空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。
空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据
属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量
属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。
空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。
生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式）
空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。
空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。
空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。
ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图
主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。
空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。
茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。
优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。
茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。
箱线图&五数总结
箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1
3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。
应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。
空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。
空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布
2）均匀分布：个体间保持一定的距离，每一个点尽量地远离其周围的邻近点。在单位(样方)
中个体出现与不出现的概率完全或几乎相等。
3）聚集分布：许多点集中在一个或少数几个区域，大面积的区域没有或仅有少量点。总体中一个或多个点的存在影响其它点在同一取样单位中的出现概率。
点模式的描述：1）一阶效应：事件间的绝对位置具有决定作用，单位面积的事件数量在空间上有比较清楚的变化，如空间上平均值/密度的变化。2）二阶效应：事件间的相对位置和距离具有决定作用，如空间相互作用。
空间点模式分析方法：
1）基于密度的方法：测度一阶效应
①样方分析，包括选取所有点和随机取样法。步骤：a ）研究区域中打上网格，建议方格大小为OuadratSize=2A/n A ：研究区域面积，n ：点的个数。 b ）确定每个网格中点的个数。 c ）计算均值（Mean ）、方差（Var ）和方差均值比：VMR=Var/Mean {对于均与分布，方差=0，因此VMR 的期望值=0；对于随机分布，方差=均值，因此VMR 的期望值=1；对于聚集分布，方差大于均值。因此VME 的期望值>1.}
样方分析的缺点：结果依赖于样方的大小和方向；样方分析主要依据点密度，而不是点之间的相互关系，所以不能区别图示的两种情况。
②样方分析的统计检验，包括K-S 检验和方差均值比的检验。
③核密度估计 基本思想：在研究区域内的任一点都有一个密度，而不仅仅是在事件点上。 该密度通过计数一定区域内的事件点数量，或核(Kernel)进行估计。核以估计点为中心，一定距离为半径。
C （s ，r ）是以点s 为圆心、r 为半径的圆域，#表示事件S 落在圆域C 中的数量。 核密度估计(KDE)用途：
a ） 可视化点模式进行热点 (hot spot)探测；
b ） 离散 连续。 如，疾病与污染。
2）基于距离的方法：测度二阶效应
①最近邻距离
计算每个点到其最近邻点之间的距离， 然后计算所有点最近邻距离的平均值。对每一个点，根据其欧几里德距离最小确定其最近邻点。
平均最近邻距离的大小，反映点在空间的分布特征。最近邻距离越小，说明点在空间分布越密集，反之，越离散。
②最近邻距离的方法
G 函数：欧几里德距离 计算G 函数的一般过程：1、计算任一点到其最邻近点的距离d ；2、将所有最邻近距离列表，并按照大小排序；3、计算最邻近距离的变程R 和组距；4、根据组距上线，累计计数点的数量，并计算累计频数；5、画出G （d ）关于d 的曲线。
F 函数：与
G 函数仅仅基于事件间最近邻距离的频率分布不同，F 函数基于区域内任意位置点与事件间最近邻距离的频率分布。
F 函数计算的三个步骤：随机选择m 个位置{p1, p2, …, pm}； 计算dmin(pi, s) ：pi 到点模式S 中的任一事件的最小距离；计算：
K 函数：与G 函数、F 函数只使用事件或点的最近邻距离不同，K 函数基于事件间的所有距离。因此，K 函数不仅能探测空间模式，而且可以给出空间模式和尺度的关系。 定义 经验K 函数估计的四个步骤： 2
2)()(),(j i j i j i y y x x s s d -+-=(#())()d K d λ
=E 距任一事件距离小于的事件
1) 对于每一个事件s i ，以s i 为圆心、d 为半径画圆C (s i ,d )
2) 计算圆内其他事件点的数量 3) 计算同一半径下所有事件的均值
4) 均值除以研究区内事件密度得：
空间接近性与空间权重矩阵 实质上，空间接近性就是面积单元之间的距离关系，根据地理学第一定律，空间接近性描述了不同距离关系下的空间相互作用，而接近性程度一般使用空间权重矩阵来描述。
空间自相关：空间自相关描述空间中位置上的变量与其邻近位置上同一变量的相关性。 空间权重矩阵
