章小结 |
| 第三章 铁路学生旅客购票行为影响因素 |
| 3.1 行为分析理论 |
| 3.1.1 行为分析 |
| 3.1.2 旅客出行行为分析理论 |
| 3.2 铁路学生旅客购票行为影响因素 |
| 3.2.1 学生个人因素 |
| 3.2.2 铁路服务因素 |
| 3.2.3 社会因素 |
| 3.3 购票行为特征的影响因素分析 |
| 3.3.1 数据中包含的行为特征 |
| 3.3.2 影响因素分析 |
| 3.4 购票行为分析的数据挖掘方法选择 |
| 本章小结 |
| 第四章 铁路学生客票数据规范化 |
| 4.1 数据获取 |
| 4.1.1 铁路学生客票数据 |
| 4.1.2 列车时刻表数据 |
| 4.2 数据整合 |
| 4.2.1 数据整合方法 |
| 4.2.2 整合后的行为特征 |
| 4.3 数据规范化 |
| 4.3.1 填补丢失数据 |
| 4.3.2 删除无效数据 |
| 4.3.3 变换数据类型 |
| 4.3.4 数据标准化 |
| 4.3.5 数据仓库建立 |
| 本章小结 |
| 第五章 铁路学生旅客购票行为分析 |
| 5.1 统计分析 |
| 5.1.1 学生客票数据主要行为特征确定 |
| 5.1.2 主要行为特征与其他行为特征关系 |
| 5.2 聚类分析 |
| 5.2.1 学生客票数据聚类算法的确定 |
| 5.2.2 DBSCAN聚类算法执行 |
| 5.2.3 聚类结果分析 |
| 5.3 学生旅客购票行为规律分析 |
| 5.4 相关建议 |
| 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 原始数据整合Python编程 |
| 附录 B DBSCAN算法Python编程 |
| 附录 C 聚类结果可视化Python编程 |
| 附录 D 铁路学生客票数据示例 |
| 附录 E DBSCAN算法聚类结果示例 |
| 致谢 |
（4）基于生物科学史教育的深度学习实践与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 一、培养公民面向未来的21世纪核心素养的迫切需要 |
| 二、《普通高中生物学课程标准》强调注重生物科学史和科学本质的学习 |
| 三、时代发展需要“会学习”的创新型人才 |
| 第二节 研究目的与意义 |
| 一、生物科学史教育具有重要的育人价值 |
| 二、生物科学史的深度学习可以发展核心素养 |
| 三、深度学习能推动科学史教育,促进师生共同进步 |
| 第三节 国内外科学史教育的研究现状 |
| 一、国外科学史教育的研究发展与现状 |
| 二、国内科学史教育的研究发展与现状 |
| 第四节 研究内容与方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第五节 本研究的创新之处 |
| 第二章 本研究相关概念界定与理论基础 |
| 第一节 相关概念界定 |
| 一、科学史 |
| 二、生物科学史 |
| 三、科学史教育 |
| 四、深度学习 |
| 五、深度学习与浅层学习的区别 |
| 六、深度学习的评价 |
| 第二节 本研究的理论基础 |
| 一、建构主义学习观 |
| 二、行为主义学习观 |
| 三、新人文主义科学教育观 |
| 四、最近发展区 |
| 五、人本主义的学习观 |
| 第三章 生物科学史教与学的现状调查及分析 |
| 第一节 调查目的与对象的确定与选择 |
| 一、调查目的的确定 |
| 二、调查对象的选择 |
| 第二节 调查问卷与访谈的编制与实施 |
| 一、问卷和访谈的编制 |
| 二、问卷的发放与回收 |
| 第三节 调查问卷和访谈的分析与结论 |
| 一、调查问卷分析 |
| 二、对教师访谈的分析 |
| 三、调查问卷和访谈的综合结论 |
| 第四章 高中生物科学史教与学的影响因素分析 |
| 第一节 教师实施生物科学史教育的影响因素分析 |
| 一、来自教师自身的专业素养 |
| 二、“知识本位”的传统教学模式 |
| 三、学校等部门和其他因素的干扰 |
| 第二节 学生学习生物科学史的影响因素分析 |
| 一、应试教育的固有影响 |
| 二、学生自身因素 |
| 三、家庭和社会等因素的干扰 |
| 第五章 促进基于生物科学史的深度学习的教学实践 |
| 第一节 实践目的 |
| 第二节 实践对象 |
| 第三节 人教版高中生物必修教材“3旧2新”科学史内容梳理 |
| 一、新旧教材必修1科学史内容梳理 |
| 二、新旧教材必修2科学史内容梳理 |
| 三、旧教材必修3科学史内容梳理 |
| 第四节 基于生物科学史的深度学习过程阐述 |
| 一、深度学习单元学习主题的选择与确定 |
| 二、确定单元学习目标 |
| 三、设计单元学习活动 |
| 四、开展持续性评价 |
| 第五节 实践方法选择的依据 |
| 第六节 生物科学史单元学习的教学部分案例展示 |
| 一、“追随遗传学之父探寻遗传因子”单元学习的基本信息 |
| 二、“追随遗传学之父探寻遗传因子”的部分教学案例展示 |
| 三、“走近基因的本质”单元学习的基本信息 |
