某高校在校生体测成绩的统计分析毕业论文

1、. . . . 毕业论文某高校在校生体测成绩的统计分析A STATISTICAL ANALYSIS OF COLLEGE STUDENTS THE CERVIX SCORES / 摘 要在现代生活中，随着生活水平的日渐提高，现在大学生的身体素质真是越来越差了，越是学历高的人，身体素质普遍就越差。很多人对身体素质这个词并不陌生。在日常生活中，人们常说，谁谁力气大，谁谁跑的快，或者谁谁很灵活，谁谁耐久力强。实际上这些能力都属于身体素质。身体素质通常指的是人体在肌肉活动中所表现出来的各种能力。一般包括力量、速度、耐力、灵敏和柔韧。因此，本文通过分析中国农业大学2010年6290名在校生体测成绩数据，利用matlab统计分析理论建立相关模型，研究当前大学生身体素质的真实现状，该研究成果有着非常重要的应用价值。首先利用描述性统计分析方法对体测数据进行初步研究。再利用方差分析对13个学院的学生的身高进行单因素一元方差分析和非参数分析，判断不同学院的学生的身高有无显著性差异。在研究身高和体重的关系时，利用了MATLAN做了回归模型，用一元回归求出身高和体重的函数关系，二元回归求出来身高和体重做自变量

2、，肺活量做因变量的函数关系。判别分析主要是用5999个学生的身高体重等级去判别291个学生的类别。关键词：体测成绩； 统计分析； MATLAB； 方差分析； 回归分析； 判别分析ABSTRACTIn the modern life, along with the rising of living standards, college students physical quality is worse and worse now, the more highly educated people, physical quality general the worse. A lot of people is no stranger to the word physical quality. In daily life, people often say, so-and-so in strength, who can run fast, or who is very flexible, so-and-so strong endurance. In fact these abilities a

3、re physical quality. Physical quality usually refers to the human body in muscle activity of all kinds of ability. Generally includes power, speed, stamina, agility and flexibility.Therefore, through the analysis of China agricultural university in 2010, 6290 students cervix result data, the relevant model is established using MATLAB statistic analysis theory, research the real status of the current college students physical quality, the results of the study has a very important application valu

4、e. First，use of descriptive statistics analysis method to a preliminary study on the cervix data. Second, analysis of variance on the height of 13 students of the college on a single factor analysis of variance and nonparametric analysis, judge the height of different college students have significant differences. In the study of the relationship between height and weight, use of MATLAN made a regression model, use A regression model to the function relation of height and weight.Bivariate regres

5、sion of height and weight do seek out independent variables, vital function of the dependent variables do. Discriminant analysis is mainly used 5999 grade student height and weight to determine 291 students in classes. Key words：The cervix grades； Statistic Analysis； MATLAB； Analysis of variance； Analysis of Regression； DiscriminantAnalysis目 录1 前言12 常用统计分析方法32.1 描述性统计分析32.2 方差分析42.3 回归分析82.4 判别分析93 MATLAB主要统计函数简介114 某高校在校生体测成绩统计分析134.1数据来源134.2描述性统计量134.3方差分析164.4 回归分析204.5判别分析265 总结与不足28参考文献29致

6、31附录321 前 言 随着我国国力的增强，我国逐渐重视大中学生体质健康。2014年四月二十四日，教育部体卫司司长王登峰在发布会上透露，新版国家学生体质健康标准已经基本成形，和旧版相比，取消了所有选测项目，统一为必测项目。据介绍，新版中要求大、中学生必测长跑。测试成绩分优秀、良好、与格和不与格4个等级，分别记入学校为每个学生制作的国家学生体质健康标准登记卡。教育部表示，学校没按规定执行的，将在学校体育工作等级评比中“不合格”。新版标准还要增加体育课学分。13 大学生的健康成长关系到一个国家和整个民族发展的未来，对于我国大学生而言，其身体与智力的发展正处于关键时期。大学生健康体适能测试，是高校体育工作中的一个重要的组成部分，也是学校教育评价体系中所必不可少。统计分析这种方法从整体上反映和分析事物数量特征，可以观察并发现事物的本质和发展规律，作出正确的判断。体测成绩的统计分析从微观上有助于学生自己更好的了解自己的身体健康状态，并作出相应调整。研究当前大学生身体素质的真实现状，该研究成果有着非常重要的应用价值。朱慧平，晓芳在18中采用文献资料法、数理统计法、问卷调查等方法，对省当前大学生的体

