重庆一劫匪被几十个市民狂追 灰心丧气想要自杀

劫匪抢人后夺路而逃，惹来几十个市民齐追猛赶，追得这名劫匪灰心丧气想要自杀，这一幕发生在昨日云阳县双江镇中环路云江大道上。

早上10点30分左右，市民陈行生正在自己门市门口和几个朋友聊天，突然从隔壁门市传出呼救声：“救命呀，杀人了！”隔壁女老板满脸是血地跑了出来。随后，一个三十几岁的男子拿着一把1尺多长的尖刀从店里冲了出来。陈先生第一反应就是有人被抢了，他和几个朋友顺手抓起身边的两个扁担就追了上去。

劫匪一见有人追他，就冲上马路想拦出租车逃跑，陈先生赶紧高呼：“他是杀人犯，不要搭他。”出租车司机一听，赶紧加大油门开走了。劫匪又赶紧拦下了一辆长安汽车，不知情的长安车司机刚一停车，劫匪就拱进车内，并用刀抵着司机的脖子叫其快快开车。市民们一拥而上，挡住汽车，有人用扁担伸进窗内敲打该男子。

路边一辆桑塔纳也加入到堵截劫匪的队伍中，一下抵在了长安车前，阻断了劫匪的去路。

两过路交警打开驾驶室车门将劫匪抓了下来，穷途末路的劫匪将头猛地撞向长安车，意欲自杀。众人将轻生的劫匪控制住，和两交警一起，将劫匪押送到了双江镇第二派出所。

编后

欢欣鼓舞！用这四个字，来形容最近发生的几起新闻，再贴切不过。

几天前，本报报道，一名劫匪被警察穷追几公里，追得劫匪瘫倒。而今天这则新闻，几十市民追得劫匪想自杀，何等解气！

这些新闻，让人欢欣鼓舞，谁说咱重庆人胆小怕事，不仗义！

重庆晨报·刘莹

教育统计学考试试题

1.（方差已知区间估计） 某中学二年级语文同一试卷测验分数历年来的标准差为10.6,现从今年测验中随机抽取10份考卷,算得平均分为72,求该校此次测验平均成绩的95%置信区间。 解 72,10.610,10.95X n σα===-= [] 112 2 :72 1.96 1.9665.43,78.57x x α αμμ μ - - ? ? ?-+=-?+????= 2（方差未知区间估计）. 已知某校高二10名学生的物理测验分数为92、94、96、66、84、71、45、98、94、67，试求全年级平均分数的95%置信区间。 92949666847145989467 80.710 x +++++++++= = ()()1010222 21111310.999i i i i S x x x n x ==?? =-=-= ??? ∑∑ 17.632S = ( ( [] 112 2:1180.7 2.2622 2.262268.09,93.31x t n x t n ααμ- -? ? --+-?? ?=-?+??= 3. 3.（方差未知单样本t 检验） 某区中学计算机测验平均分数为70.3，该区甲校15名学生此次测验平均分数为67.2，标 准差为11.4，问甲校此次测验成绩与全区是否有显著性差异？ 01:70.3 :70.3H H μμ=≠ 1.053x t = ==- ()()()0.97512 1114 2.1448t n t n α - -=-= 由于()0.9751.05314 2.1448t t =<=,接受0H ,甲校此次测验成绩与全区无显著性差异. 4（方差已知的单样本均值检验）.某区某年高考化学平均分数为72.4，标准差为12.6，该区实验学校28名学生此次考试平均分数为74.7，问实验学校此次考试成绩是否高于全区平均水平？ 01:72.4 :72.4H H μμ=> 0.966x t == ()()10.95127 1.7033t n t α--==？？？

学生成绩

学生成绩 问题表述 某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图； 2)检验分布的正态性； 3)若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数.数学建模 xueshengchengji.m % 输入数据 grade=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55]; junzhi=mean(grade) biaozhuncha=std(grade) fangcha=var(grade) zhongweishu=median(grade) piandu=skewness(grade) fengdu=kurtosis(grade) % 直方图 hist(grade,10) % 检验分布的正态性 normplot(grade) % 估计正态分布的参数 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(grade,0.05) % 检验参数 [h,sig,ci]=ttest(grade,80.1,0.05,0) 运行结果 >> xueshengchengji.m junzhi = 80.1000

最新数学建模-学生成绩问题

题目1 1．某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 （1）计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图； （2）检验分布的正态性； （3）若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数。

