小组同学身高体重统计图表(小组作业)

小组同学身高体重统计表

参考标准：

如何对学生考试成绩进行数据分析

一、原始分和标准分的定义原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成 绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始 分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。二、标 准分的计算根据教育统计学的原理，标准分是原Z 始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式 表示为：其中：为该次考试中考生个人所Z=(X-A)/SX 得的原始分；为该次考试中全体考生的平均分；为AS 该次考试分数的标准差。通过转换后得到的标准分Z 在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用 时不太方便，所以还要对分数进行线性变换（变换 TZ ）：这就是我们通常所说的标准分。这种 T=500+100Z 标准分的平均值为，也就是说，如果某考生的标准500 分为，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。500标准分有如下性质：⑴平均值为，标准差为；⑵01 分数之间等距，可以作加减运算；⑶原始分转换为标 准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不 改变原来分数的位置次序。三、使用标准分比使用原

始分有什么好处？根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的 位置，而单个原始分则不能。例如，某考生某科的原 始成绩为分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为 85 这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果 某考生某科的标准分为，即分数为，则通过1.5Z650 查正态分布表，查得对应的百分比为，于是我 0.9332 们知道，该考生的成绩超过了的考生的成绩， 93.32% 这就是分数解释的标准化。⑵不同学科的原始分不可 比，而不同学科的标准分是可比的。不同的学科，由 于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同 。例如某考生的语文原始成绩为分，数学原始成绩80 为分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但70 如果这次考试全体考生的语文原始分平均为分，而86 数学原始分平均为分，则该考生的语文成绩处于全 60 体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的

身高体重分析

经济运行模拟：身高体重分析 姓名：王萌萌 学号：20094120216 指导老师：乔雅君 院系：经济学院

身高体重分析 王萌萌 (河南财经政法大学经济学院郑州 450000) 一、实验目的 为了研究河南财经政法大学09级经济学院同学身高体重的关系，同时考虑性别因素对体重的影响。建立身高体重模型，首先对经济二班同学的身高体重回归分析。为了进一步说明身高对于体重的影响，同时对经济学院四个班同学的身高体重进行回归分析。 二、数据说明 表 1：09级经济学院四个班学生身高体重数据

以上数据由09级经济学院学生登记提供 三、实证分析 （一）09级经济二班同学的身高体重简单回归分析 1．建立模型 为了分析09级经济二班身高体重的关系。估计模型如下： u H W +?+?=10 其中W 代表体重（kg ），H 代表身高(cm)，10??、代表回归系数，u 代表随机误差项。 2．估计结果 通过运行Eviews5.0估计结果如下： 表二：二班同学身高h （cm ）体重w （kg ）估计结果 Dependent Variable: W Method: Least Squares Date: 05/11/12 Time: 08:41 Sample: 1 43 Included observations: 43

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. H 1.238985 0.152011 8.150606 0.0000 C -150.4884 25.78017 -5.837373 0.0000 R-squared 0.618365 Mean dependent var 59.41860 Adjusted R-squared 0.609056 S.D. dependent var 12.28284 S.E. of regression 7.679906 Akaike info criterion 6.960487 Sum squared resid 2418.219 Schwarz criterion 7.042403 Log likelihood -147.6505 F-statistic 66.43238 Durbin-Watson stat 1.950340 Prob(F-statistic) 0.000000 估计方程为： H W 238985.14884.150?+-= 25.78017 0.152011 t 值 -5.837373 8.150606 P 值 0.0000 0.0000 2R =0.618365,2R =0.609056，F=66.43238(P=0.0000) 3．模型检验 P 检验：由表一可知，p 值（0.0000），在0.05的显著水平下，p 值小于0.05，拒绝原假设。说明二班同学身高对体重的影响是显著的。 （二）二班数据加虚拟变量回归（加法模型） 1.建立模型 为了研究二班同学身高体重关系，并考虑性别因素建立模型如下 加法模型u S H W +?+?+?=210其中W 代表体重（kg ），H 代表身高（cm ），S 代表性别， ?? ?=女 男10S 为虚拟变量，10??、是回归系数，u 是随机误差项。 表三：二班同学身高体重模型考虑性别因素估计结果（加法模型） Dependent Variable: W Method: Least Squares Date: 05/11/12 Time: 09:12 Sample: 1 43 Included observations: 43 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. S -7.591082 4.365116 -1.739033 0.0897 H 0.820754 0.282592 2.904375 0.0060 C -75.57212 49.89161 -1.514726 0.1377