7、质健康状况进行了调查研究。结果发现：1）男生和女生体质健康状况存在着较大的差距，男生明显好于女生。2）城市、县城、村镇的学生体质健康状况存在着一定的差异，乡村学生好于城市学生。3）年级不同，学生的体质状况也不同，研究结果表示大二学生最好，大四学生最差，从大学一年级到四年级学生的体质健康状况有先提高后降低的趋势。恺宪在17中探讨不同体育生活方式对大学生的体质状况有什么影响以与两者相互关系, 研究当中主要采用文献资料、问卷调查、专家访谈等研究方法, 进行问卷调查对地区普通高校大学生的体育生活方式, 结果发现: 不同年级的体育生活方式存在明显的差异, 前三个年级的学生都有很好的体育生活方式，到大四之后学生的体育生活方式明显下降; 在这些学生中调查了不同的体育生活方式并进行比较分析，结果表明, 具有良好体育生活方式特征的大学生体质状况明显好于另一部分大学生; 因此, 建立良好的体育生活方式, 可以提高身体机能素质, 促进柔韧、速度和耐力素质的发展, 最终促进大学生体质的全面发展。 吴磊在19过体育课的体能练习提高大学生体质测试的健康水平,结合体测的容设置相关的体能项目的训练，并有针对性的进行练

8、习。本文运用访谈法、问卷调查法、统计法试验法等相关研究方法对目前高校存在的问题进行分析和总结提出相关具体方案,为大学生身体素质的提升打好基础。 本文以2010年中国农业大学的在校生体测数据为依据，主要运用统计分析的描述性统计、方差分析、回归分析、判别分析,旨在发现一些规律和问题。首先从描述性统计量中算出各个年级的体测成绩的几个统计量。接着用方差分析对不同学院学生的身高分别进行了显著性分析，用多重比较得出哪两种学院学生的身高差异性大。在回归分析中，先对数据做了相关性分析，查找相关性比较强的，所以拟合了身高和体重的一元回归和身高、体重。肺活量的二元回归，最后求出回归方程，画出了拟合图。在判别分析中，对身高体重等级做了分类。第一类是超重，第二类是肥胖，第三类是较低体重，第四类是营养不良，第五类是正常体重，用5999名学生对291名学生进行分类。2 常用统计分析方法2.1 描述性统计分析2.1.1 常用统计量通常在得到数据并对数据进行预处理后，需要对数据进行描述性的统计分析。常用统计量有以下几种：(1)样本均值（mean），描述了样本数据相对中的中心位置，计算公式：(2)样本标准差（std），

9、描述了样本数据变异程度的大小，计算公式：(3)样本极差（range）作为样本数据变异程度大小的一个简单度量，计算公式：(4)最大值和最小值（Max和min）求样本数据中的最大值和最小值。公式是。(5)中位数（Median）：顾名思义就是将样本数据从小到大依次排列，位于中间的那个观测值，样本P分位数定义如下 (6)众数（Mode）：描述了样本观测值数据中出现最多的数。(7)变异系数是衡量数据变异程度的一个统计量，和标准差不同，当单位和平均值不同时，比较其变异程度就要用变异系数，即标准差和平均数的比值。(8)样本偏度（skewness）用来计算样本数据的偏度，偏度反映了总体分布密度曲线的对称性信息，偏度越接近0，说明分布越对称。如偏度大于0说明概率密度的右尾巴长，顶点偏向左边，偏度小于0说明概率密度的左尾巴长，顶点偏向右边，计算公式：，其中为样本k阶中心矩。(9)样本k阶中心矩（moment）：(10)样本的峰度（Kurtosis）反映了总体分布密度曲线在其峰值附近的陡峭程度，计算公式：2.1.2 常用统计图1直方图(hist/hist3)在观察数据所服从的分布时，直方图是非常简洁实用的。做直方图的步骤如下：(1)将样本观测值从小到大排序得.(2)适当选取略小于的数与略大于的数，将区间随意分为个不相交的小区间，记第个小区间为，其长度为. (3)把样本观测值逐个分到各区间，并计算样本观测值落在各区间的频数与频率. (4)在轴上截

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