为了测度一组地理对象的空间自相关性，必须讨论识别多边形之间关系的方法。空间自相关衡量的是邻接区域内各单元属性值的相似程度，但首先必须定量地界定“邻接区域”的概念。即，在计算这些统计量之前，必须定量地界定区域单元之间的邻接关系，即，空间权重矩阵。
邻居的类型：两种规则
– 邻接 （公共边）：二值或标准
– 距离 （距离带，K -近邻）
连接数统计量连接数统计量(Join Count Statistics)：一般用于名义量（nominal ）数据，尤其是二值变量数据。
全局空间自相关指标 ①Mo ran’s I 指数及其统计检验 、
②Geary’s C 指数、
③Getis’s G 指数。
三个指标计算方法相似，一般用于间隔量(interval )和比率量(ratio )数据，最常用的是Moran’s I 。
局部空间自相关指标 LISA ：全局自相关的分解，描述一个面元在多大程度上与其邻居相似，或不同。
①局部 Moran’s I i 指数
②局部 Geary’s C i 指数
③ 局部 Getis’s G i 指数
倒距离权重差值、趋势面分析
倒距离加权 (IDW) 插值方法假定每个输入点都有着局部影响，这种影响随着距离增加而减弱。步骤:
a) 计算未知点到所有点的距离；
b) 计算每个点的权重： 权重是距离倒数的函数。
c)计算结果
半变异函数就是区域化变量增量平方的数学期望之半。 1克立金方法的基本形式：
对误差项的假设：期望值为0，并且 和
之间的自相关不取决于s 点的位置，而取决于位移量h 。为确保自相关方差有解，必须允许某两点间的自相关可以相等。如，下面有箭头相连的两对位置点假设具有相同的自相关性。
趋势值 可以被简单地赋予一个常量。即在任何位置处①如果 未知，就是普通克里金模型。 )]
,([#d s C S i ∈2()()()ij i j i j ij i i j i w z z z z n I w z z --=-∑∑∑∑∑()s ε()s h ε+()s μ()s μμ=μμ
②如果在任何时候趋势
已知，无论趋势是否是常量，都形成简单克里金模型。 ③趋势也可以表示为：
若趋势中的系数未知，就是泛克里金模型。 空间自回归模型的一般形式
式中，y 是因变量，为n ×1向量；X 表示解释变量的n ×k 阶矩阵；m 是随空间变化的误差项；e 是白噪声。W 1,W 2是空间权重矩阵。 如果对式 施加某些限定，可导出多种不同形式的空间自回归模型。 ①设X =0，W 2=0，则由式 推出一阶空间自回归模型（SAR ）：
意义：y 的变化是邻接空间单元的因变量的线性组合，解释变量X 对于y 的变化没有贡献。 包含空间效应的方法：通过因变量自身
②设W 2=0，则由式 推出回归-空间自回归组合模型（MAR ）：
意义：y 的变化不仅和邻接空间单元的因变量有关，而且解释变量X 对y 的变化也有贡献。 y 是因变量，经过空间加权 (W 1);??为系数。
③设W 1=0，则由式 推出空间误差模型：
??是空间加权的(W 2) 误差项;???系数;???不相关的、同方差的误差向量。 包含空间效应的方法：通过误差项。 ④空间Durbin 模型（SDM ）：将因变量的空间延迟（spatial lag ）和自变量的空间延迟项加在模型中便得到空间Durbin 模型。
地图代数中的函数与类型
函数是建立在基本运算符基础上的对栅格数据的高级操作，主要函数类型包括：局部函数、焦点函数、类区函数、块函数。
①局部函数
函数运算：栅格数据以某种函数关系作为分析依据进行逐网格运算，从而得到新的栅格数据。又分为数学函数、选择函数、重分类函数、统计函数。
②焦点函数，又称邻域函数
邻域分析也称窗口分析，主要应用于栅格数据模型。邻域函数计算出的栅格数据每个象元位置上的值都是输入数据中相应位置下指定的一些邻域单元的函数. 计算出的邻域统计值是一个移动窗口,它可以对数据进行扫描。
窗口分析：对于栅格数据系统中的一个、多个栅格点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，或与其它层面的信息进行必要的复合分析，从而实现栅格数据水平方向上的扩展分析。
空间决策：空间决策是一个利用地理信息的分析和解释对一组方案进行优劣排序和选择的过程。
决策步骤：（1）决策问题的定义（2）确定用于评价的一组标准（3）加权标准产生可选择性
（4）决策规则应用（5）推荐问题的最佳解决方案 μ22012345x y x y xy
μββββββ=+++++22~(0,)y N I βμμλμεεσ=+=+X W μμμμ
语文期末考试 试卷分析 一、试卷总体评价 本次高三语文试题在命制过程中严格依据2018年课标卷《考试说明》和《课程标准》的具体要求，在题型设置上紧扣2018年高考语文试题的变化特征，做到高度契合，目的在于引导学生认识高考语文，把握命题的基本特征，从而实现心中有数的测试目标，全卷总分150分，分为现代文阅读、古诗文阅读、语言文字应用以及写作等四个部分，注重考查学生的语文知识积淀和语文解题能力。通过考试后的成绩分析来看，达到了测试的预期目标，一方面，让学生明确了高考语文试题的基本特征和命题规律，有效检测了学生前期的学习状况，同时为教师了解学情，明确现状提供了依据，为后期高考语文一轮复习方案的制定提供了重要参考。 二、答卷存在的问题 (1)基础知识薄弱。病句、成语题普遍较差，据不完全统计，成语题的正确率不会高于20%，名句名篇默写平均分只有1.35分，如此低难度的题目考试效果却不十分理想，显示出的根本问题在于学生学习态度不端正，不肯下功夫去背诵，对语文学习总的时间投入过少。
(2)缺少规范意识。就高考语文而言，许多题目的解题具有一定的规律性，如“理解句子含义题”，在解题时就要树立表层含义，深层含义，主旨意义等三个角度，着重从关键词语，上下文语境，以及文章主题等三个角度去思考。许多同学在完成该题时缺少规范的表达，甚至于无所适从，不知道从何入手。 (3)应试技巧欠缺。如选择题不少同学选中某项，一见钟情后不再用别的选项来检验，以致出现差错。现代文阅读解题时不知道"回到文中"，对于主观题而言，尽量用原文有关词句回答问题，即使用自己的语言组织也要从原文找根据，树立起文本意识。 (4)文言能力较差。遇到文言翻译题，要么不会，要么翻译与原文大相径庭，要么翻译出的句子有明显的语病，达不到“信”、“达”的基本要求，该题得分率不到40%，提升空间很大。 （5）写作缺少结构。许多同学的写作毫无章法，不顾应试作文的特点，洋洋洒洒，下笔千言，结果大大超出了800字的范围，叫人产生视觉疲劳，反而出力不讨好。答题过程中字迹潦草，与整洁美观的卷面要求相差甚远，不仅扣掉显性的卷面清洁分1—2分，而且隐含的文面印象分也大打折扣。 四、应对措施 1、调动学生学习的积极性。针对大多数学生不重视语文学科的状况，要充分调动学生的学习积极性，提升课堂效率。