如何对学生考试成绩进行数据分析

一、原始分和标准分的定义 原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。 标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。 二、标准分的计算 根据教育统计学的原理，标准分Z是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式表示为：Z=(X-A)/S 其中：X为该次考试中考生个人所得的原始分；A为该次考试中全体考生的平均分；S为该次考试分数的标准差。 通过转换后得到的标准分Z在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用时不太方便，所以还要对Z分数进行线性变换（T变换）：T=500+100Z 这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500，也就是说，如果某考生的标准分为500，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。 标准分有如下性质： ⑴平均值为0，标准差为1； ⑵分数之间等距，可以作加减运算； ⑶原始分转换为标准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不改变原来分数的位置次序。 三、使用标准分比使用原始分有什么好处？ 根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置，而单个原始分则不能。 例如，某考生某科的原始成绩为85分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650，即Z分数为1.5，则通过查正态分布表，查得对应的百分比为0.9332，于是我们知道，该考生的成绩超过了93.32%的考生的成绩，这就是分数解释的标准化。 ⑵不同学科的原始分不可比，而不同学科的标准分是可比的。 不同的学科，由于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为80分，数学原始成绩为70分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为86分，而数学原始分平均为60分，则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的平均水平之上，即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量，其语文标准分小于500分，而数学标准分大于500分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置，因此是可比的。 ⑶不同学科的原始分不可加，而不同学科的标准分之间具有可加性。 既然不同学科的原始分不可比，那么也就不可加。多学科成绩，只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下，才能相加，否则是不科学的。各学科原始分的平均值以及标准差一般都不相同，而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同，因此，各科的标准分是可加的。 四、什么是增值? 教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑，用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步：首先根据原有基础得到一个

最新儿童身高体重对照表

儿童身高体重对照表 用小儿身长预测成年时身高法1、男性身高＝出生时身长(厘米)÷0.2949；女性身高＝出生时身长(厘米)÷0.3109。用此公式要注意：只适用于正常足月新生儿；测量身长数据时如能精确到0.1厘米，身高的预测将更准确。 2、男性身高＝3岁时身高×0.545+父母平均身高×0.544+37.69(厘米)；女性身高＝3岁时身高×0.545+父母平均身高×0.544+25.63(厘米)，人体标准身高预测公式(遗传法则) （下述公式大体上符合“高加高生高，高加矮生高，矮加矮生矮”的遗传学原则。） 男性身高＝(父亲身高＋母亲身高)×1.08÷2(厘米) 女性身高＝(父亲身高×0.923＋母亲身高)÷2(厘米) 骨龄可知孩子的生长潜力骨龄和年龄不是一回事，骨龄是生物年龄，与生长密切相关，常用来评价人生长发育的成熟状态。判断骨龄主要是利用X线，拍一张小儿右手腕骨的X片，根据腕骨X片显示的骨化点的个数及小儿的实际年龄就可以确定小儿的生长潜力。骨化点出现比实际年龄早，说明孩子的生长潜力较小；相反说明小儿生长潜力很大。有些家长为了孩子能长高些，给孩子服用一些催长的药物，虽然暂时加快了小孩的生长，但由于“刹车”时间提前反而影响了最终的身高，这种做法显然是不可取的。 以上几种方法可相互参照，还可以预知孩子生长发育是否正常和孩子的生长潜力，如发现骨龄和孩子的实际年龄不符，应到医院检查。 青少年身高与哪些因素有关在青春期生长突增中，身高的增长非常快。长高的原因主要是骨骼的发育。男孩平均每年可增高7～9厘米，最多可达10～12厘米。女孩平均每年可增高5～7厘米，最多可达8～10厘米。这主要靠下肢和脊柱的增长。一般女性在19～23岁、男性在23～26岁身高才停止增长。这时因为骨骺闭合，所以不能再生长了。由于女性的骨骺闭合一般比男性早，所以成年女性比男性矮。青春期的少男少女都希望自己有较高的身材，这就要进一步了解可能影响身高的因素： （1）身高与性成熟早晚有关成熟年龄的迟早会影响急速成长的身高。一般是急速成长现象发生较早的人，就较快达到终止点；较晚发生的，也较晚达到其终点。当性早熟的少女不再长高时，性晚熟的少女却还在长高。因此，性晚熟的少女就比较高。身高长得最快的时期是青春前期。女孩在月经初潮的前一年，身高的增加可以达7～8厘米；而男孩的身高增长的巅峰期是青春期头一年，约13～14岁，身高增加可达10～12厘米。 （2）身高与营养有关从某种意义上说，身高是营养物质（特别是蛋白质）“堆砌”起来的。构成人体的蛋白质的物质有5～10万种，组成这些蛋白质的8种必需氨基酸要靠食物供给。如果食物能提供足量的8种必需氨基酸，就能加速蛋白质的合成，有助于全身各组织器官的生长发育，特别是骨骼和骼软骨的生长发育。对学龄前儿童的试验表明，每餐面包中增加0．5克赖氨酸的实验组的身高体重显著超过其他儿童。日本将6对孪生婴儿分两组进行试验，第一组给予正常营养，第二组在食物中增添赖氨酸。1300天后，

学生试卷分数统计C语言程序设计

广州航海学院课程（C语言）设计任务书 注：1.任务书由指导教师填写后由教研室、系签署意见； 2.任务书应在学生课程设计开始前下达给学生； 3.任务书一式二份，设计人、指导教师各执一份。

C语言课程设计报告 系 (部) 信息与通信工程学院专业班级计应171班 姓名学号曾雨祥0136 设计基地(实训室) 信息楼605实训室 设计项目学生试卷分析统计 设计日期 设计成绩 指导教师张翚