一、模型假设 1、假设60名同学的成绩记录准确。 2、假设60名同学的成绩服从正态分布。 二、模型的分析、建立与求解 第（1）小题是求60名同学成绩的均值、标准差、极差、偏度、峰度，并画出直方图。根据题目已给的数据用matlab求解，命令分别为：均值：mean(x) 中位数：median(x) 标准差：std(x) 方差：var(x) 偏度：skewness(x) 峰度：kurtosis(x) matlab求解过程如下： 1、数据的输入 x=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55]； 2、用相应的命令求解 均值：mean(x) ans =80.1000 标准差：std(x) ans = 9.7106 极差：range(x) ans = 44

学校的学生成绩进行聚类分析

学校的学生成绩进行聚类分析 1、背景 随着我国经济的发展，网络已被应用到各个行业，人们对网络带来的高效率越来越重视，然而大量数据信息给人们带来方便的同时，也随之带来了许多新问题，大量数据资源的背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能对其进行更深入的分析，以便更好地利用这些数据，从中找出潜在的规律。那么，如何从大量的数据中提取并发现有用信息以提供决策的依据，已成为一个新的研究课题。 目前普遍使用的成绩分析方法一般只能得到均值、方差等一类信息，且仅仅是从一门课程独立数据进行的分析，但在实际教学中，比如学生在学习某一门课程时，是哪一门或者几门课程对其影响很大，包括教学以外的哪些因素对学生成绩造成了较大的影响等各种有价值的信息往往无法获知。 2、聚类分析 在数据库中的知识发现和数据挖掘（KDDM）受到目前人工智能与数据库界的广泛重视。KDDM的目的是从海量的数据中提取人们感兴趣的、有价值的知识和重要的信息，聚类则是KDDM领域中的一个重要分支。所谓聚类是将物理或抽象的集合分组成为类似的对象组成的多个类的过程。 聚类分析就是将一组数据分组，使其具有最大的组内相似性和最小的组间相似性。简单的说就是达到不同聚类中的数据尽可能不同，而同一聚类中的数据尽可能相似，它与分类不同，分类是对于目标数据库中存在哪些类这一信息是知道的，所要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来；而聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的簇或者说“聚类”，并且使得在这种分类情况下，以某种度量为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化。事实上，聚类算法中很多算法的相似性都基于距离而且由于现实数据库中数据类型的多样性，关于如何度量两个含有非数值型字段的记录之间的距离的讨论有很多，并提出了相应的算法。聚类分析的算法可以分为以下几类：划分方法、层次方法、基于密度方法等。这里只描述一种：K-means算法，如下 3、K-means算法 K均值聚类，即数据挖掘中的C均值聚类，属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法。

如何分析学生成绩

如何分析学生成绩 “分分分，学生的命根”在如今这的确是一个对于分数重要性的很生动的写照。面对学生考试成绩，作为班主任应该仔细的分析好学生的成绩，不但要彻底的了解本班的整体情况，更要了解本班各学科的情况，还有就是每个学生的成绩情况。下面我就学生成绩分析的理论问题作些分析，希望能与各位班主任老师同共探讨。 1、对于班级整体情况的分析。我们在分析班级整体情况时，首先要进行班级之间对比。比较班级，可以采用平均分比较法。这种比较具有一定参考价值。（1）成绩平均分比较：通过平均分，我们可以了解到本班在全校的位置。对于本班的成绩情况有个整体的印象。但在实际的分析中，还会有些问题影响到我们的分析结论，比如：某些学生可能只参加了全部考试中的几门科目，就会造成这名同学的总分很低而影响到了全班的平均分。这就会造成分析出现误差，为了避免这种误差，可以采用各班只取前N名同学作平均分比较。从而将产生误差的几率缩小到一个比较小的水平，从而更加准确的把握好本班的成绩位次。（3）有效人数比较：所谓有效人数是指，是指本班学生中学生成绩大于过线分数的人数。这是一个评价一个班级重要的指标。依据这个指标可以很清楚的看出哪个班级的情况较好。而且此比较方法非常公平。（4）名次平均值比较：这种比较方式就是将本班所有同学的校名次取平均值，各个班级校名次平均值的比较。（5）过线人数比较：所谓过线人数是指：将学科成绩从全校学生中划出一个参考线。比如，取全校前200名为参考线。那么第200名同学的总分成绩就是过线分数。（6）分段人数：所谓分段，就是将本班的同学按一定的标准来分成几段。比如：按总分成绩来分段。得分在：500至550分多少人，得分在550至600分多少人。这样分析后，班级内学生的分布情况就一目了然了。优秀的学生占班级总数为多少。差的学生占多少，就很清晰了。 2、分析本班的学科对比：在分析一次考试中，本班哪个学科考得好，方法也有很多。（1）平均分得分率：就是指本班某学科的平均分与学科总分的百分比。由于学科总分不是一样，所以要取与学科总分的百分比。这样就可以看出本班的哪门学科的得分率比较高。这种比较的缺点是：由于学科难度不一样，所以按学科平均分得分率所得的值并没有多少参考价值。所以还要改进一些。（2）平均分与校平均分比率。校平均分的高低可以大体看出学科的难度。所以将平均分与校平均分比率可以将不同学科试卷的难度之间的差异有效的抵消。这种比较方法是一个合理的方法。（3）过线人数比较：此过线分数与班级之间比较的过线分数的划分方法是一样的，只是这里所指的是各学科的过线分数，就是指，各学科第N名的同学的成绩

