科学计算与分析决策课程设计
计算机算法设计与分析课程设计
计算机算法设计与分析课程设计成绩评定表课程设计任务书算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。
算法（Algorithm）是解题的步骤，可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。
在计算机科学中，算法要用计算机算法语言描述，算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。
分治法字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
在一个2^k*2^k的棋盘上，恰有一个放歌与其他方格不同，且称该棋盘为特殊棋盘。
回溯法的基本做法是深度优先搜索，是一种组织得井井有条的、能避免不必要重复搜索的穷举式搜索算法。
数字拆分问题是指将一个整数划分为多个整数之和的问题。
利用回溯法可以很好地解决数字拆分问题。
将数字拆分然后回溯，从未解决问题。
关键词：分治法，回溯法，棋盘覆盖，数字拆分1分治法解决期盼覆问题 (1)1.1问题描述 (1)1.2问题分析 (1)1.3算法设计 (1)1.4算法实现 (2)1.5结果分析 (3)1.6算法分析 (4)2回溯法解决数字拆分问题 (6)2.1问题描述 (6)2.2问题分析 (6)2.3算法设计 (7)2.4算法实现 (7)2.5结果分析 (8)参考文献 (9)1分治法解决期盼覆问题1.1问题描述在一个2k×2k（k≥0）个方格组成的棋盘中，恰有一个方格与其他方格不同，称该方格为特殊方格。
显然，特殊方格在棋盘中出现的位置有4k中情形，因而有4k中不同的棋盘，图（a）所示是k=2时16种棋盘中的一个。
棋盘覆盖问题要求用图（b）所示的4中不同形状的L型骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格，且热河亮哥L型骨牌不得重复覆盖1.2问题分析用分治策略，可以设计解决棋盘问题的一个简介算法。
当k>0时，可以将2^k*2^k棋盘分割为4个2^k-1*2^k-1子棋盘。
计算机问题求解课程设计
计算机问题求解课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解计算机问题求解的基本概念，掌握问题分析的一般步骤和方法。
2. 学生能掌握常用的算法思想，如递归、分治、贪心、动态规划等，并运用这些算法解决实际问题。
3. 学生能了解计算机问题求解中常用的数据结构，如数组、链表、栈、队列等，并运用这些数据结构进行问题分析。
技能目标：1. 学生能够运用所学算法思想和数据结构，独立设计并实现程序，解决实际问题。
2. 学生能够通过分析问题，选择合适的算法和数据结构，提高问题求解的效率和准确性。
3. 学生能够运用调试和测试方法，检查并优化自己的程序，提高程序的可靠性和稳定性。
情感态度价值观目标：1. 学生能够培养对计算机问题求解的兴趣和热情，提高主动学习的积极性。
2. 学生能够培养合作意识和团队精神，学会在团队中分享、交流和协作。
3. 学生能够培养良好的编程习惯，遵循编程规范，注重程序的可读性和可维护性。
4. 学生能够认识到计算机问题求解在现实生活中的应用价值，提高将所学知识应用于实际问题的意识。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 计算机问题求解基本概念：介绍问题求解的定义、类型和基本步骤，分析实际问题的特征，引导学生理解问题求解的核心思想。
2. 算法思想：讲解递归、分治、贪心、动态规划等常用算法思想，通过实例分析，使学生掌握各类算法的应用场景和实现方法。
3. 数据结构：介绍数组、链表、栈、队列等基本数据结构，分析它们在问题求解中的应用，使学生能够根据实际问题选择合适的数据结构。
4. 算法与数据结构的应用：结合实际案例，指导学生运用所学算法和数据结构设计程序，解决具体问题。
5. 程序调试与优化：教授调试和测试方法，培养学生发现并解决问题的能力，提高程序的可靠性和效率。
教学安排如下：第一周：计算机问题求解基本概念，问题分析实例。
第二周：递归算法思想，实例分析与编程实践。
第三周：分治算法思想，实例分析与编程实践。
新《计算机算法设计与分析》课程设计
新《计算机算法设计与分析》课程设计用分治法解决快速排序问题及用回溯法解决0-1背包问题一、课程设计目的：《计算机算法设计与分析》这门课程是一门实践性非常强的课程，要求我们能够将所学的算法应用到实际中，灵活解决实际问题。
通过这次课程设计，能够培养我们独立思考、综合分析与动手的能力，并能加深对课堂所学理论和概念的理解，可以训练我们算法设计的思维和培养算法的分析能力。
二、课程设计内容：1、分治法：（2）快速排序；2、回溯法：（2）图的着色。
三、概要设计：分治法—快速排序：分治法的基本思想是将一个规模为n 的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。
递归地解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得data[i]=data[j]; data[j]=temp;}data[p]=data[j];data[j]=n;return j;}void quick_sort(int data[],int p,int r){ if(p>=r)return;int q=partition(data,p,r);quick_sort(data,p,q-1); //对左半段排序quick_sort(data,q+1,r); //对右半段排序}int main(){int i,n,data[size];printf("请输入要排列的数目（<=20）：");scanf("%d",&n);printf("请输入要排列的数列：\n");for(i=0;i<n;++i)scanf("%d",&data[i]);quick_sort(data,0,n-1);printf("排列后的数列为：\n");for(i=0;i<n;++i)printf( "%d ",data[i]);printf("\n");return 0;}运行结果如下：图1图5●回溯法—0-1背包问题●回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的的搜索算法。
科学计算与分析决策课程设计