学校期末考试质量分析报告 xxxx 年第二学期的学生期末监测已经落下帷幕，我校比较圆满地完成了此次任务。测试后的质量分析如同一面明镜，不仅显示了测试中学生知识掌握应用的情况，还反射出教师在教学中的得与失，更让我们更为清醒地认识到——一份耕耘，换来一份欣喜的收获；一份付出，换来一份真诚的回报。现对我校的各科成绩做如下分析汇报： 、试卷来源及试卷评价： 本次考试的试卷由教研室统一命题，纵观整个试卷，本期末测查试卷是一份精心设计有价值的试卷，内容覆盖面广，重点突出，有一定的代表性，试卷题量适中，难易适度，有一定的层次性，分值分配合理既注重对基础知识的考察，又注重对学生能力的培养、归纳，能较全面的检查学生对本学期所学基础知识的掌握情况。 、取得明显成效之处及经验： 1、立足基础，恰当评价学生对基础知识和基本技能的理解和掌握 情况。 语文学科大部分学生对生字、词等基础知识掌握较好，任课老师都相当重视基础知识的教学，加强训练、反复巩固，常抓不懈，一一过关，使学生牢固掌握。本次考试中学生基础知识的得分率相当高，如书写、 看拼音写词语，形近字组词，常用标点符号运用，古诗名言的积累；查字典，修改错别字学生都掌握得比较熟练、牢固。 2、关注差异，不追求学生发展的整齐划一而追求个体发展的最大 化。 将开放题引入教育评价，试题反映的不仅仅是“会”与“不会”，
“对与“错”，也反映对问题理解的深度与广度，为学生提供自己进行思考并用他们自己的数学观点表达的机会；要求学生建构他们的反应而不是选择一个简单的答案；允许学生表达他们对问题的深刻理解。本次期末检测的试卷在这一方面做出了大胆而有益的尝试： 如四年级试卷第六大题统计的第3 小题：从统计图上可以看出，人均寿命在逐年，这说明学生的答案形式多样、不拘一格。由此看出，孩子的创造思维能力是不可估量的，我们应该多给他们提供这样的机会，激发孩子的创造潜能。 从各年级的成绩统计可以看出，填空题和计算题的得分率较高，可以看出学生的计算能力、记忆、理解能力较强。由此可见，学生对记忆、理解、计算等方面的基础知识掌握得还是比较扎实的。在各年级的试题中解决实际问题的题都占有一定的比重。如四年级试题第五大题“动手画一画”，学生虽然作图不十分规范，但学生能灵活运用不同的方法解决问题的能力还是值得肯定的。 3、题型灵活多变，体现课改理念。 试题注重学生动手、动脑能力的培养，如动手画一画、解决问题等，学生的综合能力得到了锻炼。 这次试题即便是基础知识也比较灵活，难度较高，部分学生对于开放性习题的解答较以前有较大进步，学生的语文综合实践能力得到逐步提高，有不少学生能结合自己的生活经验和平时所学，正确解答。在语文的阅读理解、写作等方面都有明显的体现，由此可见，在平时教学中教师们对基础知识教得扎扎实实，训练反反复复，能注重教学的生活化，注重知识的内化和迁移，努力做到举一反触类旁通，立足课堂，延伸课外，因而多数学生学得比较主动、灵活，学习能力有了明显的提高。 4、补差帮困，因材施教颇有成效 全体教师本着面向全体学生，为每一位学生负责，让每一位学生进步的态度。加强补差的力度，强调补差帮困的实效性，激发学习兴趣，利用一些课余时间及时做好补缺、补差工作，力争做到日日清。对学困生采取优先措施，如优先提问，优先辅导，优先面批作业等等，全面提高合格率。正是
二年级道德与法治期末考试试卷分析 袁庄乡中心小学二.一班李喜玲 一、试卷的评价 （一）试卷的基本情况 《道德与法治》考试时间为60分钟。本学科期末考试的题型填空题、选择题、辨析题、连线题、简答题，这五个部分组成。 （二）试卷的基本特点 1、基础性强。试题立足于基础知识，与学生的生活和学习密切相关，以重点知识来设计题目。重在考查学生对道德法制基础知识的掌握情况。 2、标高适度。基于目前小学生的学习能力，试卷没出现较大的偏题、怪题。整卷的试题难度应该说是比较适中的。 3、题目设计具有简明性。题意指向明确，题目的表述较清楚，简单明了，学生审题时一目了然。 二、试卷成绩情况 这张试卷主要考察小学二年级上册道德与法制的内容。从总体考试成绩来看，班平均分87.9，优秀率65%，及格率为96.8%， 三、针对考试内容进行分析 1、首先，第一部分是填空题，共计20分，得分率为80%左右，当然，这和平时教师的教及作业有着密切的联系（学习指导），这也说明老师和学生在平时的课堂教学中特别注重对基础知识的把握。 2、其次，第二部分为判断题，共计20分。本题先对某个观点进行判断，其次再说明理由此题得分率为60％左右，相对来说比较低。这也说明学生在答题时没有认真审题。 3、第三部分选择题，共计20分，本题主要考察学生的阅读能力、分析能力、思考能力、查找答案的能力等，每位学生的水平不一，结果丢分较多。这充分反映了考生政治学习与考试的各项基本技能和综合能力有待提高。 4、第四部分连线，共计12，分此题做的较好，没有失分现象。 5、第五部分为简答题，共计28分，本题主要考察学生上课认真听讲和做笔记的能力。一般来说，简答题考的就是课本上原原本本的知识点，认真听讲和认真做笔记的同学则容易拿满分。但此题失分较多其主要表现在： （1）考生的基本功有待提高，错别字现象、字迹模糊不清现象、语言表达不通顺现象等依然存在。说明学生的基本功不扎实。基础打的不牢。 （2）考生理解题意、分析问题、解决问题能力不强。答卷中答非所问，文字表达不切要点等现象也很严重。有许多同学做题不认真，没有认真审题，对题意理解不深，考虑问题不全面，造成不必要的丢分。 （3）考生的应试能力不强。很多学生不理解考试的问题，不能回答，造成失分。这就表明考生如何选择有效信息作答的应试能力有待提高。 总之，考生在答卷过程中所呈现出来的一系表象，为指导我们今后的道法教学和考试提供可贵的一手资料，我们应深刻剖析。这就要求我们在今后的教学中要注重学生综合能力的提高。 四、改进措施 1、注重培养学生阅读能力、分析能力、概括和综合能力。 2、加强学法指导，教师在教学中要教学生如何审题，如何寻找试题的关键词捕