| 四、“走近基因的本质”的部分教学案例展示 |
| 第七节 生物科学史深度学习教学实践结果分析 |
| 第六章 研究结论与反思 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究展望 |
| 第三节 反思 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 高中生对生物科学史的学习情况调查 |
| 附录B 高中生物教师对生物科学史内容的教学与深度学习实践情况的调查 |
| 附录C 教师访谈提纲 |
| 附录D “追随遗传学之父探寻遗传因子”单元学习测试试卷 |
| 附录E “走近基因的本质”单元学习测试试卷 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（5）数据驱动的网络学习空间学生内容发布行为分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容和拟解决的关键问题 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究思路和方法 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 支撑课题 |
| 1.7 论文组织结构 |
| 第2章 相关研究与技术 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 网络学习空间 |
| 2.1.2 内容发布行为 |
| 2.1.3 学习行为分析 |
| 2.2 相关研究现状 |
| 2.2.1 网络学习服务相关研究 |
| 2.2.2 内容发布行为相关研究 |
| 2.2.2.1 学生内容发布特征研究 |
| 2.2.2.2 学生内容发布影响因素研究 |
| 2.2.2.3 学生内容发布行为对学习的影响研究 |
| 2.3 相关技术 |
| 2.3.1 数据挖掘技术 |
| 2.3.2 聚类算法 |
| 2.3.3 数据可视化 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 学生内容发布行为分析与模型构建 |
| 3.1 内容发布行为交互分析 |
| 3.2 内容发布行为特征分析 |
| 3.2.1 行为要素 |
| 3.2.2 行为分类 |
| 3.2.3 特征描述 |
| 3.3 内容发布行为分析模型构建 |
| 3.4 内容发布行为数据模式构建 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 数据驱动的学生内容发布行为数据分析的实现 |
| 4.1 数据采集 |
| 4.1.1 数据来源与基本情况 |
| 4.1.2 数据采集流程与实现 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.2.1 用户关系整合 |
| 4.2.2 数据清洗与数据分表 |
| 4.3 数据分析 |
| 4.3.1 数据量化方法 |
| 4.3.2 行为数据分析过程 |
| 4.3.2.1 内容发布行为表现分析过程 |
| 4.3.2.2 样本用户表构建过程 |
| 4.3.2.3 定类定量相结合的影响因素分析过程 |
| 4.3.2.4 基于K-means聚类算法的发布群体分析过程 |
| 4.4 分析结果呈现 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 数据驱动的学生内容发布行为表现分析 |
| 5.1 登录行为表现 |
| 5.2 公共资源空间发布行为表现 |
| 5.3 个人空间发布行为表现 |
| 5.4 学习空间发布行为表现 |
| 5.4.1 课前导学回复 |
| 5.4.2 课后作业回答 |
| 5.4.3 在线检测回答 |
| 5.5 内容发布行为表现综合分析 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 数据驱动的学生内容发布行为影响因素分析 |
| 6.1 资源空间发布行为影响因素 |
| 6.2 个人空间发布行为影响因素 |
| 6.3 学习空间发布行为影响因素 |
| 6.3.1 课前导学回复 |
| 6.3.2 课后作业回答 |
| 6.4 内容发布行为影响因素综合分析 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 数据驱动的学生内容发布行为与学习关联分析 |
| 7.1 不同空间下内容发布行为对学习效果的影响 |
| 7.1.1 非学习空间中的发布行为对学习效果的影响 |
| 7.1.2 学习空间中的发布行为对学习效果的影响 |
| 7.1.3 发布行为对学习效果影响的综合分析 |
| 7.2 基于K-MEANS聚类算法的发布群体 |
| 7.2.1 数据处理过程 |
| 7.2.2 发布群体聚类 |
| 7.2.3 发布群体特征分析 |