学生试卷成绩分析系统 一．需求分析 1．适合人群 教师。 2．使用范围 小学至大学，人数数量不大。 二．概要设计 1. 主函数main()：初始化各变量并调用各函数。 2. 输入模块accept_data()：输入学生个人成绩。 3. 计算模块count()：依据学生成绩进行计算需要的各种数值。 4. 输出模块show_data()：输出计算的各种数值。 程序功能结构图如图所示： 主函数 输出模块 计算模块 输入模块 学生试卷分析系统

三．详细设计 本系统有一个主函数，3个功能模块，每个功能模块函数都是由主函数调用，分别说下：1．主函数main() 此函数初始化各变量并调用各函数。 代码如下： int main() 入模块accept_data() 输入模块代码如下： int accept_data(STUDENT stu[],int grade[]) {int i=0,sum=0,temp,a1,a2; FLAG flag; printf("\n 请输入计算总成绩时使用平时成绩与期末成绩的比例，用整数表示(百分比例如：30 70):"); scanf("%d%d",&a1,&a2); umber); umber==-1) core[0],&stu[i].score[1]); if(stu[i].score[0]<=100&& stu[i].score[0]>=0&&\ stu[i].score[1]<=100&& stu[i].score[1]>=0)

Excel如何统计各分数段学生考试成绩分布情况教学教材

Excel如何统计各分数段学生考试成绩分布情况 例如Excel表格中有如下成绩表，现在就给大家介绍两种方法来统计各分数段学生考试成绩的分布情况。 数据透视法： 打开表格，单击“数据”—“数据透视表或数据透视图”，然后按照向导提示操作完成即可。（详细步骤可以关注小编写的“Excel数据如何透视和布局”） 注意：最好把数据定位到表格中（在表格中单击一下），这样可以在透视时自动侦测数据源区域。

现在效果如下图所示，将“考试成绩”字段分别拖拽到行区域和数据区域（如下图所示）。

现在“求和项：考试成绩”将其改为“计数项：考试成绩”。双击“求和项：考试成绩”。 打开“数据透视表字段”对话框，将汇总方式选择“计数”，然后单击“确定”。

在“考试成绩”中的任意单元格上右击依次选择“组及显示明细数据”—“组合”。 设置“起始于”、“终止于”、“步长”，然后单击“确定”。 注意：“起始于”、“终止于”默认是自动选中的，值是默认侦测到的最小值和最大值。这里可以取消选中，然后自己设置值。

这样各分数段学生考试成绩的分布情况就做好了，效果如下图所示。 注意：起始值包含该数值，结束值不包含该数值。如0-10，是包含0，不包含10。 函数法： 在G3至G4单元格录入学生考试成绩的统计分段点。如在本例中采用的统计分段点为：9 0、120，即统计90以下（含90）、90-120（含120）、120以上三个学生考试成绩区段的人数分布情况。

注意：1.此仅举例，自己可以设置统计分段哦。 2.两个统计分段点，会将数据分成三个数据区段。可以说数据区段总比分段点多一。 选中要进行公式设计的单元格区域H6至H9，按下F2键或单击输入框，录入公式“=FREQU ENCY(D3:D57,G3:G4)”，完成后按下“Ctrl+Shift+Enter”键即可完成。

如何计算一份试卷的难度与区分度(整理精校版)

如何计算一份试卷的难度与区分度 教学相长 0309 20:43 ：： 如何计算一份试卷的难度与区分度 发表于：0503 14:23 | ：阅读：(1) 评论：(0) 如何计算一份试卷的难度与区分度如何计算试卷的难度和试卷的区分度。1、难度的计算 （1）难度是指正确答案的比例或百分比。这个统计量称为试题的难度或容易度。难度一般用字母P表示，P越大表示试题越简单，P越小表示试题越难。试题要有梯度，因此各试题的难度应有不同，这是命制试题时要加以特别考虑的。 （2）计算公式:P=平均分/满分值例如：第一题平均分为8.5分，此题的满分值为10分，则第一题的难度P=8.5÷10=0.85例：第1小题选择题满分是4分，全班50名学生中有20名学生答对，则第1小题的难度为，P=正确答案的比例或百分比=20÷50=0.4或平均分=4×20÷50=1.6P=平均分÷满分值 =1.6÷4=0.4 （3）关于难度的几个问题难度水平的确定是为了筛选题目。平时测验难度要利于学生的学习，但一定的难度能增加区分度，这对全面了解、掌握学生学习情况有十分重要的作用。难度水平的确定要考虑及格率，防止损伤学困生的自尊心。难度水平的确定要考虑对分数分布的影响，一般以偏正态分布为前提，有时偏正态分布更能激发学生的学习积极性.2、区分度的计算区分度是指试题对被试者情况的分辨能力的大小。一般在 1～+1之间，值越大区分度越好。试题的区分度在0.4以上表明此题的区分度很好，0.3 ～ 0.39表明此题的区分度较好，0.2 ～ 0.29表明此题的区分度不太好需修改，0.19以下表明此题的区分度不好应淘汰。计算区分度的方法很多，特别需要注意的是对同一个试题的考试成绩采用不同的方法所得到的区分度的值是不同的。 我们可以使用下面的两种方法计算区分度： （1）先将分数排序，P1=27﹪高分组的难度，P2= 27﹪低分组的难度区分度D =P1－ P2或区分度 D = （27﹪高分组的平均分－ 27﹪低分组的平均分）÷满分值 （2）利用积差系数r 计算区分度D当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系，表示这两个变量之间的相关成为积差相关。积差相关的使用条件a、两个变量都是由测量获得的连续性数据。如百分制分数。b、两个变量的总体都呈正态分布，或接近正态分布，至少是单峰对称的分布。c、必须是成对的数据，而且每对数据之间是相互独立的。d 、两个变量之间呈线性关