考试质量分析报告范文三篇 考试质量分析报告范文1 考试成绩分析： 本次其中考试成绩如下： 一年级数学参考人数19人，总分869，平均分45.74，及格率31.58%。六年级数学参考人数21人，总分622，平均分29.62，及格率9.5%，优秀率9.5%。 透过上表中的数据可以看出，整体上不理想。相当一部分学生考试时间控制不当，无法在既定时间里完成做答，还有一部分一年级学生才考了20多分钟就交卷了，影响了水平的发挥。试卷中最不理想的是计算题和运用题。 教与学存在的问题 1.学生的良好学习习惯养成不够好，如：学生不能认真审题，认真答题，体现在列式计算后不写单位名称。还有的在解应用题后不写答案等。 2.学生的基础知识掌握还不够扎实，解题能力还有待进一步的加强。 3.学生的计算能力较差，尤其是学困生的正确率太低，算理不明，不能灵活的运用简便方法。部分学生能列出应用题的相应的算式，但最后算错了。 4.在课堂教学中，缺乏对基础知识和基本技能的训练或训练的不
扎实。 5.学生对题型不够熟悉，在答题的过程中表现出的自信心不够。 6.优秀率整体偏低，尖子生不突出，学困生数量多，严重影响教学质量。 7.两极分化严重。学生间的两极分化严重，学习程度参差不齐，优差悬殊，学困生很难跟上学习的步伐，给教学和辅导带来诸多不利。 今后教学中的改进措施 1.在教学中要实行分层教学，确保尖子生在打实基础的前题下，能提高自身的综合能力。 2.加强数学基本功训练。例如口算、速算、计算中的巧算，常用数值的强记等。另外就是要经常性的的对学生进行查漏补缺，科学编制一些简易又能强化学习结果的材料，给学生解题设置一些障碍，让学生通过思考、探究，同时，要注重培养学生知识的运用能力，提高学生解答简单实际问题的能力。 3.加强学生的日常养成教育，培养学生良好的学习习惯和学习态度。平时的教学中，注意培养学生细心审题、认真做题和进行检验的良好习惯。 4.注重拓展提高，强化思维训练，不能死教教材。注重学生解决实际问题能力的培养，做到“一题多变”，平时多收集资料，特别是要多整理易错题、灵活题、实践题，在讲解时要讲清讲透，努力提高学生的逻辑思维能力和迁移类推、综合运用知识的能力。 5.培“优”助“困”，让所有学生都有发展。针对部分学困生，
空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。 空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据 属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量 属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。 空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式） 空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。 空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。 空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。 常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图 主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。 空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。 茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。 优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。 茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。 箱线图&五数总结 箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1 3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。 应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。 空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。 空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布
数学期末考试试卷分析 数学期末考试试卷分析 一、试题分析: 本次测试，考核知识内容全面，覆盖面广，重视了基础知识、基本技能，以及解决问题能力的考查,有一定的综合性和灵活性，能突出学生灵活运用知识能力的考评，以实现学用结合，学以致用的目的。本试卷通过不同形式，从不同侧面考查了学生对知识的掌握情况。从难易程度看，总体上说难易适度，结构合理。考试时间充沛，学生都能从容答题。 参考人数47 良好人数1 良好率100优秀人数32 优秀率6808 平均值9130 二、错题分析 （一）填空。本题注重于本册数学基础知识的题型，共有1小题，其
中第13题、14题和1题错得较多。第13题，从100到300的数中，有（）个十位和各位相同的数。多数学生填30，算成3段，实际上100-200，200-300是两段，学生知识迁移能力不强。第14题考查的内容是组合，少数学生出现错误，基本上是讲过的原题，少数学生基础不扎实。第14题是一道排列题，讲过好多遍，学生觉得自己会了，自己一做就出现错误。 （二）判断。本题共有题。考察小数、面积、年月日、等知识，学生正确率较高。 （三）选择题。本题共有题，得分率较高。错的比较多的是第题要使34×□的积是三位数，□中最大填几？部分学生分析能力不强。 （四）计算。本题分口算和笔算两部分，主要考查学生的计算能力。得分率较高。但也有个别学生做题比较粗心，如口算算错，笔算中进位、退位忘记，数字抄错，得数忘记写等等。 （五）比较大小。得分率较高。 （六）数据分析题。错误原因主要是小数计算出现问题。 （七）解决问题。第3题和第题的错误率较高，第三题要先求宽，用