科学计算与分析决策课程设计报告题目：数学家研究工作指标与年收入统计分析报告2016年 1月11日用统计学对数据的推断与预测一、问题描述某科学基金会的管理人员欲了解从事研究工作的中、高水平的数学家的年收入与他们的研究成果的质量指标、从事研究工作的时间以及能成功获得资助的指标之间的关系，为此按一定的设计方案调查了20位数学家，得数据如下：表1-1 20名数学家研究工作指标与年收入统计研究成果质量指标工作时间获资助可能性指标年收入(万元)3.50 9.00 6.10 33.205.30 20.006.40 40.305.10 18.00 7.40 38.705.80 33.006.70 46.804.20 31.00 7.50 41.406.00 13.00 5.90 37.506.80 25.00 6.00 39.005.50 30.00 4.00 40.703.10 5.00 5.80 30.107.20 47.00 8.30 52.904.50 25.00 5.00 38.204.90 11.00 6.40 31.808.00 23.00 7.60 43.306.50 35.007.00 44.106.60 39.00 5.00 42.803.70 21.004.40 33.606.207.00 5.50 34.207.00 40.00 7.00 48.004.00 35.006.00 38.004.50 23.00 3.50 35.90请根据表中所得数据，解决以下问题：1．建立数学家年收入与他们的研究成果的质量指标、从事研究工作的时间以及能成功获得资助的指标之间的关系线性回归模型；2．对所建立模型的显著性进行检验；3．对所建立模型的合理性进行分析；4. 利用所建立模型对以下四位数学家的年收入做出推断表1-2 四名待测数学家研究工作指标 数学家 研究成果质量指标 工作时间 获资助可能性指标s1 5.90 33.00 4.90 s2 5.60 27.00 4.30 s3 4.80 34.00 8.00 s4 3.90 15.005.00二、模型的建立与分析设年工资额Y 与研究成果的质量指标X1、研究工作的时间X2、能成功获得资助的指标X3的观测值之间满足关系：i i x x x y εββββ++++=1331221110 (i=1,2， (20)其中i ε（i=1,2，…，20）相互独立，均服从N （0，2σ）分布。
计算机算法设计与分析第三版华中科技大学课程设计
计算机算法设计与分析第三版华中科技大学课程设计简介计算机算法设计与分析是一门重要的计算机科学基础课程，旨在帮助学生掌握算法设计与分析的基本方法和技巧，以及能力和素养。
本文档主要介绍华中科技大学计算机学院关于计算机算法设计与分析第三版的课程设计。
设计目的与意义在计算机科学与技术领域中，算法设计与分析是必不可少的技能。
本次课程设计旨在帮助学生更好地掌握这一技能，培养其解决实际问题的能力和创新思维。
具体来说，本课程设计的目的和意义包括：1.培养学生掌握算法设计和分析的基本方法和原理。
2.帮助学生掌握基本数据结构和算法的实现。
3.促进学生通过实践掌握各种算法的实际应用。
4.加强学生的团队合作能力和创新意识。
设计内容本次课程设计的主要内容是设计和实现一个算法，要求学生通过小组协作完成。
具体要求如下：1.组成1-3人的小组；2.自主设计一个算法，注意必须是创新性的，并要求主体思路清晰、关键步骤明确、正确性可靠；3.在算法设计的过程中体会算法分析的重要性，在实现过程中体现时间与空间复杂度的控制；4.设计并实现一个可以泛用的软件程序，用于演示各种数据集的实现过程和结果输出等；5.材料、可以的软件程序都可以参考课堂提供的学习资料，但需要体现出数学计算、算法分析的过程和结论，要求学生在合理使用资料的前提下，自主思考和解决问题。
设计流程设计流程如下：第一阶段：确定算法在本阶段，学生应该自主思考和讨论，确定一个合适的算法，并撰写算法设计文档。
可以参考课堂上相关的算法设计和分析内容，同时根据自己的思考和理解，结合实际应用场景，设计一种创新性的算法。
第二阶段：算法实现在本阶段，学生应该根据算法设计文档，完成软件程序的实现。
需要注意的是，在实现过程中，要注重时间复杂度和空间复杂度的控制，并进行相应的测试和优化。
第三阶段：数据测试在本阶段，学生应该使用不同的数据集对已实现的算法进行测试，并进行相应的测试结果分析和总结。
同时，要考虑对应不同场景的应用性能和效果。
科学决策有哪些课程设计
科学决策有哪些课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解科学决策的基本概念，掌握决策的步骤和原则。
2. 使学生掌握不同决策方法的优缺点，并能结合实际情况进行选择。
3. 帮助学生了解影响决策的因素，认识到数据分析在决策过程中的重要性。
技能目标：1. 培养学生运用逻辑思维和分析能力，对问题进行深入探讨，形成合理的决策方案。
2. 提高学生运用数学工具和信息技术进行数据收集、处理和分析的能力，为科学决策提供支持。
3. 培养学生团队协作能力，通过小组讨论和角色扮演等形式，锻炼沟通与表达技巧。
情感态度价值观目标：1. 培养学生面对问题时，敢于担当、勇于决策的品质，增强自信心。
2. 培养学生具有批判性思维，对决策结果进行客观评价，学会从错误中吸取教训。
3. 增强学生的社会责任感和道德观念，使他们在决策过程中考虑到社会、环境和道德等方面的因素。
本课程针对学生年级特点，注重理论知识与实践操作相结合，培养学生的科学决策能力。
在教学过程中，关注学生个体差异，充分调动学生的主观能动性，激发学习兴趣，提高学生的综合素质。
通过本课程的学习，使学生能够掌握科学决策的方法，为未来的学习和生活奠定坚实基础。
二、教学内容1. 科学决策的基本概念与原则- 决策的定义、类型与过程- 决策的基本原则（如理性原则、系统性原则等）2. 决策方法及其优缺点- 定性决策方法（如头脑风暴、专家咨询等）- 定量决策方法（如线性规划、决策树等）3. 影响决策的因素- 信息、数据对决策的影响- 个体心理、价值观与决策- 环境与情境因素4. 数据收集、处理与分析- 数据收集方法与工具- 数据处理与分析技巧- 数据可视化5. 决策实践与案例分析- 个人决策案例分析与讨论- 团体决策模拟与角色扮演- 社会热点问题决策讨论6. 决策评估与优化- 决策效果评价方法- 决策过程优化策略- 风险管理及应对措施教学内容依据课程目标进行系统组织，注重理论与实践相结合。
计算科学领域教案中班
计算科学领域教案中班教案标题：计算科学领域教案-中班教学目标：1. 通过计算科学领域的教学活动，培养学生对计算思维的兴趣和理解。
2. 帮助学生了解计算机科学的基本概念和原理。
3. 发展学生的逻辑思维、问题解决和团队合作能力。
教学内容：1. 计算机科学的基本概念：计算、编码、算法等。