标准身高体重计算公式

一般来讲2－12岁的儿童可用以下公式粗略估计其身高： 身高（cm）＝（年龄－2）×5＋85＝年龄×5＋75 按年龄计算体重公式： 婴儿：前半年体重（KG）＝出生体重＋月龄×0.7 后半年体重（KG）＝出生体重＋6×0.7＋（月龄－6）×0.5 2~12岁儿童体重（KG）＝（年龄）×2＋12＝年龄×2＋8 体重的评价指标如下： 标准体重的60%以下严重营养不良 标准体重的60~80% 中度营养不良 标准体重的80~90% 轻度营养不良 标准体重的90~110% 正常范围 ＞标准体重的120% 肥胖 ----------------------------------------------------- 测量标准体重的计算公式 较普遍采用的计算方法有两种： 一种是： 成年:〔身高(cm)-100〕×0.9=标准体重(kg) 另一种是： 男性:身高(cm)-105=标准体重(kg) 女性:身高(cm)-100=标准体重(kg) 以上两种计算方法，基本已被广泛采用。 另外，最近军事科学院还推出一计算中国人理想体重的方法： 北方人理想体重=(身高cm-150)×0.6+50(kg) 南方人理想体重=(身高cm-150)×0.6+48(kg) 这一计算方法，似乎比较适合南北地区中国人。 儿童标准体重的计算，简便的方法是： 1～6个月：出生体重(kg)+月龄×0.6=标准体重(kg) 7～12个月：出生体重(kg)+月龄×0.5=标准体重(kg) 1岁以上：8+年龄×2=标准体重(kg) ----------------------------------------------------- 计算身高的公式 利用遗传因素即利用父母的身高进行预测。计算公式为： 儿子成人时的身高＝（父高＋母高）×0.54 女儿成人时的身高＝（父高×0.923＋母高）÷2 此方法未考虑环境因素的影响，误差较大，大约在3－5厘米。 2．利用儿童青少年自身的后天发育情况，即当时的实足年龄、身高、足长进行预测： Hm＝A＋（B×C）其中Hm为成人后的身高，A为常数，B为相应的系数，C为当时的身高。不同的年龄具有不同常数和系数。A和B是通过统计资料制成的表中查得，这里可查阅《医学百科全书、儿童少年卫生学》第36页提供的预测身高表。儿童青少年在不同的年龄阶段其足长与身高有着密切关系，它包含着遗传和后天发育情况。中国青少儿体质调查组根据1979年对11万名7－25岁男女学生

儿童身高体重对照表

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用小儿身长预测成年时身高法 1、男性身高＝出生时身长(厘米)÷0.2949；女性身高＝出生时身长(厘 米)÷0.3109。用此公式要注意：只适用于正常足月新生儿；测量身长数据时如能精确到0.1厘米，身高的预测将更准确。 2、男性身高＝3岁时身高×0.545+父母平均身高×0.544+37.69(厘米)；女性身高＝3岁时身高×0.545+父母平均身高×0.544+25.63(厘米)，人体标准身高预测公式(遗传法则) 男性身高＝(父亲身高＋母亲身高)×1.08÷2(厘米) 女性身高＝(父亲身高×0.923＋母亲身高)÷2(厘米) 上述公式大体上符合“高加高生高，高加矮生高，矮加矮生矮”的遗传学原则。 骨龄可知孩子的生长潜力

