【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数学分析领域，具体涉及一种基于相关性分析的的方法。
技术介绍
1、随着国际化进程愈加快，学术环境也更加多元化，高校希望通过分析学生的课程成绩数据与留学的人数，提出建议，制定策略，能够提高学生深造的概率，故需要设计一种的模型方法从而实现针对性分析。
技术实现思路
1、本专利技术公开了一种基于相关性分析的的方法，通过分析分析学生的课程成绩数据与留学的人数，对影响因素进行相关性分析；在对影响申请成功率的因素进行分析时，先画出自变量和因变量之间的散点图，初步判断相关关系，利用偏相关分析模型，找出因变量和哪些自变量之间相关关系比较大，再利用共线性诊断检查自变量之间是否存在共线性关系，判断是否采用逐步线性回归模型，尝试后若效果不好则分别采用全效应和向前逐步的多元logistic回归进一步探究自变量与因变量之间的关系，从而得出研究生申请结果与哪些因素有关，最终得出的方法。
2、本专利技术的技术解决方案是：
3、一种基于相关性分析的的方法，包括如下步骤：
4、i、数据预处理
5、对于现有的学生数据，剔除与是否深造无关的变量，将剩余的影响深造率的变量，根据变量特性，将变量的类型进行归类。
6、ii、数据预处理
7、利用spss软件画出自变量和因变量之间的散点图，可以看出虽然algebra成绩好，但是大部分也不会申请。
8、iii、相关性分析
9、步骤1)：正态分布检验，利用spss软件可对影
10、步骤2)：建立并求解pearson相关系数模型，具体计算公式如下：
11、
12、其中r1为pearson相关系数，n为样本容量，xi和yi分别表示第i个样本的两个属性值。当r1＝1时，x,y完全相关，此时x,y之间具有线性的函数关系；|r1|≥0.8时称为高度相关，当0.3≤|r1|<0.5时称为低度相关，当0.5≤|r1|<0.8时称为中度相关，当|r1|<0.3时，说明变量之间相关性很弱。在求解模型过程中，首先确定变量类型，然后利用spss软件求解pearson相关系数，最后在显著性检验中选择双侧检验。由pearson相关系数看出，上述满足正态分布的变量，两两之间近似存在正的中度相关关系。因此提出零假设两总体无显著的线性关系。由显著性检验结果可得上述变量之间显著性水平均小于0.05，应拒绝零假设，即两总体之间存在显著的线性相关关系。
13、步骤3)：建立并求解spearman等级相关系数模型，具体公式如下：
14、
15、其中，r2为spearman相关系数，n为样本容量，(ui,vi)是两个变量的秩(数据按从小到大排序后对应的次序值)。在求解模型过程中，首先确定变量类型，然后利用spss软件求解spearman相关系数，最后在显著性检验中选择双侧检验。假设spearman系数大于0.3即认为两变量之间相关，由spearman相关系数看出，gpa与calculus2、statistics、probability、from1正相关；algebra与、from2呈负相关，与calculus2、statistics、probability、from1正相关；calculus1与calculus2、statistics、probability正相关；calculus2与statistics、probability、measure、functional_analysis、from1正相关；statistics与calculus2、probability、measure、functional_analysis、from1正相关；probability与呈负相关，与calculus2、statistics、measure、functional_analysis正相关；measure与calculus2、statistics、probability正相关；functional_analysis与calculus2、statistics、probability正相关。因此提出零假设h0：两总体无显著的线性关系。由显著性检验结果可得上述变量之间显著性水平均小于0.05，应拒绝零假设，即两总体之间存在显著的线性相关关系。
16、步骤4)：根据上述两个相关性模型可得到最终结果如下：
17、gpa与algebra、calculus1、measure、functional_analysis、calculus2、statistics、probability、from1正相关。
18、algebra与、from2呈负相关，与gpa、calculus1、calculus2、measure、functional_analysis、statistics、probability、from1正相关。
19、calculus1与gpa、algebra、calculus1、measure、calculus2、functional_analysis、statistics、probability正相关。
20、calculus2与statistics、probability、measure、functional_analysis、from1正相关。
21、statistics与calculus2、probability、measure、functional_analysis、from1正相关。
22、probability与呈负相关，与calculus2、statistics、measure、functional_analysis正相关。
23、measure与gpa、algebra、calculus1、calculus2、statistics、probability、functional_analysis正相关。
24、functional_analysis与gpa、algebra、calculus1、calculus2、statistics、probability、measure正相关。
25、ⅳ、建立并求解典型相关分析模型
26、步骤1)：模型建立，典型相关分析是研究多个变量和多个变量之间的线性相关关系,能够揭示出两组变量之间的内在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于相关性分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于相关性分析的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐权杰，顾豪杰，何欣樾，陈茂阳，于玮，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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