简介：认知诊断模型中,项目参数的方差-协方差矩阵具有很重要的作用。作为一种非参数化的方差-协方差矩阵估计方法,Bootstrap法的一个主要优势在于它不需要解析推导。比较认知诊断模型中基于解析法的经验交叉相乘信息矩阵、观察信息矩阵和三明治协方差矩阵法,与Bootstrap法在估计项目参数标准误时的表现,模拟结果显示,认知诊断模型及Q矩阵正确设定或是模型中错误设定较少时,解析法的表现优于Bootstrap法,只有在样本量N=5000的条件下,Bootstrap法的表现才基本与解析法接近;当模型中错误设定较多时,Bootstrap法也没有表现出明显的稳健性。因此,在认知诊断模型中,推荐使用基于解析法的方差-协方差矩阵估计方法,尤其是三明治协方差矩阵法;当没有现成的基于解析法的方差-协方差矩阵估计方法可用时,Bootstrap法可以作为一种粗略的估计方法使用,尤其是在样本量较小的情况下。

简介：在外语教学研究中，协方差分析使用不足，存在认识误区。本文利用模拟数据剖析使用协方差分析存在的主要误区。在随机化设计中，不管处理组在协变量上有无差异，只要满足协方差分析假设，均可使用协方差分析。在自然组设计中，如果组问差异是随机产生的假设有合理性，则仍可以使用协方差分析，但是对统计结果的解释必须谨慎。当违背回归斜率齐性假设时，J—N技术和选点分析是恰当的分析方法。在包括协变量的裂区设计中，协变量不调整重复测量因素各水平上的平均数差异，应对组间因素采用协方差分析，对重复测量因素及其与组间因素的交互作用采用混合方差分析。

简介：小明是少先队中队长，一天，他组织同学们去阳光社区里帮老人们打扫卫生。不过社区里面可是道路纵横，于是他画了张地图，给大家安排各自的目的地。

简介：

简介：同学们都知道，我们可以利用方程、不等式、函数等知识解决有关方案决策的问题，而实际上．利用方差也能帮助我们解决某些决策问题，现举例说明。

简介：1．质检部门对甲、乙两工厂生产的同样产品进行抽样调查，计算出甲厂的样本方差为0．99，乙厂的样本方差为1．02，那么，由此可以推断出生产此类产品．质量比较稳定的是厂．

简介：根据二级方差的定义，给出二级方差传递函数的推导；使用幂律谱噪声模型，求算出二级方差对阿仑方差的偏倚。

简介：

简介：我们知道．对于给出的一组数据。可以通过求极差、方差和标准差的方式来了解数据的离散程度．方差的计算过程是“先平均，再求差，然后平方．最后再平均”，在实际应用时为了使数量单位与原数据保持一致而使用标准差．还要将求出的方差再开平方．在学习过程中，有的同学会产生如下的一些疑问，让我们一起研究一下．

简介：我们已经知道，方差是反映一组数据波动大小的基本量，其计算公式是s^2=1/n[（x1-x^-）^2＋（x2-x^-）^2＋…＋（xn-x^-）^2].方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小．应用这一结论，可以解决许多实际问题．但我们也发现，在应用这个公式进行方差的计算时，有时计算较复杂，容易产生错误．因此，我们有必要来探索一些计算方差的简便方法，以提高解题的速度和计算的正确率．

简介：<正>我们经常利用方差来分析一些生活中的实际问题．但许多同学不理解问题的本质,因而时常出现错误．请看下面一例:例学校为了从甲、乙、丙三名同学中选择一人参加数学竞赛,对他们先后进行了5次测试,成绩如下(单位:分):

简介：

简介：在平均数相同的情况下，方差较小的较为整齐。

简介：从小学开始,数学课本上不断出现过＂集合＂这个词。例如：有理数的集合;直角三角形的集合,直线上的点的集合等。具有某些共同属性的点的全体就形成了一个点的集合（简称点集）。

简介：

简介：1．keep用作及物动词，意为“保存；保留；保持；保守；记（日记、帐等）”。Couldyoukeeptheselettersforme,please？你能替我保存这些信吗？

简介：1.准确理解概念例1设M={x|x≤0},则下列关系中正确的是()(A)0∈M.(B){0}∈M.(C){}M.(D)∈M.分析空集不含任何元素,因此0,{0}它是含单元素"0"的集合,不是空集.{}表示以为元素的集合,空集不可以表示为{},所以(B)、(C)、(D)均错,故选(A).

简介：回顾了Cantor集合到Fuzzy集合的演变,着重讨论了可拓集合的产生和意义,并探讨了三种集合的区别与联系。

简介：数学源于数学，生活中处处有数学．本文通过生活中的一道中考题的解析与变式，探究平均数与方差解决实际问题的思路与策略，以帮助同学们找寻和感悟通过建立数学模型解决此类问题的一般思路与方法．

简介：结合＂基于PISA数学素养测评视角培养初中生数学交流素养的方法研究＂课题中的数学交流方法和途径的探索主题,在设计上呈现问题串来搭建交流平台,引导学生从是什么、为什么、怎样用三个方面开展学习,即弄清方差概念产生的必要性和合理性,理解方差的内涵与外延及其统计意义,理解方差的算法,强调统计概念的学习要突出养成用数据说话的统计意识和交流习惯.