骨龄和年龄不是一回事，骨龄是生物年龄，与生长密切相关，常用来评价人生长发育的成熟状态。判断骨龄主要是利用X线，拍一张小儿右手腕骨的X片，根据腕骨X片显示的骨化点的个数及小儿的实际年龄就可以确定小儿的生长潜力。骨化点出现比实际年龄早，说明孩子的生长潜力较小；相反说明小儿生长潜力很大。有些家长为了孩子能长高些，给孩子服用一些催长的药物，虽然暂时加快了小孩的生长，但由于“刹车”时间提前反而影响了最终的身高，这种做法显然是不可取的。 以上几种方法可相互参照，还可以预知孩子生长发育是否正常和孩子的生长潜力，如发现骨龄和孩子的实际年龄不符，应到医院检查。 青少年身高与哪些因素有关 在青春期生长突增中，身高的增长非常快。长高的原因主要是骨骼的发育。男孩平均每年可增高7～9厘米，最多可达10～12厘米。女孩平均每年可增高5～7厘米，最多可达8～10厘米。这主要靠下肢和脊柱的增长。一般女性在19～23岁、男性在23～26岁身高才停止增长。这时因为骨骺闭合，所以不能再生长了。由于女性的骨骺闭合一般比男性早，所以成年女性比男性矮。青春期的少男少女都希望自己有较高的身材，这就要进一步了解可能影响身高的因素： （1）身高与性成熟早晚有关 成熟年龄的迟早会影响急速成长的身高。一般是急速成长现象发生较早的人，就较快达到终止点；较晚发生的，也较晚达到其终点。当性早熟的少女不再长高时，性晚熟的少女却还在长高。因此，性晚熟的少女就比较高。身高长得最快的时期是青春前期。女孩在月经初潮的前一年，身高的增加可以达7～8厘米；而男孩的身高增长的巅峰期是青春期头一年，约13～14岁，身高增加可达10～12厘米。

学生试卷分数统计

武汉大学东湖分校计算机科学学院课程设计报告 课程名称 C程序设计 题目学生试卷分数统计 专业班级 10计应（1）班 学号 学生姓名 指导教师 2011 年 7 月 4 日

课程设计任务书 （由指导教师填写） 课程名称：C程序设计 设计题目：学生试卷分数统计 专业：10计应班级：（1） 完成时间：2011.7,4 指导教师：吴佳芬专业负责人：许云涛

课程设计成绩评价表 指导教师：吴佳芬2011 年7 月 6 日

1、需求分析 1.1 输入的形式和输入值的范围； 输入值的形式为整型，范围为0-100. 1.2输出的形式； 最高分和最低分会以整型的形式输出，平均分可能以整型或浮点型输出，在输入学 生的学号后，按回车可以显示出该学生的平时成绩和期末成绩。 1.3程序所能达到的功能； 1.3.1 程序运行时，首先必须接收总评成绩的计算比例(因为针对不同的课程设，平时成 绩和期末考试成绩所占的比例可能不同)。 1.3.2 接收若干同学的平时成绩和期末考试成绩，计算出总评成绩(总评成绩的计算方法 是“平时成绩所占比例*平时成绩+期末成绩所占比例*期末成绩”)。 1.3.3 计算平时成绩、期末成绩和总评成绩的平均分和标准差，以及期末考试卷面 的及格率，最高分和最低分。 1.4测试数据： 要求使用①全部合法数据；②整体非法数据；③局部非法数据。进行程序测试，以 保证程序的稳定。 2、概要设计 2.1数据结构： 参考人数即为顺序表表长，在顺序表节点中有成绩，在建立学生信息时可直接输入成绩，输入学生信息时编码是自动加的，统计学生成绩情况是用for循环来实现，统计出来的成绩都可放入另一个顺序表中以便于排序，在查询时用户输入要查询的学生学即可查询，在建立信息时会调用保存在文件的函数来实现学生成绩信息的保存。 本题可使用模块化程序设计，将程序分解成几个程序来编写。函数的功能和调用关 系如下：

关于身高体重的统计实验论文

身高和体重的线性回归 摘要：应用一元线性回归分析研究两个变量之间的关系,在本文模型中我们研究身高与体重之间的线性关系,应用SPSS软件进行分析与求解,并通过回归诊断来证明不同的数据影响下变量之间的关系的变化。 关键词：大学生身高体重线性 前言：在日常生活中我们提到一个人的身高就能猜出大概的体重，知道体重也能猜出大概的身高，说明人体的身高与体重存在着一定的关系，本文模型中在研究这两个变量之间的关系时,我们研究身高与体重之间的线性关系,通过采集西北民族大学200名在校学生的身高与体重的数据，采用spss统计软件进行数据的处理,拟合出身高与体重间的线性关系。分析软件运算的结果，最终得到实际的一元线性关系。研究设计：通过散点图呈现的直线趋势，采用最小二乘法，找到两个变量的经验公式，即一元线性回归模型。 最小二乘法原理 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1)，（x2, y2），...，（xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中, 若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计=a0+a1X(a0,a1是任意实数)。 (式1-1) 为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)^2〕最小为“优化判据”。 令:φ=∑(Yi-Y计)^2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得:φ=∑(Yi-a0-a1Xi)^2 (式1-3)

当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。 =-2 =0 (式1-4) =-2=0 (式1-5) 亦即： ma0+(∑Xi)a1=∑Yi (式1-6) (∑Xi)a0+(∑Xi2)a=∑(Xi,Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出： a0=(∑Yi)/m-a1(∑X i)/m (式1-8) a1=[∑XiYi-(∑Xi∑Yi)]/[∑Xi^2-(∑Xi)^2)] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即：数学模型。 在回归过程中，回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于0 越好。 R=[∑XiYi-m(∑Xi/m)(∑Yi/m)]/SQR{[∑Xi^2-m(∑Xi/m)^2][ ∑Yi^2-m(∑Yi/m)^2]} (式1-10) 在(式1-1)中，m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。微积分应用课题一最小二乘法。