2. 计算机硬件和软件的基本知识。
3. 介绍计算机编程的基本概念和流程。
4. 创意编程活动，如图形化编程、游戏设计等。
教学步骤：1. 导入活动：通过展示一些常见的计算机设备和软件，引发学生对计算机科学的兴趣，并让他们分享自己对计算机的认识和使用经验。
2. 概念讲解：简单介绍计算机科学的基本概念，如计算、编码、算法等。
通过生动的例子和图示，让学生理解这些概念的基本含义。
3. 计算机硬件和软件：向学生展示一些常见的计算机硬件设备，如显示器、键盘、鼠标等，并解释它们的作用。
然后介绍计算机软件的概念，如操作系统、应用软件等。
4. 编程基础：简要介绍计算机编程的基本概念，如代码、变量、循环等。
通过图形化编程工具，让学生亲自尝试编写简单的程序，如画图形、移动角色等。
5. 创意编程活动：组织学生进行创意编程活动，如使用图形化编程工具设计简单的游戏、动画等。
鼓励学生发挥想象力，培养他们的创造力和解决问题的能力。
6. 总结与展示：让学生分享他们的编程作品，并对他们的努力给予肯定和鼓励。
总结本节课的学习内容，并展示一些计算机科学领域的应用和前景，激发学生对计算机科学的兴趣。
教学资源：1. 计算机设备和软件的展示物品。
2. 图形化编程工具，如Scratch、Blockly等。
3. 创意编程活动的示例和指导材料。
4. 学生作品展示的场地和设备。
评估方法：1. 观察学生在教学活动中的参与程度和表现。
2. 评价学生的编程作品，包括创意性、功能完整性和代码质量等方面。
3. 学生自评和互评，鼓励他们对自己和同伴的作品给出建设性的反馈。
教学扩展：1. 鼓励学生参加计算机编程相关的比赛和活动，提供更多的学习机会和挑战。
计算机算法设计与分析教学设计
计算机算法设计与分析教学设计一、课程背景及目标计算机算法设计与分析是计算机科学专业的基础课程之一，旨在为学生提供计算机算法设计与分析的基础知识，为其今后的专业生涯打下坚实的基础。
本课程将主要涉及算法设计与分析的基本概念、常用算法及其复杂度分析等内容。
通过本课程的学习，学生应该达到以下目标：•掌握算法设计与分析的基本概念；•熟悉常用算法及其复杂度分析方法；•能够独立设计算法并进行复杂度分析；•培养学生的分析问题和解决问题的能力。
二、教学内容及教学方法1. 教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个方面：•算法设计基础知识；•基本排序算法及其分析；•贪心算法及其分析；•分治算法及其分析；•动态规划算法及其分析；2. 教学方法本课程将采用以下教学方法：•课堂讲授：通过讲授基本概念、算法实例和复杂度分析等内容，让学生掌握算法设计与分析的基础知识。
•设计课题：通过一些算法设计和分析的案例，让学生独立设计算法、进行复杂度分析。
•讨论与互动：启发式地引导学生思考，鼓励学生提出问题和讨论，增强他们对编程思路和设计的理解。
三、教学评估与考核1. 教学评估为了评估学生对课程内容的掌握程度，本课程将采用以下教学评估方式：•课堂小测验：在每个章节学完后进行一次小测验；•作业：在每个章节学完后布置相应的作业，鼓励学生深入思考并掌握基本算法的特征；•期末论文：学生将独立完成一篇长度不少于3000字的论文，介绍自己所研究的计算问题及其解决方案。
2. 考核方式本课程的考核方式主要包括以下几个方面：•课堂小测验占10%；•作业占30%；•期末论文占60%。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将提供以下教学资源：•课程教材：《算法设计与分析》；•作业材料：每个章节结束后我们将会提供一个相关的作业；•编程环境：学生需要掌握编写程序的基本技能，我们将为学生提供Python编程环境；•论文撰写指南：为帮助学生撰写论文，我们将为学生提供一份指南，包括标准格式、参考文献格式等内容。
决策系统课程设计
决策系统课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握决策系统的基本概念、原理和方法，培养学生运用决策系统解决实际问题的能力。
具体分为以下三个维度：1.知识目标：学生需要理解决策系统的定义、类型和应用场景；掌握决策树、决策矩阵、优化方法等决策工具；了解决策系统的评价方法和决策过程。
2.技能目标：学生能够运用决策系统解决生活中的实际问题，如购物决策、路线规划等；能够运用决策树、决策矩阵等工具进行决策分析；能够使用相关软件进行决策系统的构建和分析。
3.情感态度价值观目标：学生通过课程学习，增强对决策系统的认识，提高解决实际问题的能力，培养独立思考、勇于探索的精神，增强团队协作意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.决策系统概述：介绍决策系统的定义、类型和应用场景，使学生了解决策系统的基本概念。
2.决策工具：讲解决策树、决策矩阵、优化方法等决策工具，培养学生运用这些工具解决实际问题的能力。
3.决策系统评价方法：介绍决策系统的评价方法和决策过程，使学生掌握如何对决策系统进行评价。
4.实际案例分析：分析生活中的实际案例，让学生学会运用决策系统解决实际问题。
5.软件应用：教授如何使用相关软件进行决策系统的构建和分析，提高学生的实际操作能力。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：讲解决策系统的基本概念、原理和方法，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论实际案例，培养学生的团队协作能力和独立思考能力。
3.案例分析法：分析生活中的实际案例，让学生学会运用决策系统解决实际问题。
4.实验法：让学生使用相关软件进行决策系统的构建和分析，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将采用以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供决策系统的基本知识框架。
2.参考书：推荐相关参考书目，拓展学生的知识面。
《科学决策和决策程序作业设计方案》
《科学决策和决策程序》作业设计方案摘要：在当今快速变化的社会环境中，科学决策成为组织和个人成功的关键。
本作业设计方案旨在通过一系列的进修活动，帮助学生理解和掌握科学决策的基本原则和决策程序，提高其分析问题和解决问题的能力。
方案包括理论进修、案例分析、模拟决策和反思总结四个主要部分，通过这些活动，学生将能够将理论知识与实践相结合，提升自身的决策技能。
