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图巴·卡普古;伊尔克，奥兹勒姆;印支Batmaz

概率域计算机辅助教学中的分类主成分回归。 （英语） Zbl 1397.62212号

Tez，Müjgan（编辑）等，线性统计推断中的趋势和观点。2016年8月22日至25日在土耳其伊斯坦布尔举行的LINSTAT2016会议记录。查姆：施普林格（ISBN 978-3-319-73240-4/hbk；978-3-3169-73241-1/电子书）。《对统计的贡献》，143-164（2018）。
摘要：本研究旨在探讨R程序中编制的计算机辅助教学材料（CAIM）对八年级学生排列组合和概率成就的影响，以及他们对计算机辅助学习的态度。在研究中，我们收集了74名方便选择的学生及其学校的调查数据；数据由45个具有不同测量水平的高度相关的解释变量组成。为了解决混合类型解释变量之间的多重共线性问题，首先，我们应用分类主成分分析（CATPCA），从而降低数据的维数。在下文中，我们使用不相关分量代替原始相关变量来拟合多元线性回归（MLR）模型，以质疑CAIM在概率域教学中是否有效。结果表明，学生的总体成功程度以及影响这种情况的基本社会经济和技术因素，以及这些因素与学生家庭的中等社会状况的相互作用，对学生的概率成就具有统计显著的影响。教学方法也是解释学生在排列组合科目中成绩的一个统计显著因素。然而，研究中考虑的解释变量在解释学生对计算机辅助教学（CAI）的态度方面没有发现具有统计意义。
关于整个系列，请参见[Zbl 1400.62004号].

理学硕士：

62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62第25页 统计学在社会科学中的应用

关键词：

分类主成分分析;计算机辅助教学;线性模型;多重共线性;R软件;教学概率

软件：

R（右）;SPSS软件;方面;MVA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Kapucu}等人，in：线性统计推断中的趋势和观点。2016年8月22日至25日在土耳其伊斯坦布尔举行的LINSTAT2016会议记录。查姆：斯普林格。143-164（2018；Zbl 1397.62212）
全文： 内政部

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