Если честно, ни черта не понимаю в дизайне — даже не буду пытаться понять, ктюакой макет хорош, а какой плох:)
А вот насчет ucoz у меня в памяти осталось одно, но яркое впечатление. Когда-то, лет 7 назад, я забрел на форум этой компании и почитал темы, в которых главный админ форума (и он же, насколько я понял, создатель юкоза) общался с юзерами. Такое зашкаливающее ЧСВ — это надо поискать еще. Я думал, только у звезд бывает. Ан нет.
Возможно, сейчас все изменилось, но тогда у меня остались самые неприятные впечатления.
Похоже нет связи. Коэффициент корреляции между величинами «Оценка студента мужского пола» и «Относительное количество парней в группе» всего -0,029161395. Думал, что для первых двух курсов что-то может быть иначе — но примерно тот же результат: 0.015375473.
В общем, не значимые коэффициенты.
Думал я о такой идее. Но, увы, реализация практически невозможна. Либо, если реализовать — предсказания будут с очень низкой точностью. Ибо существуют очень важные, но почти неизмеримые параметры типа «уровень знаний», «выполнение лабораторных в срок» и т.д.
Немного не так. Отследить желания «левой пятки» — невозможно в принципе. Скорее, как раз таки доказательство того, что оценки ставятся за счет «желаний левой пятки» и можно получить из такой статистики (особенно в пункте про посещаемость, которая не влияет).
К сожалению, не представляется возможным такой фильтр применить. Ведь каждый второй троечник считает, что его завалили, а каждый второй (или даже первый) получивший пятерку считает ее вполне себе справедливой.
Когда-то, когда я только начинал это исследование и пытался собирать гораздо больше параметров, я анкетировал студентов и в анкете был вопрос «справедлива ли оценка». Не помню уже точные цифры, но тенденция была примерно такая, как я написал выше. К сожалению, это дело я забросил, так как на анкетирование нескольких тысяч студентов времени и ресурсов у меня не было и нет :(
Знаю, но ничего лучше для учета курса студента не придумал (только если отдельно для каждого считать). Спасибо за предложение помощи, обязательно обращусь, если понадобится.
Понял. Да, конечно, все гипотезы были проверены по хи квадрату для р=0,95. Все приведенные выше факторы проверку успешно прошли.
Но как я писал в статье, не приводил цифры, потому что тогда надо и таблицы с данными для расчета хи-квадрат приводить, а это места ожрало бы уйму, да и интересно мало кому. Если очень надо, могу поделиться :)
Запилил, а как же. И даже в статье об этом написал. Также как и написал, что не буду ее туда пихать, чтобы не загромождать)
Если вкратце, то вот она:
y = 4.511 — 1.622x1-0.176x2 + 0.092x3 -0.407x5
x1 — относительный пропуск занятий
x2 — пол студента (0 — девушка, 1 — парень)
x3 — кафедральный предмет или нет
x4 — первый курс обучения (0 — нет, 1 — да)
x5 — второй курс обучения (0 — нет, 1 — да)
Остальные параметры по критерию Фишера не значимы.
Мне кажется, вы забыли оценить, как зависит оценка от знаний.
Очень хотел бы, но вот только как оценить знания? Самому принять экзамен у всех этих десятков тысяч студентов? Тесты провести? Знаю, что это самый интересный пункт был бы, но он почти нереализуем…
В данном случае, у меня выборка отличалась только в пункте, где я оценивал посещаемость (и по полу соответственно тоже, ибо там приводится анализ по посещаемости). Поэтому тут получаются две различные выборки и как бы два отдельных исследования. Собственно, я не видел необходимости проверять выборки как-то иначе, кроме как на репрезентативность (формулы есть в приведенной мною в статье книге Паниотто). С доверительным интервалом 0, 95. Если подскажете что тут еще следовало учесть — было бы здорово.
А вот насчет ucoz у меня в памяти осталось одно, но яркое впечатление. Когда-то, лет 7 назад, я забрел на форум этой компании и почитал темы, в которых главный админ форума (и он же, насколько я понял, создатель юкоза) общался с юзерами. Такое зашкаливающее ЧСВ — это надо поискать еще. Я думал, только у звезд бывает. Ан нет.
Возможно, сейчас все изменилось, но тогда у меня остались самые неприятные впечатления.
В общем, не значимые коэффициенты.
Полно таких примеров как вы и сам отчасти такой. Так что очень даже корректно к таковым отношусь:)
Когда-то, когда я только начинал это исследование и пытался собирать гораздо больше параметров, я анкетировал студентов и в анкете был вопрос «справедлива ли оценка». Не помню уже точные цифры, но тенденция была примерно такая, как я написал выше. К сожалению, это дело я забросил, так как на анкетирование нескольких тысяч студентов времени и ресурсов у меня не было и нет :(
Но как я писал в статье, не приводил цифры, потому что тогда надо и таблицы с данными для расчета хи-квадрат приводить, а это места ожрало бы уйму, да и интересно мало кому. Если очень надо, могу поделиться :)
Если вкратце, то вот она:
y = 4.511 — 1.622x1-0.176x2 + 0.092x3 -0.407x5
x1 — относительный пропуск занятий
x2 — пол студента (0 — девушка, 1 — парень)
x3 — кафедральный предмет или нет
x4 — первый курс обучения (0 — нет, 1 — да)
x5 — второй курс обучения (0 — нет, 1 — да)
Остальные параметры по критерию Фишера не значимы.
Очень хотел бы, но вот только как оценить знания? Самому принять экзамен у всех этих десятков тысяч студентов? Тесты провести? Знаю, что это самый интересный пункт был бы, но он почти нереализуем…
В данном случае, у меня выборка отличалась только в пункте, где я оценивал посещаемость (и по полу соответственно тоже, ибо там приводится анализ по посещаемости). Поэтому тут получаются две различные выборки и как бы два отдельных исследования. Собственно, я не видел необходимости проверять выборки как-то иначе, кроме как на репрезентативность (формулы есть в приведенной мною в статье книге Паниотто). С доверительным интервалом 0, 95. Если подскажете что тут еще следовало учесть — было бы здорово.