| 7.3 小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）我国优秀男子短道速滑运动员体能特征及评价标准研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 短道速滑是我国冬奥会夺取金牌的重点项目 |
| 1.1.2 体能对现代运动员竞技能力提高作用凸显 |
| 1.1.3 对体能特征准确了解是实施科学训练的前提 |
| 1.1.4 对体能特征科学评价是规划体能训练过程的基础 |
| 1.1.5 现有的短道速滑体能特征评价研究已满足不了项目发展需求 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究任务 |
| 1.5 创新之处 |
| 1.6 研究思路与技术路线 |
| 1.6.1 研究思路 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 2.文献综述 |
| 2.1 关于体能概念研究的综述 |
| 2.1.1 体能概念的起源与演化 |
| 2.1.2 国外体能概念的研究 |
| 2.1.3 国内体能概念的研究 |
| 2.1.4 对体能概念的辨析 |
| 2.2 关于体能特征与运动项目特征关系研究的综述 |
| 2.2.1 体能与技术的关系 |
| 2.2.2 体能与战术的关系 |
| 2.3 关于短道速滑体能特征研究的综述 |
| 2.3.1 身体形态特征的研究 |
| 2.3.2 生理机能特征的研究 |
| 2.3.3 运动素质特征的研究 |
| 2.4 关于体能评价研究的综述 |
| 2.4.1 体能指标的确定 |
| 2.4.2 指标权重的确定 |
| 2.4.3 评价标准的制定 |
| 3.研究对象与方法 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 文献法 |
| 3.2.2 专家访谈法 |
| 3.2.3 德尔菲法 |
| 3.2.4 测试法 |
| 3.2.5 数理统计法 |
| 4.研究结果与分析 |
| 4.1 短道速滑体能特征的理论分析 |
| 4.1.1 短道速滑体能特征的规则分析 |
| 4.1.2 短道速滑体能特征的技术分析 |
| 4.1.3 短道速滑体能特征的战术分析 |
| 4.1.4 短道速滑整体项目体能特征与具体项目体能特征关系分析 |
| 4.2 整体项目体能特征与评价标准的制定 |
| 4.2.1 整体项目体能特征指标的确定 |
| 4.2.2 整体项目体能特征 |
| 4.2.3 短道速滑整体项目体能特征评价标准的制定 |
| 4.2.4 对整体项目体能特征评价结果的分析 |
| 4.3 具体项目体能特征与评价标准的制定 |
| 4.3.1 男子500米运动员体能特征与评价标准的制定 |
| 4.3.2 男子1000米运动员体能特征与评价标准的制定 |
| 4.3.3 男子1500米运动员体能特征与评价标准的制定 |
| 4.4 我国优秀男子短道速滑运动员体能特征模型的构建 |
| 4.4.1 我国优秀男子短道速滑运动员整体项目体能特征模型 |
| 4.4.2 我国优秀男子短道速滑运动员具体项目体能特征模型 |
| 5.结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）大数据环境下的概率论与数理统计教学策略研究（论文提纲范文）
| 一 大数据环境下创新概率论与数理统计的教学策略的必要性 |
| 二 概率论与数理统计教学现状分析 |
| 三 大数据环境下的概率论与数理统计教学策略 |
| (一) 充分发挥大数据优势,丰富和调整教学内容 |
| (二) 充分利用网络资源,丰富教学方法和手段 |
| (三) 注重数学软件在教学中的引入,培养应用型数学人才 |
| (四) 注重数学建模思想在教学中的应用 |
| (五) 充分利用大数据技术实施精准教学,提高教学质量 |
| (六) 开展研究性学习 |
| (七) 建立科学合理的考核标准 |
| 四 结语 |
（8）基于线性回归模型的贝叶斯方法的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状及其分析 |
| 1.2.2 国外研究现状及其分析 |
| 1.2.3 国内外研究现状对比分析 |
| 1.3 主要研究内容和结构 |
| 第2章 线性回归模型概述 |
| 2.1 多元线性回归模型 |
| 2.2 回归模型的显着性检验 |
| 2.2.1 回归方程的F检验 |
| 2.2.2 回归系数的t检验 |
| 2.2.3 多重共线性检验 |
| 2.2.4 异方差检验 |
| 2.3 LOGISTIC回归模型 |
| 2.3.1 Logistic回归模型的适用条件 |
| 2.3.2 Logistic回归模型的优缺点 |
| 2.3.3 Logistic回归模型形式 |
| 第3章 贝叶斯方法基本理论知识 |
| 3.1 贝叶斯公式 |
| 3.2 贝叶斯推断理论 |
| 3.2.1 点估计 |
| 3.2.2 区间估计 |
| 3.2.3 假设检验 |
| 3.3 损失函数 |