关键词：科学决策；决策程序；作业设计；案例分析；模拟决策一、引言科学决策是指在充分收集信息、分析问题的基础上，运用科学的方法和程序，做出合理、有效的决策。
在复杂多变的摩登社会，无论是企业管理、政府治理还是个人生活，都离不开科学决策。
因此，培养学生的科学决策能力具有重要的现实意义。
二、作业设计目标1. 理解科学决策的基本观点和原则。
2. 掌握决策程序的各个步骤。
3. 学会运用决策工具和技术进行问题分析。
4. 提高批判性思维和创新思维能力。
5. 增强团队合作和沟通协调能力。
三、作业设计内容与安排（一）理论进修1. 阅读指定教材和文献，掌握科学决策的理论基础。
2. 观看相关视频讲座，加深对决策理论的理解。
3. 完成在线测试，检验理论知识的掌握水平。
（二）案例分析1. 选取典型决策案例，进行深入分析。
2. 分组讨论，探讨案例中的决策过程和结果。
3. 撰写案例分析报告，总结案例中的成功经验和失败教训。
（三）模拟决策1. 设计模拟决策场景，让学生扮演决策者角色。
2. 分组进行模拟决策，运用所学知识解决实际问题。
3. 展示决策过程和结果，接受其他小组的评判和建议。
（四）反思总结1. 个人反思，总结在作业过程中的进修体会和成长。
2. 小组讨论，分享各自的经验和教训。
3. 撰写反思报告，提出改进决策能力的具体措施。
四、作业评判标准1. 理论知识的掌握水平。
2. 案例分析的深度和广度。
3. 模拟决策的创新性和实用性。
4. 反思总结的深刻性和建设性。
五、作业实施计划（一）时间安排1. 理论进修：第1-2周。
计算课程的教案设计模板
课程名称：计算课程授课年级：XX年级授课班级：XX班授课时间：XX课时教学目标：1. 知识与技能目标：（1）使学生掌握计算的基本概念和运算规则。
（2）培养学生准确、快速的计算能力。
（3）提高学生解决实际问题的能力。
2. 过程与方法目标：（1）通过小组合作、讨论等方式，培养学生自主学习、合作探究的能力。
（2）通过实际操作，提高学生动手操作能力。
3. 情感态度与价值观目标：（1）激发学生对计算的兴趣，培养良好的学习习惯。
（2）培养学生严谨、求实的科学态度。
教学重点：1. 计算的基本概念和运算规则。
2. 培养学生的计算能力。
教学难点：1. 复杂计算题的解题思路和方法。
2. 计算过程中的错误分析及纠正。
教学过程：一、导入新课1. 复习上节课所学内容，检查学生对上节课知识的掌握情况。
2. 通过生活中的实例，引导学生思考计算在生活中的应用，激发学生学习兴趣。
二、新课讲解1. 讲解计算的基本概念和运算规则，如加减乘除等。
2. 通过实例讲解计算过程中的注意事项，如符号、顺序等。
3. 引导学生进行简单的计算练习，巩固所学知识。
三、课堂练习1. 学生独立完成计算练习题，教师巡视指导。
2. 针对学生的错误进行讲解和纠正，帮助学生掌握正确的计算方法。
四、合作探究1. 将学生分成小组，进行计算问题的合作探究。
2. 小组讨论，共同解决计算问题，培养合作能力。
3. 各小组汇报讨论成果，教师点评和总结。
五、课堂小结1. 回顾本节课所学内容，引导学生总结计算的基本概念和运算规则。
2. 强调计算过程中的注意事项，提高学生的计算能力。
六、布置作业1. 布置一定数量的计算练习题，巩固所学知识。
2. 布置一些实际生活中的计算问题，提高学生的应用能力。
教学反思：1. 课堂气氛是否活跃，学生是否积极参与。
2. 教学内容是否清晰，学生是否理解。
3. 学生计算能力是否有所提高。
4. 教学方法是否有效，是否需要调整。
备注：本教案设计仅供参考，具体教学内容和教学过程可根据实际情况进行调整。
高等教育学科教案数据分析与决策
高等教育学科教案数据分析与决策高等教育是一个重要的领域，涉及到学科教学的方方面面。
为了提高高等教育的效果和质量，教育工作者需要依据教学数据进行科学分析与决策。
本文将以数据分析与决策为主题，介绍高等教育学科教案数据分析与决策的重要性、方法和应用。
1. 数据分析与决策的重要性在高等教育中，学科教案是教学的核心工具之一。
通过对学科教案的数据进行分析，可以在教学过程中更好地了解学生的掌握情况、疑惑点和进步空间，从而有针对性地进行调整和优化。
数据分析还可以帮助教师评估教学方法的有效性，为后续教学提供经验和借鉴。
因此，数据分析与决策在高等教育学科教案中扮演着重要的角色。
2. 数据分析与决策的方法（1）收集数据：首先需要收集相关的教学数据，如学生作业成绩、学习情况调查问卷等。
这些数据可以通过在线学习平台、班级管理系统等途径获得。
（2）清理数据：将收集到的数据进行整理和清洗，去除重复或无效数据，并进行基本的数据清理。
（3）分析数据：根据教学目标和需求，选择合适的数据分析方法，如描述性统计、相关性分析、回归分析等，对数据进行分析。
（4）解读数据：根据数据分析的结果，对教学过程中的问题、优势等进行解读，了解学生的学习状况和教学效果。
（5）制定决策：根据数据的解读结果，制定相应的教学决策，如调整教学方法、加强辅导等，以优化学科教案的教学效果。
3. 数据分析与决策的应用数据分析与决策在高等教育学科教案中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：（1）教学优化：通过对学生作业和考试成绩的数据分析，了解学生的薄弱知识点，可以调整教学内容和方法，针对性地给出讲解和辅导。
（2）学生评估：基于学生的学习情况和成绩数据，可以对学生进行评估，了解学生的学习能力和表现，并进行针对性的帮助和指导。
（3）教学改进：通过对学科教案及教学数据的分析，了解教师的教学方法是否有效，是否需要进行改进。
可以根据数据分析结果，提出相应的教学改进措施。
（4）教学研究：数据分析结果可以为教师的教学研究提供有力的支持，为教学理论的发展和创新提供依据。
决策课程设计模板
决策课程设计模板一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握决策的基本概念、方法和过程，培养学生分析和解决实际问题的能力，提高学生的人文素养和社会责任感。
具体来说，知识目标包括了解决策的基本概念、原则和方法，理解决策的过程和影响因素；技能目标包括能够运用决策方法分析问题，能够进行决策方案的设计和评估；情感态度价值观目标包括培养学生的批判性思维和创造性思维，提高学生对社会问题的敏感度和关注度。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括决策的基本概念、方法和过程，以及决策案例的分析。
具体来说，教材的章节安排如下：第一章，决策的基本概念；第二章，决策的原则和方法；第三章，决策的过程；第四章，决策案例分析。