七年级数学期末考试试卷分析 一、试卷分析： 从试卷卷面情况来看，考查的知识面较广，类型比较多样灵活，同时紧扣课本、贴近生活。既考查了学生对基础知识把握的程度，又考查了学生的实际应用、计算、思维以及解决问题的能力，不仅顾及了各个层次学生的水平，又有所侧重。这份试题尤其注重对基础知识的检测，以及学生综合运用知识的能力。 二、学生情况分析： 从本次考试成绩来看，相对期中考试有所上升。本班共有学生31人，参加考试31人，优秀人数：，优秀率；及格人数：及格率：；低分人数：低分率：；均分是分，最高分分，最低分分。主要原因是：学生粗心大意，做题不够细心，特别是计算题出错最多。后进生的基础太差，优生的成绩不够理想。 三、各题得分情况分析： 第一题：选择题（共10个小题，每小题3分，共30分）本题得21分以上的同学不多，主要是第7、8、10、12小题，学生失分严重。 第二题：填空题（共5个小题，每小题3分，共15分） 该题14、15小题绝大部分考生能有正确答案，但13、16、17两小题错误者占80％左右。这反映学生对问题缺乏综合分析和判断的能力。特别是第17小题，学生对数学语言意义的理解上存在一定问题。找规律大多数学生理解不了题意，找不到规律，说明平时教学中对数学
观察、理解、分析、建立思维方法培养训练意识仍有缺失。 第三题：解答题 18、20计算题及解方程（共18分）这是学生最好得分的题目，但也是易失分的题，后进生都做的较好，但解方程的第二小题失分率70%。这反映学生对于去分母这一知识掌握的还不够。计算题大多数学生计算能力强，能熟练应用解题技巧进行计算，但仍有少数学生粗心出错。 第19题：（共2个小题，共9分）这一题完成的较差，失分率只有85%，这说明学生在进行多项式加减时仍然忘记带括号和去括号法则的符号变化。 第22题：（共10分）本题考察学生对含有分母的方程(含有参数)的解法，学生在解方程过程中不能明确x,m的关系导致这个题失分严重 第23题：解决实际问题（共2小题，10分）该题得满得4分以上的占30%，0分的占10%，这说明学生的理解力，推理能力，逻辑思维力不强，对问题该如何正确回答理解不清导致丢分。 第24题：（共3小题，12分）该题考察学生对角平分线概念的理解，第（1）小题学生掌握较好，但是（2）（3）题失分严重，主要原因是对未知角度学生不能结合图形很好的转换，不能列出相关角的关系式。 四、改进的措施： 通过前面对试题的分析，在今后的教学中除了要把握好知识体
神州数码希望小学2013-2014学年度第一学期 期末考试质量分析报告 2013-2014年第一学期的学生期末监测已经落下帷幕，我校比较圆满地完成了此次任务。教研室对六年级进行了调考，总校对三、四年级进行统考。相对以往各自为阵的学校自主考试，这种形式能站在一个宏观的角度对教育质量作更全面的监测，提高了考试的信度和效度。这种“纸笔测试”能更好的发挥“指挥棒”的作用，使之真正体现新课程理念，与课程改革相适应，达到以测导教、以测促教的功能。测试后的质量分析如同一面明镜，不仅显示了测试中学生知识掌握应用的情况，还反射出教师在教学中的得与失，更让我们更为清醒地认识到-一份耕耘，换来一份欣喜的收获；一份付出，换来一份真诚的回报。 现对我校的各科成绩做如下分析汇报： 一、试卷来源及试卷评价： 本次考试的试卷由教研室统一命题，经教导处征求意见，至此时没有学科教师反映对试卷的意见。纵观整个试卷，本期末测查试卷是一份精心设计有价值的试卷，内容覆盖面广，重点突出，有一定的代表性，试卷题量适中，难易适度，有一定的层次性，分值分配合理,既注重对基础知识的考察，又注重对学生能力的培养、归纳，能较全面的检查学生对本学期所学基础知识的掌握情况。 以语文、数学两个学科为例： 【语文】： 较好体现了《新课程标准》的新理念和目标体系。具有以下特点： 1、内容丰富，结构宽阔。 试卷是以《标准》所规定的教学内容为依据，注意题型的多样性，能够对学生的素质进行全面评价。同时根据整套语文教材的知识、能力和情感发展总体结构进行设计的，比较全面地考查了学生的学习情况，在注重考查学生的基础知识和基本能力的同时，适当考查了教学过程，能较好地反映出学生的实际知识的掌握情况。 2、重视积累，提高素质
第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。
2018年期末考试试卷分析 2018年期末考试试卷分析 31.（1）试题分析 （一）试题评价 本题组是31题材料分析题的第（1）问，以初中生小奇一家致富为材料，设问为“结合材料，分析小奇家致富的主要原因是什么？”，分值为2分。本题主要考查国家精准扶贫、乡村振兴发展的知识，答案具有开放性和灵活性，学生可以从国家政策、个人努力、家乡资源三个角度组织语言回答，学生只要答到两个不同角度即可满分，试题难度适中。材料里也透露了部分答案的信息，如“国家加大对贫困地区基础设施的投入”，小奇家乡有自然风景优美，人文历史浓厚，学生通过审查材料也能获得答案信息，所以本题的设计较好地考查了学生的阅读能力，审题能力，分析能力，体现了考试大纲的要求。 （二）得分情况分析 本题总分2分，最高得分2分，最低得分0分，平均分1.5分，得分率75%，总体得分较好。
（三）学生答题常见错误 1、部分学生试卷留空白，或者书写差，字迹潦草看不清。 2、角度不全面，国家政策、个人努力、家乡资源三个角度只回答其中一个角度。 3、没有结合材料审题、答题，写的答案泛泛而谈，假大空，没有结合材料信息谈小奇家致富的主要原因。 （四）错误成因分析 1、考生阅读、理解材料的能力不高，对材料不重视，只看设问不看背景材料，不会从材料中筛选关键词，利用材料透露的信息组织答案，所写答案没有针对性。 2、部分考生语言组织能力不强，表达不完整，只写几个字，马虎应对；或者表达不简洁，直接抄材料不归纳，答案指向性不明，导致写了很多分数也不高。 （五）教学意见和建议
1、提高学生针对材料中的关键词组织答题语言的能力，建议在教学中加强学生审题能力和结合材料分析能力的训练，提高学生多角度、多角度、有针对性答题的能力。 2、针对不同设问，规范答题格式，培养学生材料和考点相结合的答题习惯，避免空谈材料或者长篇大论堆积考点，促使学生养成良好的答题习惯和答题规范。 31（2）小结 一、试题评价 本小题设问为：“如果你是小奇，用哪些理由说服父母选择这套方案？” 主要考查国情部分的核心知识点：“节能”“生态”“智能”，还有心理、道德、法律部分的“个性”“安全”“娱乐”，材料涉及网络、扶贫、乡村振兴、智能家居，范围涉及广泛，综合性强，要求紧扣材料，运用基础知识，具体化，材料化，知识化。