学生成绩排名

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

学生成绩排名 摘要 奖学金制度是国家及各个高校为了鼓励先进，鞭策后进所设立的一种奖励制度，评定奖学金成为每年高校工作的一个重要环节。本文主要针对某高校某学院某年级95名学生全年20门课程的成绩情况来研究高校的奖学金评定问题（学生成绩排名的问题），建立数学模型，设计出合理、公平的奖学金评定制度。 首先，根据统计学知识，我们运用Excel软件对数据进行了处理。将基础课、专业课、必选课有低于60分的同学淘汰；留下38名同学。然后运用加权法给出综合排名前10名的学生学生序号以及成绩。加权法是利用加权思想对不同性质课程，不同学分课程进行了加权处理得出排名 由于每个同学的任选课与人文课的科目不尽相同，这对计算权重造成了很大的麻烦，为了简化计算，我们采用了补偿的方法：将每位同学已修的任选课和人文课的平均分作为这位同学未修课程的得分，因为平均分在一定程度上可以表示此学生的学习能力。 最后通过计算、比较得出成绩最优秀的10%的同学的学生序号是： 60 10 12 72 74 54 17 80 13 93 关键字：成绩排名 Excel 加权法权重

某中学学生成绩管理系统

题目：开县中学学生成绩管理系统院系：计算机学院 专业：软件工程 姓名：陈银华 指导教师: 钱能

院系：计算机学院专业：软件工程 年级：软件工程0401姓名：陈银华 题目：开县中学学生成绩管理系统 指导教师： 评语 指导教师 (签章) 年月日评阅人： 评语 评阅人 (签章) 成绩： 答辩委员会主任 (签章) 年月日

毕业设计任务书 班级：软件工程ZK0401班学生姓名：陈银华学号：1105C040132发题日期：2005年12月6日完成日期：2005年12月26日 题目开县中学学生成绩管理系统 题目类型：软硬件产品开发 一、毕业设计的目的及意义 计算机已经成为我们学习和工作的得力助手：今天，计算机的价格已经十分低廉，性能却有了长足的进步。它已经被应用于许多领域，计算机之所以如此流行的原因主要有以下几个方面： 首先，计算机可以代替人工进行许多繁杂的劳动； 其次，计算机可以节省许多资源； 第三，计算机可以大大的提高人们的工作效率； 第四，计算机可以使敏感文档更加安全，等等。 二、设计任务及要求 １．学生成绩管理系统课题来源、意义与主要内容。 ２．系统功能的需求分析，本系统目的要求和主要技术指标。 3. 功能模块的需求分析与实施。 4. 系统的调试。 三、应交出的设计文件及实物（包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或 产品等） 1．毕业设计论文一份 2．程序清单一份 3．学生成绩管理系统软件作品一份 四、指导教师提供的设计资料 1．《软件工程导论》 2．《SQL SERVER 2000教程》 3．《Visual Basic 6.0数据库设计》 4．《数据库原理》

最新数学建模-学生成绩问题

精品文档 题目1 1．某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 （1）计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图；（2）检验分布的正态性； （3）若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数。

精品文档． 精品文档 一、模型假设 1、假设60名同学的成绩记录准确。 名同学的成绩服从正态分布。602、假设 二、模型的分析、建立与求解峰度，极差、偏度、60第（1）小题是求名同学成绩的均值、标准差、matlab求解，命令分别为：并画出直方图。根据题目已给的数据用mean(x)均值：median(x) 中位数：std(x)标准差： var(x) 方差：skewness(x)偏度： kurtosis(x) 峰度：matlab求解过程如下：1、数据的输入x=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55]；2、用相应的命令求解ans =80.1000 均值：mean(x) ans = 9.7106 std(x) 标准差： ans = 44 极差：range(x) 精品文档． 精品文档 偏度：skewness(x) ans =-0.4682 峰度：kurtosis(x) ans = 3.1529