教学内容的选择和以确保教学的科学性和系统性，同时结合学生的实际情况，注重理论与实践的结合。
三、教学方法为了实现教学目标，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
通过多样化的教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性，提高学生的参与度和学习效果。
具体来说，讲授法用于向学生传授决策的基本概念和理论，讨论法用于培养学生的批判性思维和创造性思维，案例分析法用于分析实际决策案例，实验法用于模拟决策过程，增强学生的实践能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将选择和准备适当的教学资源。
教材是主要的教学资源，将作为学生学习的基础。
此外，参考书、多媒体资料和实验设备也将被利用，以丰富学生的学习体验。
参考书将提供更多的理论背景和实践案例，多媒体资料将通过图像、视频等形式展示决策的过程和案例，实验设备将用于模拟决策情境，增强学生的实践能力。
教学资源的选择和准备将根据教学目标和学生的实际情况进行，以确保教学的有效性和丰富性。
五、教学评估本课程的评估方式将全面、客观地反映学生的学习成果。
评估方式包括平时表现、作业和考试等。
平时表现将根据学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的情况进行评估。
作业将根据学生完成的情况和质量进行评估，包括案例分析报告、小组讨论报告等。
大学计算机教案：算法设计与分析
大学计算机教案：算法设计与分析引言计算机科学在当今的社会中扮演着至关重要的角色。
随着现代技术的不断发展，计算机算法的设计和分析已经成为计算机科学的核心内容之一。
算法设计与分析是指为特定问题设计和优化算法，并分析其效率和性能。
在大学计算机教学中，掌握算法设计与分析的基本原理和技巧，对培养学生的计算思维和解决问题的能力具有重要意义。
为什么算法设计与分析如此重要？解决复杂问题随着计算机应用领域的扩大和需求的增加，复杂问题的解决变得越来越重要。
好的算法可以极大地提高问题解决的效率和质量。
算法设计与分析的学习将使学生具备分析问题、设计解决方案的能力，从而更好地应对现实世界中的复杂问题。
优化资源利用在计算机科学中，资源的利用效率是评判算法好坏的一个重要标准。
好的算法能够在有限的时间和空间资源下实现更好的性能。
算法设计与分析的学习使学生能够理解和掌握如何利用有限的资源进行最优化，并且在实际应用中运用所学知识，提高计算机系统的整体效率。
掌握核心技能算法设计与分析是计算机科学的核心技能之一。
在今天的信息时代，掌握这一技能对于计算机专业的学生尤为重要。
无论是从事科研工作，还是进入计算机行业工作，都需要具备良好的算法设计与分析能力，才能在激烈的竞争中脱颖而出。
算法设计与分析的主要内容基本概念和数据结构学习算法设计与分析的第一步是掌握基本概念和数据结构。
学生需要了解算法的定义、特性和常用方法。
此外，数据结构作为算法的基础，理解和掌握常见的数据结构如链表、树和图等也非常重要。
分治法和递归分治法和递归是常用的算法设计和分析方法。
分治法是将一个问题分解成多个子问题，递归则是通过调用自身来解决问题。
学生需要理解和掌握分治法和递归的原理和应用，以便能够应用于不同类型的问题。
动态规划动态规划是一种常用的算法设计和分析技术，用于解决具有重叠子问题的问题。
学生需要了解动态规划的基本思想和常用算法，以及如何设计和优化动态规划算法。
贪心算法贪心算法是一种简单而有效的算法设计和分析方法。
现代科学计算教学设计
现代科学计算教学设计前言现代科学计算作为一种重要的计算方法，广泛应用于各类工业和科学领域中。
因此，对于计算机专业的学生来说，掌握现代科学计算的方法和应用，将对日后的工作和学术研究有巨大的帮助。
为此，合理、高效的教学设计显得尤为重要。
本文将介绍一些现代科学计算的教学设计，包括目标、教学内容、教学方法和教学工具等方面，以期对教师在教学过程中提供一些有用的参考。
目标1.掌握现代科学计算的基础理论和数学模型；2.熟练掌握现代科学计算的基本方法和技巧；3.能够独立完成一些实际问题的计算和分析；4.增强计算机编程和调试的能力。
教学内容1.现代科学计算的基础理论和数学模型–数值解法基础–常微分方程数值解法–偏微分方程数值解法–优化方法2.现代科学计算的基本方法和技巧–数值逼近–数值积分–数值线性代数–数值优化3.实际问题的计算和分析–经典物理问题的计算–经济学和金融学问题的计算–生物医学问题的计算4.计算机编程和调试–常用计算机编程语言–编程调试技巧–数值计算软件的应用教学方法1.授课与讲解–对于基础理论和数学模型，采用授课和讲解的方式；–结合实例进行讲解，注重理论与实践的结合。
2.实验和实践–结合具体问题，进行实验和实践；–可以采用小组讨论、实验演示等方式进行。
3.课堂练习–在每次授课结束后，进行课堂练习，加深学生对所学内容的理解；–设置题目，要求学生独立完成，讲解答案或进行巡回讲解。
教学工具1.计算机软件–MATLAB：数学软件，用于数学、图形、分析等领域；–Python：高级编程语言，广泛应用于科学计算、人工智能等领域；–R：统计分析软件，适用于大规模数据分析应用。
2.网络资源–Coursera：提供各类在线课程，包括现代科学计算课程；–GitHub：开源代码托管平台，用于分享、交流科学计算代码。
总结以上是现代科学计算的教学设计，通过合理、高效的教学方法和工具，可以提高学生的学习热情，掌握现代科学计算的基础知识和应用技巧，增强计算机编程和调试的能力，进而为日后的工作和学术研究打下坚实的基础。
算法设计与分析课程设计
算法设计与分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握基本的算法设计与分析原理，理解算法复杂度的概念及其重要性。
2. 使学生能够运用正确的数据结构解决实际问题，并能够分析不同算法的性能优劣。
3. 引导学生掌握至少两种算法设计方法（如递归、分治、贪心等），并能够应用到具体问题中。
技能目标：1. 培养学生运用计算机编程语言实现算法的能力，提高代码质量与效率。
2. 培养学生通过分析问题，设计合适算法解决问题的能力，提高解决问题的策略选择与优化水平。
3. 培养学生合作交流、批判性思维和创新能力，能够在团队中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对算法设计与分析的热爱，激发学生的学习兴趣，增强自信心。
2. 培养学生具备良好的算法思维，认识到算法在解决实际问题中的价值，提高社会责任感。
