各分科及总分分数简单统计

各专业总分分数

各专业专业课分数

各专业数学分数

各专业英语分数

各专业政治分数

皮尔逊相关分析

首先对电气学院进复试的336名同学的成绩做一个简单的描述统计，下图可见各项成绩及总成绩的均值、中值、众数及标准差。

接着，对这336名同学的各项成绩做皮尔逊相关分析（结果见下图），可以发现：

1、专业课与总分的相关最为密切，相关系数为0.737；

2、其次是数学，与总分的相关系数为0.677；

3、英语和数学与总分的相关分别为0.492与0.228；

4、最后，各分科成绩也可以发现部分的相关关系（带*表示相关显著）统计学英语：电气学院复试线分析！统计学告诉你，什么样的成绩才能进复试！，但相关系数都较小。

线性回归分析

单纯看相关关系，对各项成绩之间的关系还不能有很深入透彻的了解。因此，小编又对各科成绩及总分做了一个简单的回归分析（下面省略统计学分析的步骤，直接看结果）。

1、以专业课成绩为自变量X1，总分为因变量Y统计学英语，得出下列回归方程：

Y=1.121X1+230.906

决定系数R²=0.544统计学英语，表示专业课成绩可以在54.4%的程度上预测/解释你的总成绩。

2、以数学成绩为自变量X2，总分为因变量Y，得出下列回归方程：

Y=1.468X2+194.925

决定系数R²=0.458，表示专业课成绩可以在45.8%的程度上预测/解释你的总成绩。

3、以英语成绩为自变量X3，总分为因变量Y，得出下列回归方程：

Y=1.446X3+237.830

决定系数R²=0.242，表示专业课成绩可以在24.2%的程度上预测/解释你的总成绩。

4、以政治成绩为自变量X4，总分为因变量Y，得出下列回归方程：

Y=1.405X4+243.771

决定系数R²=0.052，表示专业课成绩可以在5.2%的程度上预测/解释你的总成绩。

对回归结果的解释

各决定系数之和大于1，是由于统计分析中不可避免的误差，这种误差可能是由考生的年龄、性别、智力、身体状况等等引起的统计学英语，属于不可控制的混淆变量，不可避免会对统计结果产生一定的影响。