EXCEL统计学生成绩学校实用

统计学生成绩，计算综合指数。 举例： 数据表—— A B C 编号姓名成绩 001 张三92 002 李四80 003 赵丰85 004 王二95 005 钱宽75 006 郑东55 参考人数 优秀人数 优秀率 公式编辑—— C8单元格中输入公式 =COUNTA（C2：C7）——计算“参考人数”； C9中单元格中输入公式 =COUNTIF（C2：C7，">=85"）——计算“优秀人数”，设计85及其以上为“优秀”； C10单元格中输入公式 =C9/C8——计算“优秀率”，单元格设置为"百分比"格式,自动保留2位小数； 明白吗？ 其实，可以把上述三个步骤综合成一个直接计算“优秀率”的公式 =COUNTIF（C2：C7）/COUNTA（C2：C7） 关于函数COUNTIF、COUNTA，请参考在使用函数时的函数帮助。 EXCEL是大家所熟知的工具软件，在处理数据方面有着强大的功能，因此本文就如何应用EXCEL来轻松处理学生成绩作一简单介绍。 启动EXCEL，录入学生的考试成绩。后边的总分、平均分等通过下边介绍的函数来取得。 一、总分：在H2单元格处输入公式“=SUM（C2：I2）”，然后拖动填充柄向下填充，便得到了每人的总分。 选中第I列，用鼠标右键单击，从弹出的快捷菜单中选”设置单元格格式”，在数字标签中选中”数值”，小数位数设置为1位。 三、名次：在J2单元格处输入公式“=RANK(H2,H$2:H$11)”,然后拖动填充柄向下填充，即可得到每人在班中的名次。 四、百分比排位：此PERCENTRANK函数可用于查看特定数据在数据集中所处的位置。此函数的结果更能反映出一个学生的成绩在一个特定范围内的位置。例如只是从名次上看可能只相差一名，但实际两个成绩相差多少很难判断，用百分比排位就可以反映出具体情况。在K2单元格处输入公式“=PERCENTRANK (H$2:H$11，H2)*100”,然后拖动填充柄向下填充，即可得到每人在班中的百分比排位。 五、计数：“＝COUNT（B2：B11）” 统计出应考人数，用“＝COUNTA（C2：C11）”统计出实考人数，用“＝COUNTIF（C2：C11，“>=70”）”统计出大于等于70分以上的人数。

MIS作业2

一、名词解释 1、诺兰模型 2、管理信息系统 3、数据字典 4、业务流程重组 二、 1 某大学实行学分制，学生可根据自己的情况选修课程。每名学生可同时选修多门课程，每门课程可由多位教师讲授；每位教师可讲授多门课程。 ⑴指出学生与课程的联系类型，完善E-R图。 ⑵指出课程与教师的联系类型，完善E-R图。 ⑶若每名学生有一位教师指导，每个教师指导多名学生，则学生与教师是何联系？ ⑷在原E-R图上补画教师与学生的联系，并完善E-R图 2、某学校依据学生成绩和平时表现评定奖学金，具体评定情况如下： 成绩优秀占70%以上,成绩为中或以下占15%以下,团结纪律为优良:一等 成绩优秀占70%以上,成绩为中或以下占15%以下,团结纪律为一般:二等 成绩优秀占70%以上,成绩为中或以下占20%以下,团结纪律为优良:二等 成绩优秀占70%以上,成绩为中或以下占20%以下,团结纪律为一般:三等 成绩优秀占50%以上,成绩为中或以下占15%以下,团结纪律为优良:二等 成绩优秀占50%以上,成绩为中或以下占15%以下,团结纪律为一般:三等 成绩优秀占50%以上,成绩为中或以下占20%以下,团结纪律为优良:三等 成绩优秀占50%以上,成绩为中或以下占20%以下,团结纪律为一般:鼓励 请根据以上描述画决策表 3 以你身边的某一组织（如学校或学校中某一部门、企业、公司、事业单位等）为分析对象，分析该组织实施信息系统的现状（包括硬件、软件、网络布局、人员水平、系统对组织在管理方面所起的作用等）。 4 某机票控制系统, 主要用于跟踪空闲座位，它可以完成以下业务 85000个电话, 40000个预定信息, 20000张机票制定飞行计划, 搜寻空闲部件, 安排机组人员时间表预定宾馆, 出租车等 试分析：该信息系统属于哪个层次和职能领域的信息系统，它的输入、处理、输出分别是什么？系统使用了哪些信息技术，在哪些方面增加了该企业竞争优势？请具体分析。