| 3.4 无信息先验分布 |
| 3.5 马尔科夫链蒙特卡洛方法 |
| 3.5.1 马尔可夫链 |
| 3.5.2 转移概率 |
| 3.5.3 平稳分布 |
| 3.5.4 M—H抽样 |
| 3.5.5 接受—拒绝抽样 |
| 3.5.6 Gibbs抽样 |
| 3.5.7 蒙特卡洛方法 |
| 第4章 贝叶斯回归模型 |
| 4.1 多元线性回归模型建立 |
| 4.2 LOGISTIC回归模型 |
| 4.3 等式约束下的LOGISTIC回归模型 |
| 4.4 多元线性回归模型的贝叶斯方法 |
| 4.5 LOGISTIC回归模型的贝叶斯方法 |
| 4.6 等式约束下的LOGISTIC回归模型的贝叶斯方法 |
| 第5章 数值模拟 |
| 5.1 均匀分布贝叶斯估计 |
| 5.2 多元线性回归贝叶斯估计 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（9）改进的AR模型参数估计理论及其在结构损伤识别中的应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 引言 |
| 1.1.2 结构损伤识别 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 基于模型修正的识别方法 |
| 1.2.2 模型修正法存在的问题 |
| 1.2.3 基于模态参数的识别方法 |
| 1.2.4 模态参数法存在的问题 |
| 1.2.5 基于时间序列模型的识别 |
| 1.3 研究思路 |
| 1.4 研究内容及创新点 |
| 第二章 基于传统自回归模型的结构损伤识别 |
| 2.1 时间序列模型 |
| 2.1.1 几种常用的模型 |
| 2.1.2 时间序列模型的推导 |
| 2.2 平稳时间序列模型 |
| 2.2.1 数据的检验 |
| 2.2.2 数据的预处理 |
| 2.3 AR模型及其求解 |
| 2.3.1 AR模型的矩阵形式 |
| 2.3.2 模型的定阶 |
| 2.3.2.1 F检验定阶 |
| 2.3.2.2 Akaike系列定阶 |
| 2.3.3 参数估计 |
| 2.3.3.1 矩估计法 |
| 2.3.3.2 最小二乘估计法 |
| 2.3.3.3 岭估计法 |
| 2.4 损伤因子 |
| 2.4.1 参数估计 |
| 2.4.2 损伤因子1 |
| 2.4.3 损伤因子2 |
| 2.4.4 损伤因子的选择 |
| 2.5 结构损伤识别 |
| 2.5.1 模型的建立及模拟结果 |
| 2.5.2 损伤识别结果 |
| 2.5.2.1 损伤程度 |
| 2.5.2.2 损伤位置 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 最小二乘估计理论的结构损伤识别偏差研究 |
| 3.1 考虑系数矩阵误差的统计模型 |
| 3.2 偏差值分析及计算 |
| 3.2.1 几何意义 |
| 3.2.2 参数的求解偏差 |
| 3.2.3 抗噪性能 |
| 3.3 结构损伤识别 |
| 3.3.1 模拟工况 |
| 3.3.2 识别结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 改进的AR模型参数估计理论及其结构损伤识别研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 总体最小二乘求解算法 |
| 4.2.1 求解理论 |
| 4.2.2 总体最小二乘几何意义 |
| 4.3 改进的AR模型 |
| 4.3.1 模型表达式 |
| 4.3.2 求解理论 |
| 4.4 不考虑相关性的参数求解理论 |
| 4.4.1 简化算法 |
| 4.4.2 算例分析 |
| 4.5 改进的AR模型的求解理论 |
| 4.5.1 考虑相关性的求解算法 |
| 4.5.1.1 算法1 |
| 4.5.1.2 算法2 |
| 4.5.1.3 算例分析 |
| 4.5.2 改进的AR模型的求解算法 |
| 4.5.3 算例分析 |
| 4.6 结构损伤识别研究 |
| 4.6.1 无噪声识别结果 |
| 4.6.2 50d B噪声识别结果 |
| 4.6.3 30d B噪声识别结果 |
| 4.6.4 结论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 某超高层建筑振动台试验及其损伤识别研究 |
| 5.1 试验概况 |
| 5.1.1 引言 |
| 5.1.2 试验内容 |
| 5.1.3 模型设计 |
| 5.2 试验方案 |
| 5.3 试验结果 |
| 5.3.1 试验现象 |
| 5.3.2 结构动力分析 |
| 5.3.2.1 加速度响应 |
| 5.3.2.2 位移响应 |
| 5.3.2.3 扭转及滞回曲线 |
| 5.4 有限元模拟 |
| 5.4.1 模型的建立 |
| 5.4.2 有限元分析结果 |
| 5.5 结构损伤识别 |
| 5.5.1 单层识别结果 |
| 5.5.2 沿层高向识别结果 |
