救命啊，急。 (100分)

儿

儿

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• 2003-05-12

• #1

后台算法的,放在sql的存储过程中，学生评估系统。学生给老师评分，例如有20个单项，每个单项有5、4、3、1四个等级
我的算法是sum（各单项的平均分值），现在问题是：
1、根据学生成绩的好坏来判断他对老师打分的可信度，有什么算法？
2、有些学生会连续几项都打4分，有的学生是1、3分隔着打，这两个人虽然总分是一样的，怎样判断两人打分的可信度，算法？
3、就是学生的思维定式，他的前几项打的比较低，觉的不好，接下去的几项就会打的很高，可信度怎么解决？
4、同一个老师教的两个班级，总评分差的很多，怎么解决？
第一次接触，什么头绪也没有，最好是具体的代码，算法、要不有相关的书籍，资料也行，很急！！只给了我4、5天的时间，一共就 这么点钱，拜托各位了！

 

来

来如风

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• 2003-05-12

• #2

其实既然是给别人评分的就不应该考虑这个东西了，
你只要算出最后结果就可以了，
如果你还要考虑什么可信度的话那么其实是你也参与评分了，这样的平分结果已经不公平了
我是这么认为的，也许你有你自己的想法

 

X

xp2000

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• 2003-05-12

• #3

一个本来简单的问题，这样还复杂了许多，是专门编给校长看的吧！
可信度，老师的平均分先算出来，分配一个学生的优良中差的人数，对不同等的学生与平均分
相除，有个比率，这个是最简单的了，你也可以作方差等等。
就事论事，我的只作参考。这样评分有失公允。
xs吗！

 

儿

儿

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• 2003-05-12

• #4

老大这个本来就是替学校作的，当然要按照他的意思来做，你们讲的根本就是废话。就没人帮我一把吗？

 

儿

儿

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• 2003-05-13

• #5

为什么只有人看，没人回答啊？就是n个人，每个人给m个分值，用什么算法来让确定个人的可信度，好急。如果用均方差，算法该怎么写啊？

 

来

来如风

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• 2003-05-13

• #6

说的不对吧你说是废话
这样谁还敢说啊

 

儿

儿

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• 2003-05-13

• #7

算了，求人不如求己，自己想办法吧。不然等着完蛋。

 

C

creation-zy

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• 2003-05-14

• #8

你提出的这个问题不是你的问题，“可信度”的明确定义应该是由用户给出的，如果用户
自己都无法定义，你大可以以需求不明确为由暂时不写此功能。
我有一个非常简单的方案：求方差。
此方案认为从总体来说，打分的可信度是比较高的（如果连这点都做不到这个打分功能不
做也罢！——香农定律不是也说噪声不能太大、太多嘛），在此基础上，可以得出相对于
全班平均水平的个人打分可信度。算法如下：
设评分的项目数为M，全班有学生N名，学生的打分结果存放在二维数组G[N][M]中。
首先，要计算出各个单项评分的全班平均值，放在数组A[M]中；
现在，我们就可以计算某个学生某个特定单项的打分与平均打分的差值：
D[x]=G[x]-A[x] （建议采用相对比值： (G[x]-A[x])/(G[x]+A[x]) ）
然后，再对每个学生的打分差值进行汇总处理，得到总差异：
T=∑(D[x])^2/M
如果需要，我们还可以得到全班的平均可信度：
R_class=∑T/N
在得到了T[]之后，我们就可以将它们从小到大排序，最小的可信度显然最高。现在，问
题的关键就在于如何量化可信度。如果差值的计算采用相对比值，我们就可以很容易的得到
计算公式：
R_student=(1-T)*100% (因为容易看出 0<=D[x]<=1 --> 0<=T<=1)
这个算法还行吗？

 

儿

儿

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• 2003-05-14

• #9

可以啊，你能把代码写给我吗？放在存储过程里。

 

D

DarwinZhang

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• 2003-05-15

• #10

to "儿" 网友：
你分析出来的2,3两种情况，也很有可能他原意思就是这样打的，
所以，可信度的分析不是从他打的分数上可以判断出来。
第一、应该让学生重视该评分，从而能够认真的打分，
第二、把一些评分的原则简要的说出来，并是学生了解并容易操作。
第三、可以通过其他的方法--心理测试--来获得一个可信度。
根据他的思维方式和性格特征可以得出他对某项指标的数学期望，
以该数学期望作为可信度(权)比较可靠。
creation-zy兄的算法本人认为有个小问题:
其实D[x]必然有大约一半为负数，
实际上 -1<= D[x]=(G[x]-A[x])/(G[x]+A[x]) <1
因为下放的G[x]+A[x]在G[x]变大时会减小，
这样，加入T在单项目分给低分和给高分的偏差一样时却是不同的,
造成数学期望不是无偏的(实际是偏高)。
只要将 (G[x]+A[x]) 改成 Max(G[X]-A[X])就可以无偏了。
实际上算D[x]也可以不除，到最后一起归一化就就可以了。
对于你讲的1，从分数来看可信度，可以用对数法：
假如满分是M分,N个学生的成绩为C(i从1到n),
第i个学生的量值为： K=ln(C)/ln(M)
如果认为成绩中等的同学最可信，那么可以对K按照平均的方法算权，
如果认为成绩越好越可信，就用K作为权。
实际上还应该加上用成绩的变动值,
假如进步的学生他对老师的评价应该比较高一些，
那么这个可信度可以认为进步(退步)越大越可信。
假设每i个同学亮次成绩的变化为D, 可信权度为Abs(D)/100，
再累计到上面的成绩算出的权中，最后归一化成可信度。

 

儿

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• 2003-05-16

• #11

DarwinZhang
听你这么一说，觉得更复杂了，我对sql语句是一点也不熟，现在做的头都大了，觉得要考虑的问题越来越多，也没具体的例子可以参考。

 

儿

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• 2003-05-28

• #12

已经搞定了，谢谢！

 

儿

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• 2003-05-28

• #13

多人接受答案了。