期末考试质量分析报告 以质量求生存以反思促进步 XX——XX年第一学期的学生期末监测已经落下帷幕，我校比较圆满地完成了此次任务。区教研室对三年级语文、数学学科进行了调考，相对以往各自为阵的学校自主考试，这种形式能站在一个宏观的角度对全区的教育质量作更全面的监测，提高了考试的信度和效度。这种“纸笔测试”能更好的发挥“指挥棒”的作用，使之真正体现新课程理念，与课程改革相适应，达到以测导教、以测促教的功能。测试后的质量分析如同一面明镜，不仅显示了测试中学生知识掌握应用的情况，还反射出教师在教学中的得与失，更让我们更为清醒地认识到——一份耕耘，换来一份欣喜的收获；一份付出，换来一份真诚的回报。 现对我校的各科成绩做如下分析汇报： 一、试卷及试卷评价： 本次考试的试卷由区教研室统一命题，经教导处征求意见，至此时没有学科教师反映对试卷的意见。纵观整个试卷，本期末测查试卷是一份精心设计有价值的试卷，内容覆盖面广，重点突出，有一定的代表性，试卷题量适中，难易适度，有一定的层次性，分值分配合理,既注重对基础知识的考察，又注重对学生能力的培养、归纳，能较全面的检查学生对本学期所学基础知识的掌握情况。
以语文、数学两个学科为例： 【语文】： 较好体现了《新课程标准》的新理念和目标体系。具有以下特点： 1、内容丰富，结构宽阔。 试卷是以《标准》所规定的教学内容为依据，注意题型的多样性，能够对学生的素质进行全面评价。同时根据整套语文教材的知识、能力和情感发展总体结构进行设计的，比较全面地考查了学生的学习情况，在注重考查学生的基础知识和基本能力的同时，适当考查了教学过程，能较好地反映出学生的实际知识的掌握情况。 2、重视积累，提高素质 语文知识讲究的是积累，从试卷的编制上看，细节多，基础知识面广，试题所包含的知识点比较全面，题中涵盖了拼音、汉字、词语、句子、段落、篇章等多方面的考察。并且题目多样，评分项目详细、合理。 【数学】： 1、突出基础性与全面性 试卷能对1——6年级上学期所学知识的主要内容进行较为系统、全面的考核，数与代数、空间与图形、统计与概率、实践与综合应用等方面的考查知识均能有机地涵盖在其中，突出了基础性与全面性。
空间分析实习报告 学院遥感信息工程学院班级 学号 姓名 日期
一、实习内容简介 1．实验目的： （1）通过实习了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系 （2）熟练掌握ArcMap的基本操作及应用 （3）了解及应用ArcGIS的分析功能模块ArcToolbox （4）加深对地理信息系统的了解 2.实验内容: 首先是对ArcGIS有初步的了解。了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系，了解桌面产品部分ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox的相关基础知识。 实习一是栅格数据空间分析，ArcGIS软件的Spatial Analyst模块提供了强大的空间分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以创建数据（如山体阴影），识别数据集之间的空间关系，确定适宜地址，最后寻找一个区域的最佳路径。 实习二是矢量数据空间分析，ArcToolbox软件中的Analysis Tools和Network Analyst Tools提供了强大的矢量数据处理与分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以通过缓冲区分析得到矢量面数据，通过与其它矢量数据的叠置分析、临近分析来辅助选址决策过程；可以构建道路平面网络模型，进而通过网络分析探索最优路径，从而服务于公交选线、智能导航等领域。 实习三是三维空间分析，学会用ArcCatalog查找、预览三维数据；在ArcScene中添加数据；查看数据的三维属性；从二维要素与表面中创建新的三维要素；从点数据源中创建新的栅格表面；从现有要素数据中创建TIN表面。 实习四是空间数据统计分析，利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值的浓度等。当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。 实习五是空间分析建模，空间分析建模就是运用GIS空间分析方法建立数学模型的过程。按照建模的目的，可分为以特征为主的描述模型（descriptive model）和提供辅助决策信息和解决方案为目的的过程模型（process model）两类。本次实习主要是通过使用ArcGIS的模型生成器（Model Builder）来建立模型，从而处理涉及到许多步骤的空间分析问题。 二、实习成果及分析 实习一： 练习1：显示和浏览空间数据。利用ArcMap和空间分析模块显示和浏览数据。添加和显示各类空间数据集、在地图上高亮显示数值、查询指定位置的属性值、分析一张直方图和创建一幅山体阴影图。
2016-2017学年度第二学期期末试卷分析表 时间：2017 年 6 月29 日 教师科目数学班级三（3） 评价 项目 评价内容 试卷的特点本次试卷的试题题量适中，紧扣大纲要求，重视基础知识。试题的难易适中，出题全面，有些题目思维含量高，例如选择题中的第2题，考查了位置的相对性，需要学生通过画图而得到正确的答案。试题题型灵活、全面，很好地考察了学生对前两单元所学知识的全面掌握。本次试题从学生熟悉的生活索取题材，例如：填空题第3、9题，选择题第1题，把枯燥的知识生活化、情景化。本次试卷通过不同的出题形式，全面的考查了学生的计算能力、观察能力和判断能力以及综合运用知识解决生活问题的能力 试卷中反映的问题及失分率1.口算：5题。全班对此掌握的还可以，只有个别学生由于粗心错几题。2.填空：共9题。错误最多的是第2题的后面两个空和第3题。由于平常我们都是用上北、下南、左西、右东来表示方向，而此题用在了生活中，导致学生对左、右表示的方向分不清楚。而第3题则是常识题，学生知识面还不够广。3.选择题：共10题。错误最多的是第1题和第4题。主要是学生审题不够清楚。4.用竖式计算：共18分。由于学生横式上漏写答案或者漏写余数而扣分，但总体上，学生对除数是一位数的除法计算已基本掌握。 对教学中的启发和建议1.从教师自身找原因，平时教师应多研究题型，让学生对所学知识能够举一反三，灵活掌握。2.需要提高学生的审题能力，审题是做题的第一步，只有审清题目，弄明白题目的意思，才能做到有的放矢。平时上课要充分发挥学生的独立自主性，放手让学生自己读题，自己分析题中的条件，教师只能在必要时进行一些引导或启发，只有这样才能使学生的能力得到全面的发展。3.加强算理教学，注重计算题和口算题的练习，并养成算后检验的好习惯。4.在以后的教学中，加强知识与生活的联系，提供大量信息，让学生各取所需，自己提问自己解答。在练习中设置开放性题目，为不同层次的学生学好数学创设平等机会。还可以实行“小老师”帮扶，提高“转差”的效果。