| 5.5.3 识别结果对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要工作及贡献 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文及参与的项目 |
| 致谢 |
（10）高中正态分布的教·学·考研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 深底蕴正态的历史背景 |
| 1.1.2 修订版课标的理论背景 |
| 1.1.3 大数据应用的实际背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 为大学概率论与数理统计学习打下基础 |
| 1.2.2 为高中教师正态分布内容教学提出建议 |
| 1.2.3 为高中学生正态分布知识学习出谋划策 |
| 1.2.4 为命题专家正态分布试题编制提供借鉴 |
| 1.3 理论基础 |
| 1.3.1 建构主义理论 |
| 1.3.2 认知发展理论 |
| 1.3.3 SOLO分类理论 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献研究法 |
| 1.4.2 问卷调查法 |
| 1.4.3 访谈调查法 |
| 1.4.4 教育统计法 |
| 1.5 研究框架 |
| 第2章 概念界定与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 正态分布密度曲线 |
| 2.1.2 正态分布概率曲线 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 概率统计教·学·考的研究综述 |
| 2.2.2 正态分布教·学·考的研究综述 |
| 第3章 高中正态分布教的研究 |
| 3.1 教师教学现状调查 |
| 3.1.1 访谈提纲设计 |
| 3.1.2 访谈过程实施 |
| 3.2 教师访谈结果分析 |
| 3.2.1 正态分布知识储备 |
| 3.2.2 正态分布知识理解 |
| 3.2.3 正态分布教学问题 |
| 3.2.4 正态分布教学认识 |
| 3.3 正态分布教学建议 |
| 3.3.1 重视内容的前世今生 |
| 3.3.2 注重知识的发生过程 |
| 3.3.3 把握课堂的教学内容 |
| 3.4 正态分布教学设计 |
| 3.4.1 基于“高尔顿板”的教学设计 |
| 3.4.2 基于“现实情境”的教学设计 |
| 3.4.3 基于“数学史实”的教学设计 |
| 第4章 高中正态分布学的研究 |
| 4.1 学生学习现状调查 |
| 4.1.1 调查问卷设计 |
| 4.1.2 调查过程实施 |
| 4.2 问卷调查结果分析 |
| 4.2.1 正态分布学习认识 |
| 4.2.2 正态分布知识理解 |
| 4.2.3 正态分布内容应用 |
| 4.2.4 正态重点难点认识 |
| 4.3 正态分布学习建议 |
| 4.3.1 培养学习兴趣 |
| 4.3.2 区分相关概念 |
| 4.3.3 强化运算能力 |
| 4.3.4 养成良好习惯 |
| 第5章 高中正态分布考的研究 |
| 5.1 试题考查现状调查 |
| 5.1.1 考查正态分布的对称性 |
| 5.1.2 考查正态分布3?原则 |
| 5.1.3 考查化为标准正态分布 |
| 5.2 试题统计结果分析 |
| 5.2.1 综合考查内容 |
| 5.2.2 创新试题背景 |
| 5.2.3 培养应用意识 |
| 5.3 正态试题命制建议 |
| 5.3.1 增加数学史实 |
| 5.3.2 强化创新意识 |
| 5.3.3 重视数学建模 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、数理统计在分析学生实验结果中的应用（论文参考文献）
- [1]GAS框架下的投资组合风险测度与优化研究[D]. 刘毅男. 吉林大学, 2021(01)
- [2]中小学校长办学自主权比较研究[D]. 陈慧. 上海师范大学, 2021(08)
- [3]基于数据挖掘的铁路学生旅客购票行为分析[D]. 马乐陶. 大连交通大学, 2020(06)
- [4]基于生物科学史教育的深度学习实践与研究[D]. 牟香义. 云南师范大学, 2020(01)
- [5]数据驱动的网络学习空间学生内容发布行为分析研究[D]. 尚陈琛. 华中师范大学, 2020
- [6]我国优秀男子短道速滑运动员体能特征及评价标准研究[D]. 杨志亭. 东北师范大学, 2020(06)
- [7]大数据环境下的概率论与数理统计教学策略研究[J]. 高尧来,林伟烜,何志宏. 教育现代化, 2020(28)
- [8]基于线性回归模型的贝叶斯方法的应用[D]. 吴迪. 长春理工大学, 2020(02)
- [9]改进的AR模型参数估计理论及其在结构损伤识别中的应用研究[D]. 伍彩. 武汉理工大学, 2019
- [10]高中正态分布的教·学·考研究[D]. 李婉娥. 福建师范大学, 2019(12)