3. 引导学生树立正确的价值观，认识到团队合作的重要性，培养尊重他人、乐于分享的良好品质。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的算法素养和实际操作能力。
课程性质强调实用性、操作性和创新性，教学要求关注学生的个体差异，充分调动学生的主观能动性，使他们在合作与实践中不断提高。
通过本课程的学习，学生将能够具备解决复杂问题的能力，为未来的学术研究或职业发展打下坚实基础。
二、教学内容1. 算法基础理论：包括算法复杂度分析（时间复杂度、空间复杂度），算法效率评价，以及不同算法之间的比较。
教材章节：第1章 算法基础2. 数据结构：重点复习数组、链表、栈、队列、树等基本数据结构，并探讨它们在算法中的应用。
教材章节：第2章 数据结构3. 算法设计方法：详细讲解递归、分治、贪心、动态规划等算法设计方法，通过实例分析每种方法的优缺点。
教材章节：第3章 算法设计方法4. 算法实践与应用：选取经典算法问题，如排序、查找、图论等，让学生动手编程实现，并分析其性能。
教材章节：第4章 算法实践与应用5. 算法优化策略：介绍常见的算法优化技巧，如剪枝、动态规划优化等，提高学生优化算法的能力。
决策理论与方法课程设计
决策理论与方法课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握决策理论的基本概念、原则和方法。
2. 使学生了解不同决策模型的优缺点，并能结合实际情境进行选择。
3. 帮助学生理解决策过程中的风险与不确定性，学会运用概率统计知识进行分析。
技能目标：1. 培养学生运用决策树、矩阵、线性规划等工具解决实际问题的能力。
2. 提高学生在团队协作中发表见解、倾听他人意见、达成共识的能力。
3. 培养学生分析问题、制定方案、评估和选择最优方案的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生面对决策问题时，积极思考、勇于承担责任的态度。
2. 增强学生在决策过程中的合作意识，学会尊重他人、理解他人。
3. 培养学生具备诚信、公正、公平的价值观，关注社会热点问题，提高社会责任感。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点和教学要求，旨在通过系统的决策理论与方法学习，使学生能够掌握基本的决策技能，提高解决实际问题的能力。
课程目标具体、可衡量，为学生和教师在教学过程中提供明确的指导，确保教学效果。
二、教学内容1. 决策理论概述：包括决策的定义、类型、过程，以及决策理论的基本原则。
- 教材章节：第一章 决策概述- 内容：决策的概念、决策的类型、决策的过程、决策理论的基本原则。
2. 决策方法：介绍常用的决策方法，如决策树、矩阵、线性规划等。
- 教材章节：第二章 决策方法- 内容：决策树的基本概念及应用、矩阵分析、线性规划及其应用。
3. 风险与不确定性决策：分析决策过程中的风险与不确定性，探讨概率统计知识在决策中的应用。
- 教材章节：第三章 风险与不确定性决策- 内容：风险与不确定性的概念、概率统计基础知识、风险分析与决策。
4. 团队决策：探讨团队决策的特点、过程及方法，提高学生的团队协作能力。
- 教材章节：第四章 团队决策- 内容：团队决策的概念、特点、过程、方法及团队协作技巧。
5. 实践案例分析：结合实际案例，让学生运用所学决策方法解决实际问题。
科学计算方法课程设计
科学计算方法课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握科学计算方法的基本原理，包括误差分析、近似计算和数值算法。
2. 引导学生运用数学软件进行科学计算，解决实际问题，加深对计算过程和结果的理解。
3. 帮助学生了解科学计算在不同领域的应用，培养跨学科思维能力。
技能目标：1. 培养学生运用数学软件进行科学计算的操作能力，熟练使用常用函数和工具。
2. 提高学生分析计算问题、选择合适算法和解决问题的能力。
3. 培养学生合作学习、沟通表达的能力，能够就计算结果进行讨论和分析。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对科学计算的兴趣，培养探究精神和创新意识。
2. 引导学生认识到科学计算在科学研究和社会发展中的重要作用，树立正确的价值观。
3. 培养学生严谨、细致的学习态度，提高自我管理和自主学习能力。
本课程针对学生的年级特点，结合课程性质和教学要求，将目标分解为具体的学习成果。
通过本课程的学习，学生能够掌握科学计算的基本原理和方法，运用数学软件解决实际问题，并在实践中培养合作、沟通、创新等综合能力。
同时，培养学生对科学计算的热爱，激发学习兴趣，为今后的学术研究和职业发展奠定基础。
二、教学内容本课程依据课程目标，选择以下教学内容：1. 科学计算基本原理：包括误差分析、稳定性、收敛性等概念，以及数值算法的基本原理。
2. 数值计算方法：涉及线性方程组求解、插值与逼近、数值微积分、常微分方程数值解等。
3. 数学软件应用：以MATLAB、Python等数学软件为工具，教授软件的基本操作、函数调用和编程技巧。
4. 实际问题案例分析：选择具有代表性的科学计算案例，分析问题背景、计算方法和解决策略。
教学内容安排如下：第一周：科学计算基本原理介绍，理解误差分析、稳定性和收敛性。
第二周：数值计算方法（一），包括线性方程组求解和插值与逼近。
第三周：数值计算方法（二），涉及数值微积分和常微分方程数值解。
第四周：数学软件应用，学习MATLAB和Python的基本操作和函数使用。
计算机科学综合课程设计(答案)
计算机科学综合课程设计(答案)介绍本文档旨在提供关于计算机科学综合课程设计的答案。
该课程设计涵盖了计算机科学领域的综合知识，旨在培养学生实践和解决实际问题的能力。
以下是课程设计的详细答案。
问题1：计算机网络安全在计算机网络安全方面的课程设计中，我们将关注以下几个方面：1. 识别和预防网络攻击：在这个问题中，学生需要了解各种常见的网络攻击类型，如DDoS攻击、SQL注入和恶意软件等。
学生需要设计和实施策略来识别和预防这些攻击。
2. 网络安全协议：学生需要研究和实施常见的网络安全协议，如SSL/TLS和IPsec等。
他们需要理解这些协议的工作原理，并实施相应的安全措施来保护网络通信。
3. 网络安全审计：学生需要研究和实践网络安全审计的方法和技巧。
他们需要能够检测潜在的网络安全漏洞，并提出相应的修复建议。
问题2：大数据分析在大数据分析的课程设计中，我们将关注以下几个方面：1. 数据收集和清洗：学生需要研究如何从不同的数据源收集大数据，并进行清洗和预处理以准备分析。
