《表1 初一月考成绩：多元线性回归在分析学生成绩排名预测中的应用》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本文获得某初中初一学生月考成绩，包括语文，数学，英语，政治，历史，地理，生物7门课程，如下表1所示:
| 图表编号 | XD0017824700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2018.05.25 |
| 作者 | 张晓非、王玉雯、聂佳琦、马晓雨、吕静毅 |
| 绘制单位 | 河南师范大学、河南师范大学、河南师范大学、河南师范大学、河南师范大学 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 学生操作成绩的多元线性回归分析》2020.07.25
- 《表1 学生成绩数据表：聚类分析在学生群体分类中的应用研究》
- 《表2 荷载分担比：主成分分析法在学生成绩分析与评价中的应用》2021.01.28
- 《表1 心衰疗效：主成分分析法在学生成绩分析与评价中的应用》2021.01.28
- 《表4 不同BMI类型的大学生体质测试总分与各项测试成绩的多元线性回归模型一览表》2019.11.20
- 《表1 预警状态划分：SVR回归在成绩预测预警中的应用研究》2020.06.05
- 《表1：机器学习在数学成绩预测中的应用研究》2020.04.15
- 《表8 虚拟变量设置结果：多元线性回归统计模型在房价预测中的应用》2020.06.01
- 《表1 虚拟变量拆分示例：多元线性回归统计模型在房价预测中的应用》2020.06.01
- 《表1 期末考试成绩分析：3D数字解剖学系统在老挝留学生人体解剖学教学中的应用》2020.08.25
- 《表4 参数估计结果：分位回归模型在数学成绩分析中的应用》2019.09.01
- 《表5 模型检验：分位回归模型在数学成绩分析中的应用》2019.09.01
- 《表7 预测结果：多元线性回归模型在房地产评估中的应用》2019.06.25
- 《表4 组统计量：SPSS统计软件在线性代数成绩分析中的应用》2019.05.10
- 《表8 聚类分析：多元统计分析在本科生毕业论文成绩评定中的应用》2018.07.10
- 《表5 成分矩阵：主成分分析在高校学生成绩评价中的应用——以安徽新华学院为例》2018.12.01
- 《表1 学生信息数据表：数据挖掘在大学英语四级成绩预测中的应用研究》2018.08.01
- 《表2 学生月考成绩对比表》2018.04.01
- 《附表2 误差分析：多元线性回归模型在江苏建筑业总产值预测中的效果分析》2018.05.28
- 《附表1 模型回归结果：多元线性回归模型在江苏建筑业总产值预测中的效果分析》2018.05.28