身高体重标准表

0~10岁儿童身高体重标准表

儿童身长可预测成年身高 用小儿身长预测成年时身高法: 1、男性身高＝出生时身长(厘米)÷0、2949;女性身高＝出生时身长(厘米)÷0、3109。用此公式要注意:只适用于正常足月新生儿;测量身长数据时如能精确到0、1厘米,身高的预测将更准确: 2、男性身高＝3岁时身高×0、545+父母平均身高×0、544+37、69(厘米):女性身高＝3岁时身高×0、545+父母平均身高×0、544+25、63(厘米)。人体标准身高预测公式(遗传法则) 男性身高＝(父亲身高＋母亲身高)×1、08÷2(厘米) 女性身高＝(父亲身高×0、923＋母亲身高)÷2(厘米) 上述公式大体上符合高加高生高,高加矮生高,矮加矮生矮的遗传学原则。 骨龄可知孩子的生长潜力: 骨龄与年龄不就是一回事,骨龄就是生物年龄,与生长密切相关,常用来评价人生长发育的成熟状态判断骨龄主要就是利用X线,拍一张小儿右手腕骨的X片,根据腕骨X片显示的骨化点的个数及小儿的实际年龄就可以确定小儿的生长潜力 骨化点出现比实际年龄早,说明孩子的生长潜力较小;相反说明小儿生长潜力很大有些家长为了孩子能长高些,给孩子服用一些催长的药物,虽然暂时加快了小孩的生长,但由于刹车时间提前反而影响了最终的身高,这种做法显然就是不可取的 以上几种方法可相互参照,还可以预知孩子生长发育就是否正常与孩子的生长潜力,如发现骨龄与孩子的实际年龄不符,应到医院检查。 青少年身高与哪些因素有关 在青春期生长突增中,身高的增长非常快长高的原因主要就是骨骼的发育男孩平均每年可增高7～9厘米,最多可达10～12厘米女孩平均每年可增高5～7厘米,最多可达8～10厘米这主要靠下肢与脊柱的增长一般女性在19～23岁男性在23～26岁身高才停止增长这时因为骨骺闭合,所以不能再生长了由于女性的骨骺闭合一般比男性早,所以成年女性比男性矮青春期的少男少女都希望自己有较高的身材,这就要进一步了解可能影响身高的因素: (1) 身高与性成熟早晚有关 成熟年龄的迟早会影响急速成长的身高一般就是急速成长现象发生较早的人,就较快达到终止点;较晚发生的,也较晚达到其终点当性早熟的少女不再长高时,性晚熟的少女却还在长高因此,性晚熟的少女就比较高身高长得最快的时期就是青春前期女孩在月经初潮的前一年,身高的增加可以达7～8厘米;而男孩的身高增长的巅峰

如何用Excel函数快速统计学生期中考试成绩

用Excel函数快速统计学生期中考试成绩 期中考试结束，各学科考试成绩迅速汇总到班主任这里。这时候，班主任最忙的，就是要迅速统计各学科成绩的各项指标，比如平均分、最高分、优秀率、及格率以及各学科分数的频率统计等等。虽然现在普遍都在使用Excel进行这项工作，不过，要想使这项工作能够高效准确地完成，那还得请Excel函数来帮忙才行。 汇总到班主任这里的成绩表如图1所示，各科成绩分布在C2:C95单元格区域。我们先在K2:Q15单元格区域建立如图2所示表格用以存放各项统计结果。

先点击M3单元格，输入如下公式：=AVERAGE(C2:C95)，回车后即可得到语文平均分。 点击M4单元格，输入公式：=MAX(C$2:C$95)，回车即可得到语文成绩中的最高分。 优秀率是计算分数高于或等于85分的学生的比率。点击M5单元格，输入公式： =COUNTIF(C$2:C$95,">=85")/COUNT(C$2:C$95)，回车所得即为语文学科的优秀率。 点击M6单元格，输入公式：=COUNTIF(C$2:C$95,">=60")/COUNT(C$2:C$95)，回车所得即为及格率。 选中M3:M6单元格，拖动填充句柄向右填充公式至Q6单元格，松开鼠标，各学科的统计数据就出来了。 再选中M5:Q6单元格区域，点击菜单命令“格式→单元格”，打开“单元格格式”对话框。点击“数字”选项卡，在左侧“分类”列表中选择“百分比”，如图3所示，确定后可将M5:Q6单元格区域的数据转变成百分比形式。

至于各科分数段人数的统计，那得先选中M8:M15单元格，在编辑栏中输入公式： =FREQUENCY(C$2:C$95,$K$8:$K$15)。然后按下“Ctrl+Shift+Enter”快捷键，可以看到在公式的最外层加上了一对大括号。现在，我们就已经得到了语文学科各分数段人数了。在K 列中的那些数字，就是我们统计各分数段时的分数分界点。 现在再选中M8:M15单元格，拖动其填充句柄向右至Q列，那么，其它学科的分数段人数也立即显示在我们眼前了。 最终的结果如图4所示。如果觉得K列的数据有碍观瞻，那么可以选中它们，然后设置它们的字体颜色为白色就可以了。

