JMP Pro 12 を使用した学生の最終成績の予測
タイ・カオ
フアナ・ロドリゲス
オクラホマ州立大学
抽象的な：
10 代の若者の学校の成績に影響を与える要因は数多くあります。これらの要因を理解することで、学校や保護者は適切なタイミングでサポートを提供でき、生徒の成績向上や将来的な成績向上に役立ちます。私たちは、UCI 機械学習リポジトリから、ポルトガルの公立中等学校 2 校 (「GP」- Gabriel Pereira と「MS」- Mousinho da Silveira) の生徒 1,044 人のデータを入手しました。元のデータセットには、33 の入力変数と、生徒の平均最終成績を含む「G」として識別される 1 つの名目ターゲット変数が含まれています。ポルトガルの中等学校では、最終結果で 50% 以上を獲得すると、生徒はクラスに合格します。分析のために、元のデータセットの平均最終成績からバイナリ ターゲットを作成しました。新しいターゲット変数は「Final」と呼ばれ、生徒がクラスに合格したか不合格になったかを示します。データセットには欠損値はありません。入力変数間に多重共線性は見られず、モデル構築のための重要な入力変数はカイ 2 乗検定を使用して選択されました。
このプロジェクトでは、JMP 12 Pro を使用して、生徒の個人的特徴、習慣、家族や人口統計的特徴、学校の成績に基づいて、生徒がクラスに合格するか不合格になるかを予測するモデル (回帰、決定木、ニューラル ネットワーク) を開発します。このようなモデルは、生徒の成績を予測するのに役立つだけでなく、各特定の要因が生徒の成績にどのように影響するかについての洞察も提供します。