他们需要使用适当的工具和技术来处理大规模数据。
2. 数据分析和可视化：学生需要研究常见的大数据分析技术，如机器研究和数据挖掘。
他们需要运用这些技术来发现数据中的模式和趋势，并使用可视化工具将结果呈现出来。
3. 数据隐私和安全：学生需要了解处理大数据时的隐私和安全问题，并学会实施相应的保护措施。
他们需要遵守相关的法规和标准，确保数据的安全和隐私。
问题3：物联网应用开发在物联网应用开发的课程设计中，我们将关注以下几个方面：1. 嵌入式系统开发：学生需要研究嵌入式系统的开发和编程技术。
他们需要使用适当的开发平台和编程语言来设计和实现物联网设备的功能。
2. 传感器和通信技术：学生需要研究各种传感器和通信技术的原理和应用。
他们需要选择适当的传感器和通信模块，并将其与嵌入式系统集成起来。
3. 应用程序开发：学生需要研究开发物联网应用程序的技术和工具。
他们需要实现应用程序的用户界面和功能，并与物联网设备进行通信。
科学计算课程设计
中南林业科技大学本科课程设计说明书学生姓名：郑XX 学号：2008分工：算法分析学生姓名：祝XX 学号：2008分工：程序设计学生姓名：朱XX 学号：2008分工：界面美化学生姓名：邹XX 学号：2008分工：文档整理学生姓名：夏XX 学号：2008分工：文档整理学院：理学院专业年级：2008级信息与计算科学二班课程：科学计算课程设计设计(论文)题目：插值法程序实现指导教师：2011年6月中文摘要本次课程设计主要是用M F C来实现线性插值算法，是根据线性插值法对采样点和样本值进行插值计算，通过多个插值点用折线连接起来，逼近原曲线。
在插值计算中，取样点的多少往往会影响所得插值函数优化程度。
一般情况下，取样点越多所得插值函数越优化，对应的函数值与标准函数值越接近，得到的曲线也越接近原曲线。
关键词分段线性插值，插值节点，区间，曲线英文摘要This course is designed to achieve with MFC linear interpolation algorithm based on linear interpolation method, is to sample point and sample value calculation, through the DuoGe interpolation interpolation points with lines connecting up the original curve, approximation. In the interpolation calculation, a sampling point how often can influence of the interpolation function optimization degree. In general, the more sampling points interpolation function optimization, the more income from the corresponding function values and standard function values more close, get curve also the closest to the original curve.引言在数值计算中，已知数据通常是离散的，如果要得到这些离散点以外的其他点的函数值，就需要根据这些已知数据进行插值。
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科学计算与分析决策课程设计报告题目：数学家研究工作指标与年收入统计分析报告2016年 1月11日用统计学对数据的推断与预测一、问题描述某科学基金会的管理人员欲了解从事研究工作的中、高水平的数学家的年收入与他们的研究成果的质量指标、从事研究工作的时间以及能成功获得资助的指标之间的关系，为此按一定的设计方案调查了20位数学家，得数据如下：表1-1 20名数学家研究工作指标与年收入统计研究成果质量指标工作时间获资助可能性指标年收入(万元)3.50 9.00 6.10 33.205.30 20.006.40 40.305.10 18.00 7.40 38.705.80 33.006.70 46.804.20 31.00 7.50 41.406.00 13.00 5.90 37.506.80 25.00 6.00 39.005.50 30.00 4.00 40.703.10 5.00 5.80 30.107.20 47.00 8.30 52.904.50 25.00 5.00 38.204.90 11.00 6.40 31.808.00 23.00 7.60 43.306.50 35.007.00 44.106.60 39.00 5.00 42.803.70 21.004.40 33.606.207.00 5.50 34.207.00 40.00 7.00 48.004.00 35.006.00 38.004.50 23.00 3.50 35.90请根据表中所得数据，解决以下问题：1．建立数学家年收入与他们的研究成果的质量指标、从事研究工作的时间以及能成功获得资助的指标之间的关系线性回归模型；2．对所建立模型的显著性进行检验；3．对所建立模型的合理性进行分析；4. 利用所建立模型对以下四位数学家的年收入做出推断表1-2 四名待测数学家研究工作指标 数学家 研究成果质量指标 工作时间 获资助可能性指标s1 5.90 33.00 4.90 s2 5.60 27.00 4.30 s3 4.80 34.00 8.00 s4 3.90 15.005.00二、模型的建立与分析设年工资额Y 与研究成果的质量指标X1、研究工作的时间X2、能成功获得资助的指标X3的观测值之间满足关系：i i x x x y εββββ++++=1331221110 (i=1,2， (20)其中i ε（i=1,2，…，20）相互独立，均服从N （0，2σ）分布。
利用SAS 系统的proc reg 过程可得如下分析结果：(1)方差分析表表2-1方差分析的SAS 输出结果方差来源 自由度 平方和 均方 F 值 P 值模型 3 575.55034 191.85011 57.11 <.0001 误差 16 53.74716 3.35920总和19629.29750由此可知，2σ的估计值 3.35920=MSE ；其中可得统计量的观测值11.570=F ，检验的p 值HO P p =0.0001=)F (F 0≥。
另外还在方差分析表之后，还输出2R 的值，即0.9146=629.2975 / 575.55034=SSR/SST =R 2。