妙用Excel五个函数统计学生期末考试分数段

妙用Excel五个函数统计学生期末考试分数段 考试结束，老师们都要对学生的考试成绩进行分析。各分数段人数的统计是其中一项必做的工作。在Excel中，怎样快速准确地统计分数段人数呢?以下的方法也许对你有所帮助。 先看看原始的学生成绩表。五门功课的成绩分布在C2:G47单元格区域，如下图所示。 一、利用COUNTIF函数 COUNTIF函数可以统计单元格区域内满足指定条件的单元格数目，所以用来统计分数段人数顺理成章。我们用它来统计C列的语文成绩分数段。 如图2所示，我们需要在N2单元格统计语文分数在90分以上的学生数。那么只需要在N2单元格输入公式“=COUNTIF(C2:C47，">=90")”就可以了。其含义就是统计C2:C47单元格区域中满足大于等于90的单元格数目。所以，要统计80分至89分这一段的学生数，那么就需要输入公式 “=COUNTIF(C2:C47，">=80")-COUNTIF(C2:C47，">=90")”。很明显，大于等于80分的人数减去大于等于90分的人数正是我们想要的人数。其他分数段可以依此类推。 二、利用FREQUENCY函数 这是一个专门用于统计单元格区域中数据的频率分布的函数，用它来统计分数段自然名正言顺。以D列的数学成绩的统计为例。 我们先在M8:M12设置好分数段，再在L8:L12单元格区域设置好各分数段的分隔数(即为该分数段的上限数字)，如图3所示。选中N8:N12单元格，在编辑栏输入公式“=FREQUENCY($D$2:$D$47， $L$8:$L$12)”，然后按下“Ctrl+Shift+Enter”组合键确认，即可在公式的两端添加数组公式的标志“{｝”，同时可以看到各分数段的人数已经统计完成了。需要注意的是公式输入完成后必须按

(完整版)一、二年级学生身高体重表

表1.1 小学一、二年级男生身高标准体重（体重单位:公斤） 身高段（厘米）营养不良较低体重正常体重超重肥胖50分60分100分60分50分 106.0 ～ 106.9 <14.8 14.8 ～ 16.8 16.9 ～ 19.1 19.2 ～ 19.8 >=19.9 107.0 ～ 107.9 <15.1 15.1 ～ 17.1 17.2 ～ 19.5 19.6 ～ 20.3 >=20.4 108.0 ～ 108.9 <15.3 15.3 ～ 17.5 17.6 ～ 19.9 20.0 ～ 20.7 >=20.8 109.0 ～ 109.9 <15.6 15.6 ～ 17.9 18.0 ～ 20.3 20.4 ～ 21.1 >=21.2 110.0 ～ 110.9 <15.8 15.8 ～ 18.3 18.4 ～ 20.7 20.8 ～ 21.5 >=21.6 111.0 ～ 111.9 <16.1 16.1 ～ 18.6 18.7 ～ 21.1 21.2 ～ 21.9 >=22.0 112.0 ～ 112.9 <16.4 16.4 ～ 18.9 19.0 ～ 21.5 21.6 ～ 22.3 >=22.4 113.0 ～ 113.9 <16.7 16.7 ～ 19.2 19.3 ～ 22.0 22.1 ～ 22.8 >=22.9 114.0 ～ 114.9 <17.0 17.0 ～ 19.6 19.7 ～ 22.4 22.5 ～ 23.2 >=23.3 115.0 ～ 115.9 <17.3 17.3 ～ 19.9 20.0 ～ 22.8 22.9 ～ 23.6 >=23.7 116.0 ～ 116.9 <17.6 17.6 ～ 20.3 20.4 ～ 23.2 23.3 ～ 24.1 >=24.2 117.0 ～ 117.9 <18.0 18.0 ～ 20.6 20.7 ～ 23.6 23.7 ～ 24.6 >=24.7 118.0 ～ 118.9 <18.3 18.3 ～ 21.0 21.1 ～ 24.1 24.2 ～ 25.0 >=25.1 119.0 ～ 119.9 <18.6 18.6 ～ 21.4 21.5 ～ 24.6 24.7 ～ 25.5 >=25.6 120.0 ～ 120.9 <19.0 19.0 ～ 21.8 21.9 ～ 25.1 25.2 ～ 26.2 >=26.3 121.0 ～ 121.9 <19.4 19.4 ～ 22.2 22.3 ～ 25.6 25.7 ～ 26.8 >=26.9 122.0 ～ 122.9 <19.7 19.7 ～ 22.6 22.7 ～ 26.2 26.3 ～ 27.4 >=27.5 123.0 ～ 123.9 <20.1 20.1 ～ 23.0 23.1 ～ 26.8 26.9 ～ 28.0 >=28.1 124.0 ～ 124.9 <20.5 20.5 ～ 23.4 23.5 ～ 27.3 27.4 ～ 28.6 >=28.7 125.0 ～ 125.9 <20.9 20.9 ～ 23.8 23.9 ～ 27.8 27.9 ～ 29.2 >=29.3 126.0 ～ 126.9 <21.3 21.3 ～ 24.3 24.4 ～ 28.5 28.6 ～ 29.8 >=29.9 127.0 ～ 127.9 <21.7 21.7 ～ 24.7 24.8 ～ 29.0 29.1 ～ 30.4 >=30.5 128.0 ～ 128.9 <22.1 22.1 ～ 25.1 25.2 ～ 29.5 29.6 ～ 31.0 >=31.1 129.0 ～ 129.9 <22.6 22.6 ～ 25.6 25.7 ～ 30.1 30.2 ～ 31.6 >=31.7 130.0 ～ 130.9 <23.0 23.0 ～ 26.1 26.2 ～ 30.9 31.0 ～ 32.3 >=32.4 131.0 ～ 131.9 <23.5 23.5 ～ 26.6 26.7 ～ 31.6 31.7 ～ 33.2 >=33.3 132.0 ～ 132.9 <23.9 23.9 ～ 27.1 27.2 ～ 32.3 32.4 ～ 34.0 >=34.1 133.0 ～ 133.9 <24.4 24.4 ～ 27.7 27.8 ～ 32.9 33.0 ～ 34.7 >=34.8 134.0 ～ 134.9 <24.9 24.9 ～ 28.3 28.4 ～ 33.6 33.7 ～ 35.3 >=35.4 135.0 ～ 135.9 <25.3 25.3 ～ 28.9 29.0 ～ 34.2 34.3 ～ 36.0 >=36.1 136.0 ～ 136.9 <25.8 25.8 ～ 29.5 29.6 ～ 34.9 35.0 ～ 36.7 >=36.8 137.0 ～ 137.9 <26.4 26.4 ～ 30.1 30.2 ～ 35.6 35.7 ～ 37.4 >=37.5 138.0 ～ 138.9 <27.0 27.0 ～ 30.8 30.9 ～ 36.3 36.4 ～ 38.2 >=38.3 139.0 ～ 139.9 <27.6 27.6 ～ 31.5 31.6 ～ 37.1 37.2 ～ 39.1 >=39.2 140.0 ～ 140.9 <28.1 28.1 ～ 32.2 32.3 ～ 38.0 38.1 ～ 40.0 >=40.1 141.0 ～ 141.9 <28.6 28.6 ～ 32.9 33.0 ～ 38.9 39.0 ～ 40.9 >=41.0 142.0 ～ 142.9 <29.1 29.1 ～ 33.7 33.8 ～ 39.8 39.9 ～ 41.8 >=41.9