空间数据分析报告 —使用Moran's I统计法实现空间自相关的测度1、实验目的 （1）理解空间自相关的概念和测度方法。 （2）熟悉ArcGIS的基本操作，用Moran's I统计法实现空间自相关的测度。2、实验原理 2.1空间自相关 空间自相关的概念来自于时间序列的自相关，所描述的是在空间域中位置S 上的变量与其邻近位置Sj上同一变量的相关性。对于任何空间变量（属性）Z，空间自相关测度的是Z的近邻值对于Z相似或不相似的程度。如果紧邻位置上相互间的数值接近，我们说空间模式表现出的是正空间自相关；如果相互间的数值不接近，我们说空间模式表现出的是负空间自相关。 2.2空间随机性 如果任意位置上观测的属性值不依赖于近邻位置上的属性值，我们说空间过程是随机的。 Hanning则从完全独立性的角度提出更为严格的定义，对于连续空间变量Y,若下式成立，则是空间独立的： 式中，n为研究区域中面积单元的数量。若变量时类型数据，则空间独立性的定义改写成 式中，a,b是变量的两个可能的类型，i≠j。 2.3Moran's I统计 Moran's I统计量是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。
设研究区域中存在n 个面积单元，第i 个单位上的观测值记为y i ，观测变量在n 个单位中的均值记为y ，则Moran's I 定义为 ∑∑∑∑∑======n i n j ij n i n j ij n i W W n I 11 11j i 1 2i ) y -)(y y -(y )y -(y 式中，等号右边第二项∑∑==n 1i n 1j j i ij )y -)(y y -(y W 类似于方差，是最重要的项，事 实上这是一个协方差，邻接矩阵W 和) y -)(y y -(y j i 的乘积相当于规定)y -)(y y -(y j i 对邻接的单元进行计算，于是I 值的大小决定于i 和j 单元中的变量值对于均值的偏离符号，若在相邻的位置上，y i 和y j 是同号的，则I 为正；y i 和y j 是异号的， 则I 为负。在形式上Moran's I 与协变异图 {}{}u ?-)Z(s u ?-)Z(s N(h)1(h)C ?j i ∑=相联系。 Moran's I 指数的变化范围为（-1,1）。如果空间过程是不相关的，则I 的期望接近于0，当I 取负值时，一般表示负自相关，I 取正值，则表示正的自相关。用I 指数推断空间模式还必须与随机模式中的I 指数作比较。 通过使用Moran's I 工具，会返回Moran's I Index 值以及Z Score 值。如果Z score 值小于-1.96获大于1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果Z score 为正且大于1.96，则分布为聚集的；如果Z score 为负且小于-1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。 3、实验准备 3.1实验环境 本实验在Windows 7的操作系统环境中进行，使用ArcGis 9.3软件。 3.2实验数据 此次实习提供的数据为以湖北省为目标区域的bount.dbf 文件。.dbf 数据中包括第一产业增加值，第二产业增加值万元，小学在校学生数，医院、卫生院床位数，乡村人口万人，油料产量，城乡居民储蓄存款余额，棉花产量，地方财政一般预算收入，年末总人口(万人)，粮食产量，普通中学在校生数，肉类总产量，规模以上工业总产值现价（万元）等属性，作为分析的对象。
六年级语文期末考试试卷分析 （2017~2018学年度第二学期） 2011-2012学年度第一学期六年级语文期末试卷就是一份偏重基础、覆盖面较广的试卷。 参加考试学生34人及格34人及格率100%,优秀25人优秀率74%,平均分82、4,最高分95、5、,最低分60o 一、试卷基本情况 本次语文试卷满分为100分。共分为三大部分：一、基础知识（占40分）;二、阅读（占30 分）；三、习作练习（占30分）。试题突出了本学期语文的训练重点，侧重考查学生理解语言、运用语言的能力，考核学生综合运用知识的基本技能。 试题以教材为载体，立足基础、适当增加难度、增大容量、课内外兼顾、注重了积累运用，体现出灵活性、综合性。侧重考查学生联系语言环境与生活实际理解语言、运用语言的能力，经过必要的字、词、句、段的理解与体会，去理解、去感受、去运用。考核学生综合运用知识的基本技能。 二、卷面分析 二、具体剖析： ＜一＞、知识积累与运用。 1、根据拼音写同音字。学生对普遍掌握较好，可就是对个别容易混淆的“机械”的“械” 错误率较高。其原因有：平时学生对词语理解死板，不能在语境中形象的理解词语，这就要求教师在今后教学中应解决这一难题。 2、选择读首完全正确的一项。这一部分错误率不局。 从整体瞧，此小题错的较多。其做错原因有：⑴对字音所使用哪个的具体语境记忆不牢，区分不活 ⑵对易错字的读音积累不够。 3、按课文内容填空一题，失分率很低，说明对课本上日积月累的掌握比较扎实，只有个别学生审题不活，将出自那篇课文，错写成那部作品，导致失分。对于四大名著中，那部作品不就是出自明代，并写出两个主人公，由于涉及到上册书中的内容，部分学生记忆不活，“林黛玉” 的“黛”字书写起来也有一定的难度，导致这题失分率较高。 4、用所学名人名言写句话。有个别学生只将名人名言摆在那，而没有写成完整的句子，说明审题不活。 5、古诗积累。名言、诗句就是学生喜闻乐见的事物，没有人失分。 6、按要求写句子。此小题失分率不高，说明学生对排比句掌握的较熟练。 ＜二＞、阅读部分 本题在这份试卷中所占分值为30分，共有2篇短文。第一篇就是课内阅读《伯牙绝弦〉〉，由于平时在课堂上知识点已经梳理，所以普遍失分率不高，唯独解释加点的字之后的“您的发现” 一项失分较多，原因就是：之前没见过这类题型，学生不明白题意。 第二篇短文共有7个小题，在这47小题中，出问题最多的就是2、3、7小题,1、5小题失分较少。究其原因，归纳如下:
考试质量分析报告范文三篇 考试的目的是检查教师教学和学生学习的情况。检查教与学目标达成情况，并以此为依据制订或修改下一个阶段学习目标的管理计划。因此写好考试的质量分析报告很重要。下面是小编整理的考试质量分析报告范文，欢迎阅读！考试质量分析报告范文1 考试成绩分析： 本次其中考试成绩如下： 一年级数学参考人数19人，总分869，平均分45.74，及格率31.58%。六年级数学参考人数21人，总分622，平均分29.62，及格率9.5%，优秀率9.5%。 透过上表中的数据可以看出，整体上不理想。相当一部分学生考试时间控制不当，无法在既定时间里完成做答，还有一部分一年级学生才考了20多分钟就交卷了，影响了水平的发挥。试卷中最不理想的是计算题和运用题。 教与学存在的问题 1. 学生的良好学习习惯养成不够好，如：学生不能认真审题，认真答题，体现在列式计算后不写单位名称。还有的在解应用题后不写答案等。 2.学生的基础知识掌握还不够扎实，解题能力还有待进一步
的加强。 3.学生的计算能力较差，尤其是学困生的正确率太低，算理不明，不能灵活的运用简便方法。部分学生能列出应用题的相应的算式，但最后算错了。 4.在课堂教学中，缺乏对基础知识和基本技能的训练或训练的不扎实。 5.学生对题型不够熟悉，在答题的过程中表现出的自信心不够。 6.优秀率整体偏低，尖子生不突出，学困生数量多，严重影响教学质量。 7.两极分化严重。学生间的两极分化严重，学习程度参差不齐，优差悬殊，学困生很难跟上学习的步伐，给教学和辅导带来诸多不利。 今后教学中的改进措施 1.在教学中要实行分层教学，确保尖子生在打实基础的前题下，能提高自身的综合能力。 2.加强数学基本功训练。例如口算、速算、计算中的巧算，常用数值的强记等。另外就是要经常性的的对学生进行查漏补缺，科学编制一些简易又能强化学习结果的材料，给学生解题设置一些障碍，让学生通过思考、探究，同时，要注重培养学生知
空间统计分析实验报告 一、空间点格局的识别 1、平均最邻近分析 平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。 图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0
计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。 P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。 本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。 2、多距离空间聚类分析 基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离围的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。 本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。 从图中可以看出，小于3千米的距离，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。 图2 K函数聚类分析结果1
空间分析复习提纲 一、基本概念(要求：基本掌握其原理及含义，能做名词解释) 1、空间分析：是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。 2、空间数据模型：以计算机能够接受和处理的数据形式，为了反映空间实体的某些结构特性和行为功能，按一定的方案建立起来的数据逻辑组织方式，是对现实世界的抽象表达。分为概念模型、逻辑模型、物理模型。 3、叠置分析：是指在同一地区、同一比例尺、同一数学基础、不同信息表达的两组或多组专题要素的图形或数据文件进行叠加，根据各类要素与多边形边界的交点或多边形属性建立多重属性组合的新图层，并对那些结构和属性上既互相重叠，又互相联系的多种现象要素进行综合分析和评价；或者对反映不同时期同一地理现象的多边形图形进行多时相系列分析，从而深入揭示各种现象要素的内在联系及其发展规律的一种空间分析方法。 4、网络分析：网络分析是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。 5、缓冲区分析：即根据分析对象的点、线、面实体，自动建立它们周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或主体对邻近对象的辐射范围或影响度，以便为某项分析或决策提供依据。其中包括点缓冲区、线缓冲区、面缓冲区等。 6、最佳路径分析：也称最优路径分析，以最短路径分析为主，一直是计算机科学、运筹学、交通工程学、地理信息科学等学科的研究热点。这里“最佳”包含很多含义，不仅指一般地理意义上的距离最短，还可以是成本最少、耗费时间最短、资源流量（容量）最大、线路利用率最高等标准。 7、空间插值：空间插值是指在为采样点估计一个变量值的过程，常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。，前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的数据。 8、空间量算：即空间量测与计算，是指对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，如空间目标的位置、距离、周长、面积、体积、曲率、空间形态以及空间分布等，空间量算是GIS获取地理空间信息的基本手段，所获得的基本空间参数是进行复杂空间分析、模拟与决策制定的基础。 9、克里金插值法：克里金插值法是空间统计分析方法的重要内容之一，它是建立在半变异函数理论分析基础上，对有限区域内的区域变化量取值进行无偏最优估计的一种方法，不仅考虑了待估点与参估点之间的空间相关性，还考虑了各参估点间的空间相关性，根据样本空间位置不同、样本间相关程度的不同，对每个参估点赋予不同的权，进行滑动加权平均，以估计待估点的属性值。 二、分析类(要求：重点掌握其原理及含义，能结合本专业研究方向做比较详细的阐述) 1、空间数据模型的分类？ 答：分为三类： ①场模型：用于表述二维或三维空间中被看作是连续变化的现象； ②要素模型：有时也称对象模型，用于描述各种空间地物； ③网络模型：一种某一数据记录可与任意其他多个数据记录建立联系的有向图结构的数据模型，可 以模拟现实世界中的各种网络。