这些结果均表明Y 与1X 2X 3X 之间的线性回归关系是高度显著的。
(2)参数估计的有关结果如表2-2表2-2参数估计的SAS 输出结果参数参数 估计值标准 误差估计值t 值 P 值3β1.09691 0.367252.99 0.0087由此输出结果得回归方程为32109691.13253.026431.103879.18ˆX X X Y +++=并由最后一列的p 值可知，研究成果的质量1X ，从事研究工作时间2X ,以及能成功获得资助的指标3X 均对年工资有显著影响。
三、模型检验(1)学生残差化由proc reg 过程可根据要求输出学生化残差i r (i=1,2,…，20)。
同时，为方便于验证前述有关公式和以后的应用，我们同时输出了变量Y 的拟合值i y ˆ，残差i εˆ和杠杆量ii h (i=1,2,….20)。
其结果如表3所示。
表3-1 有关残差的SAS 输出结果(MSE=3.35920)序号 i y i y ˆ i εˆ ii h i r序号 i y i y ˆ i ˆ ii h i r2035.9 35.0493 0.850660.28033 0.54711(2)残差正态性的频率检验由表3-1的最后一列可知，学生化残差i r (i=1,2,…，20)中有70%(≈0.68）落在(-1,1)内；有85%(≈0.87）落在(-1.5,1.5)内；有100%(≈0.95）落在(-2,2)内。
由此可见，学生化残差落在上述各区间的频率与N(0,1)分布的相应概率相差均不大，因此对所给数据没有有拒绝模型误差项服从正态分布的假定。
(3)残差的正态QQ 图检验利用SAS 系统的proc capability 过程可直接做出其正态QQ 图。
对于表3-1所求得的学生化残差i r (i=1,2,…，20)，其正态QQ 图如图3-1所示。
图3-1 学生化残差的正态QQ 图由图3-1可知，点()(i q ,)(i r )(i=1,2,…，20)大致在一条直线上，且二者的相关系数估计值ˆ=0.98765，非常接近于1.因此我们认为此线性回归模型中的误差正态分布的假设是合理的。
(4)残差图分析利用有关观测和拟合数据，作出关于Y 的拟合值以及自变量的观测值的几种残差图如图3-2、图3-3、图3-4、图3-5所示。
图3-2 关于Y 的拟合值图3-3 关于1X 的观测值图3-4 关于2X 的观测值图3-5 关于3X 的观测值由这些残差图可知，它们均没有明显的趋势，是较为满意的形式。
再结合(3)残差的正态QQ 图检验中的有关误差分布的正态性检验的有关结果，认为相应的线性回归模型以及误差项的独立同正态分布的假定对所给数据均是较为合理和可行的。
四、 模型应用利用所建立模型对表1-2的四位数学家的年收入做出推断对于给定的1X 2X 3X 的值(11x ，12x ，13x )=(5.9,33,4.9); (21x ，22x ，23x )=(5.6,27,4.3); (31x ，32x ，33x )=(4.8,34,8.0); (41x ，42x ，43x )=(3.9,15,5.0),由回归方程可得相应的1ˆy2ˆy 3ˆy 4ˆy 的预测值为 1ˆy=18.03879+1.26431*5.9+0.3253*33+1.09691*4.9=41.6081 2ˆy=18.03879+1.26431*5.6+0.3253*27+1.09691*4.3=38.6188 3ˆy=18.03879+1.26431*4.8+0.3253*34+1.09691*8=43.9431 4ˆy=18.03879+1.26431*3.9+0.3253*15+1.09691*5=33.3337 为了给出1y 2y 3y 4y 的区间估计，按相应的选项从proc reg 过程中输出1)(-X X T 为1)(-X X T ={ 1.5415396495 -0.092986994 0.0000554952 -0.162783502-0.092986994 0.0403391524 -0.00180947 -0.013385876 , 0.0000554952 -0.00180947 0.000484823 -0.000350013 ,-0.162783502 -0.013385876 -0.000350013 0.0401498399};令T )9.4,33,9.5,1(x 1=T )3.4,27,6.5,1(x 2=T )0.8,34,8.4,1(x 3=T )0.5,15,9.3,1(x 4= 利用SAS 系统中的proc iml 过程可得1y 2y 3y 4y 的置信度为95%的置信区间为17942.46081.41])(1[)20(ˆ111975.01±=+±-x X X x MES t y T T,即(37.42868,45.78752) 24.46188.38])(1[)20(ˆ212975.02±=+±-x X X x MES t y T T ,即(34.3788,42.8588)42748.49431.43])(1[)20(ˆ313975.03±=+±-x X X x MES t y T T ,即(39.51562,48.37058) 13059.43337.33])(1[)20(ˆ414975.04±=+±-x X X x MES t y T T ，即(29.20311,37.46429)根据所得数据可得表4-1表4-1数学家的工资表年收入误差估计 年收入估计区间 s1 41.6081 4.17942 （37.42868，45.78752） s2 38.6188 4.24000 （34.3788，42.8588） s3 43.9431 4.42748 （39.51562，48.37058） s433.33374.13059（29.20311，37.46429）由表4-1可知预测区间的长度较小，因而对实际有较好的参考价值。
五、 结论通过实训，首先将实用统计方法与实现这些方法的统计软件相结合，使我不仅能熟练的掌握分析数据的各种实用统计方法，而且学会如何运用统计软件来分析、处理实际问题，锻炼学生的动手能力，使得我在了解统计的基础知识，实际背景，统计思想的同时，达到运用统计方法解决问题的目的；其次我掌握SAS 的界面使用和基本编程使用，为学习和应用SAS 的其他功能奠定坚实的基础，同时培养我的综合运用所学知识去分析问题，解决问题的动手能力。
增进我求职法码，增强我学习和研究的能力。
SAS 虽然上手有点困难，但是只要入了门,掌握起来还是不难的。
因为象这种依靠编写程序进行统计计算的统计软件，你会有一种什么都掌握在手中的感觉。
参考文献（1） 梅长林，范金城.数据分析方法.北京：高等教育出版社，2006。