一場可預測,而不可避免的“地震”寢室

《一場可預測,而不可避免的“地震”寢室》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。

1、注：1本論文完全免費，完全娛樂，沒有任何感情因素，如看玩本論文對您遭成不必要的麻煩，我表示非常抱歉，2如果對您遭成某方面的麻煩，將參照（注1）一場可預測，而不可避免的“地震”——512寢室【摘要】512寢室發(fā)生不知道多少級的“地震”，整個南昌理工學院為之心碎，并讓大一新生以在晚上以拉歌的形式為受害的人們哀悼。本文針對造成“地震”的原因建立的模型：模型一：本文針對問題1，采用主成分分析法,建立了主成分分析模型.對標準化后的數據導入軟件，得到造成“地震”的兩個主成分，分析后得到影響因數包括：領導對組員的關注度，是否有老隊員，論文完成率及論文完成的好壞，寫論文時候的態(tài)度，犯錯

2、的次數，晚上是否加班寫論文。本文采用軟件逐步回歸得到發(fā)生“地震”與兩個主成分的多元線形回歸方程。模型二：根據問題1的結論，并結合512寢室的情況，本文建立了層次分析模型，在確定了準則層和方案層（自掏腰包參加，直接放棄不參加，彈吉他緩解心，和老師明理，當做什么事都沒發(fā)生，和幾個朋友一起去發(fā)泄，悶悶不樂的傷心）的基礎上,用軟件求出方案層對目標層的權重，得到在在當前情況下，最理想的方案是自掏腰包參加數學建模。關鍵字：主成分分析法主成分分析模型層次分析法0-1變量512寢室“地震”1問題重述時間：2011年9月1日地點：英雄校區(qū)18棟512寢室事件：發(fā)生不知道多少級的“地震”2

3、3受災情況：全寢室分兩組，共7人，造成5人受傷，2人在被救助的路上因搶救無效，而。。。。。(此處省略兩字)。直接經濟損失1250元（間接損失數字太大，寫不完），512寢室牽動著整個南昌理工學院人的心，學校組織大學新生在晚上以拉歌的形式來悼念在512寢室受災的人們。512寢室作為一個模范寢室，長久以來受到各個領導的關注，對于這次“地震”，對南昌理工學院的新生照成了很大的影響，請通過自己所學的知識，回答下面的問題：1.長久以來，寢室的好壞都與其是否團結和諧為標準，但“地震”不會因為寢室相處的是否融洽而與你插肩而過，往往“地震”的的發(fā)生與很多因素有關，收集數據，分析寢室發(fā)生“

4、地震”的可能性與哪些因素有關。2.根據你所建立的模型，分析512寢室發(fā)生地震的主要原因，并給學校寫一份調研報告，給出你的建議（超過50字）。3.根據你的分析和所建立的模型，估計在這種情況下采取哪種措施才是最明智的（措施不限），并給出你的建議。2問題分析對于問題1，采用主成分分析法,建立了主成分分析模型。分析后得到影響因數包括：領導對組員的關注度，是否有老隊員，論文完成率及論文完成的好壞，寫論文時候的態(tài)度，犯錯的次數，晚上是否加班寫論文。并通過512寢室發(fā)生“地震”的數據進行定量分析。對于問題2，我們主要通過層次分析法來分析，并結合采訪各個被耍下來同學的想法，通過分析數據

5、來說明，哪種舉動或者措施才是最明智的。3模型的假設[1]接受采訪者說的都使真話；[2]不考慮受采訪者說的是一時氣話；[3]忽略外在因素對被采訪者的影響；[4]。。。。。。。234符號說明領導對組員的關注度否有老隊員論文完成率及論文完成的好壞寫論文時候的態(tài)度犯錯的次數晚上是否加班寫論文由判斷矩陣求出的最大特征根層次總排序權重自掏腰包參加直接放棄不參加彈吉他緩解心和老師明理當做什么事都沒發(fā)生和幾個朋友一起去發(fā)泄悶悶不樂的傷心5模型的建立與求解問題一模型一：主成分分析法對于問題1，我們首先對可能發(fā)生“地震”的因素進行查找，并得出影響因數包括領導對23組員的關注度，是否有老隊員

6、，論文完成率及論文完成的好壞，寫論文時候的態(tài)度，犯錯的次數，晚上是否加班寫論文，為了能準確的表現(xiàn)發(fā)生“地震”的主要因數有哪些，對于問題1，我們用的是主成分分析法，通過建立主成分分析法的模型，來分析可能發(fā)生“地震”的主要因數。表1可能發(fā)生“地震”的各種因素領導對組員的關注度（100滿分）是否有老隊員（0-1）論文完成率及論文完成的好壞（100分滿）寫論文時候的態(tài)度（10分制）犯錯的次數（無上限）晚上是否加班寫論文（次數）19518781122961858211397189911349319082125981948112697185921279618891128991898

7、213991182811110961858113119418191121299188811213800909313148308191135.1主成分分析原理及計算步驟原始矩陣為：235.1.1標準化一般情況下，進行主成分分析，由于原始數據各指標的量綱不同，分析時需進行標準化處理，具體布驟是：（1）中心化將原始數據變換成：其中，為每一列指標的平均值。針對變換的結果，得到新矩陣（2）標準化將矩陣的數據變換成。其中，為每一列指標的均方差。經過中心化和標準化處理后，得到新的矩陣5.1.2建立相關系數陣，求特征值和單位特征向量根據樣本相關系數矩陣求