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Cluster Computing

Erschienen in:

02.03.2018

Local weighted regression statistical analysis based mathematical education evaluation

verfasst von: Mei Ze

Erschienen in: Cluster Computing | Sonderheft 2/2019

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Abstract

In order to improve effectiveness of statistic analysis of mathematics education, a statistic analysis method for mathematics education based on locally weighted regression is proposed. At first, attribute hierarchical model (AHM) is used to build statistic analysis model of mathematics education. Mode of evaluation is selected as diagnostic evaluation of standard reference. Specific entries related to mathematics teaching items in curriculum standards serve as measurement goal, which is regarded as cognitive attribute of AHM. Next, locally weighted regression is introduced, polynomial is weighted and fitted for points to be fitted by means of locally observed data and such points are estimated by least square method. In the end, effectiveness of the proposed method is verified by simulation experiment.

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Titel: Local weighted regression statistical analysis based mathematical education evaluation
verfasst von: Mei Ze
Publikationsdatum: 02.03.2018
Verlag: Springer US
Erschienen in: Cluster Computing / Ausgabe Sonderheft 2/2019
Print ISSN: 1386-7857
Elektronische ISSN: 1573-7543
DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-018-2319-4

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