标准身高体重计算公式

网线的制作(图)身高与体重是一个反映远期营养状况的指标，往往作为评价生长发育和营养状况的基础，对儿童来讲这个指标尤为重要．下面是儿童身高和体重公式供家长们参考： 一般来讲2－12岁的儿童可用以下公式粗略估计其身高： 身高（cm）＝（年龄－2）×5＋85＝年龄×5＋75 按年龄计算体重公式： 婴儿：前半年体重（KG）＝出生体重＋月龄×0.7 后半年体重（KG）＝出生体重＋6×0.7＋（月龄－6）×0.5 2~12岁儿童体重（KG）＝（年龄）×2＋12＝年龄×2＋8 体重的评价指标如下： 标准体重的60%以下严重营养不良 标准体重的60~80% 中度营养不良 标准体重的80~90% 轻度营养不良 标准体重的90~110% 正常范围 ＞标准体重的120% 肥胖 ----------------------------------------------------- 测量标准体重的计算公式 较普遍采用的计算方法有两种： 一种是： 成年:〔身高(cm)-100〕×0.9=标准体重(kg) 另一种是：

男性:身高(cm)-105=标准体重(kg) 女性:身高(cm)-100=标准体重(kg) 以上两种计算方法，基本已被广泛采用。 另外，最近军事科学院还推出一计算中国人理想体重的方法： 北方人理想体重=(身高cm-150)×0.6+50(kg) 南方人理想体重=(身高cm-150)×0.6+48(kg) 这一计算方法，似乎比较适合南北地区中国人。 儿童标准体重的计算，简便的方法是： 1～6个月：出生体重(kg)+月龄×0.6=标准体重(kg) 7～12个月：出生体重(kg)+月龄×0.5=标准体重(kg) 1岁以上：8+年龄×2=标准体重(kg) ----------------------------------------------------- 计算身高的公式 利用遗传因素即利用父母的身高进行预测。计算公式为： 儿子成人时的身高＝（父高＋母高）×0.54 女儿成人时的身高＝（父高×0.923＋母高）÷2 此方法未考虑环境因素的影响，误差较大，大约在3－5厘米。 2．利用儿童青少年自身的后天发育情况，即当时的实足年龄、身高、足长进行预测： Hm＝A＋（B×C）其中Hm为成人后的身高，A为常数，B为相应的系数，C为当时的身高。不同的年龄具有不同常数和系数。A和B