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一个新的实例——以及它们是如何相互关联的。然而，Spring不应该被混同于传统的重量级的EJB容器，它们经常是庞大与笨重的，难以使用。
框架，Spring可以将简单的组件配置、组合成为复杂的应用。在Spring中，应用对象被声明式地组合，典型地是在一个XML文件里。Spring也提供了很多基础功能（事务管理、持久化框架集成等等），将应用逻辑的开发留给了你。
所有Spring的这些特征使你能够编写更干净、更可管理、并且更易于测试的代码。它们也为Spring中的各种模块提供了基础支持。 二、 为什么需要Spring
你可能正在想“Spring不过是另外一个的framework”。当已经有许多开放源代码(和专有) J2EE framework时，我们为什么还需要Spring Framework？Spring是独特的，因为若干个原因：
它定位的领域是许多其他流行的framework没有的。Spring关注提供一种方法管理你的业务对象。
Spring是全面的和模块化的。Spring有分层的体系结构,这意味着你能选择使用它孤立的任何部分，它的架构仍然是内在稳定的。因此从你的学习中，你可得到最大的价值。例如，你可能选择仅仅使用Spring来简单化JDBC的使用，或用来管理所有的业务对象。
它的设计从底部帮助你编写易于测试的代码。Spring是用于测试驱动工程的理想的framework。
Spring对你的工程来说，它不需要一个以上的framework。Spring是潜在地一站式解决方案，定位于与典型应用相关的大部分基础结构。它也涉及到其他framework没有考虑到的内容。 三、 Spring带给我们什么
（1）方便解耦，简化开发。通过Spring提供的IoC容器，我们可以将对象之间的依赖关系交由Spring进行控制，避免硬编码所造成的过度程序耦合。有了Spring，用户不必再为单实例模式类、属性文件解析等这些很底层的需求编写代码，可以更专注于上层的应用。
（2）AOP编程的支持。通过Spring提供的AOP功能，方便进行面向切面的编程，许多不容易用传统OOP实现的功能可以通过AOP轻松应付。 （3）声明式事务的支持。在Spring中，我们可以从单调烦闷的事务管理代码中解脱出来，通过声明式方式灵活地进行事务的管理，提高开发效率和质量。
（4）方便程序的测试。可以用非容器依赖的编程方式进行几乎所有的测试工作，在Spring里，测试不再是昂贵的操作，而是随手可做的事情。
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（5）方便集成各种优秀框架。Spring不排斥各种优秀的开源框架，相反，Spring可以降低各种框架的使用难度，Spring提供了对各种优秀框架（如Struts,Hibernate、Hession、Quartz）等的直接支持。
（6）降低Java EE API的使用难度。Spring对很多难用的Java EE API（如JDBC，JavaMail，远程调用等）提供了一个薄薄的封装层，通过Spring的简易封装，这些Java EE API的使用难度大为降低。
（7）Java 源码是经典学习范例。Spring的源码设计精妙、结构清晰、匠心独用，处处体现着大师对Java设计模式灵活运用以及对Java技术的高深造诣。Spring框架源码无疑是Java技术的最佳实践范例。如果想在短时间内迅速提高自己的Java技术水平和应用开发水平，学习和研究Spring源码将会使你收到意想不到的效果。 四、 Spring框架的好处
Spring能有效地组织你的中间层对象，无论你是否选择使用了EJB。如果你仅仅使用了Struts或其他的包含了J2EE特有APIs的framework，你会发现Spring关注了遗留下的问题。Spring能消除在许多工程上对Singleton的过多使用。这是一个主要的问题，它减少了系统的可测试性和面向对象特性。
Spring能消除使用各种各样格式的属性定制文件的需要，在整个应用和工程中，可通过一种一致的方法来进行配置。一个特定类要查找迷幻般的属性关键字或系统属性，为此不得不读Javadoc乃至源编码吗？有了Spring，你可很简单地看到类的JavaBean属性。倒置控制的使用帮助完成这种简化。
Spring能通过接口而不是类促进好的编程习惯，减少编程代价到几乎为零。 Spring被设计为让使用它创建的应用尽可能少的依赖于他的APIs。在Spring应用中的大多数业务对象没有依赖于Spring。使用Spring构建的应用程序易于单元测试。
Spring能使EJB的使用成为一个实现选择，而不是应用架构的必然选择。你能选择用POJOs或local EJBs来实现业务接口，却不会影响调用代码。Spring帮助你解决许多问题而无需使用EJB。Spring能提供一种EJB的替换物，它们适于许多web应用。例如，Spring能使用AOP提供声明性事务而不通过使用EJB容器，如果你仅仅需要与单个的数据库打交道，甚至不需要JTA实现。
Spring为数据存取提供了一致的框架,不论是使用JDBC或O/R mapping产品（如Hibernate）。Spring确实使你能通过最简单可行的解决办法解决你的问题，这些特性是有很大价值的。
总结起来，Spring有如下优点：低侵入式设计，代码污染极低；独立于各种应用服务器，可以真正实现Write Once,Run Anywhere的承诺；Spring的DI机制降低了业务对象替换的复杂性；Spring并不完全依赖于Spring，开发者可自由选
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用Spring框架的部分或全部。
第三节 R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R 是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的一个分支。 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册，只要经过不多的修改就能成为 R的使用手册。所以有人说：R，是S-PLUS的一个“克隆”。但是请不要忘了：R is free。
R是一整套包含数据处理，计算和图形显示的软件集合，它包括以下几个方面内容：高效的数据操作和存储工具；向量运算的各种计算功能，特别是矩阵运算；数据分析过程中对大规模，相关计算，集成运算的中间工具；数据分析显示的图形化绘制，包括屏幕显示和硬件绘制；高效，简单的编程语言，包括条件，循环，用户自定义函数，输入输出功能。R-Project不同于一般的数据分析软件，一般的软件只有特定的功能和工具集合，而R-project更是一个弹性的平台，可以通过插件的形式进行扩展和扩充，功能可以包含各行各业的不同应用。
与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言的（functional programming language）的变种并且和Lisp 以及 APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（computing on the language）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。
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第四章 系统设计
试卷评估是对测验结果评价的重要手段。要运用这一手段对测验作出准确的评价，首先要应用教育测量学技术，结合高校专业课程考试的特点，筛选出分析指标及其统计方法；然后应用数据库技术、软件开发技术设计开发出“试卷评估系统”，方便、快捷地实现试卷评估对测验规则进行评价、校验的目标。
第一节 试卷评估指标的统计方法
试卷评估包括定性分析和定量分析。定量分析是利用测验中所得的数据资料，运用科学的统计技术，对测验的可靠性、有效性以及测验题目的难度、区分度等进行客观的分析。试卷评估的结果用于试卷质量的评价及测验编制的维护，通过不断地校验测验这一测量工具，使其测量误差越来越小，测量结果越来越精确，只有这样，测验这一工具才能准确地测量出学生受教育后知识、能力、记忆力、理解力等心理属性的变化，才能成为教育测量的合格工具。 一、 试卷难度
试题难度的统计方法有通过率、平均得分率和极端分组法。其中，“极端分组法”的作法是：先将全体被试依照测验总分由高到低排列，然后将分数最高与最低的被试分别各取全体被试的27%，定为高分组和低分组，之后再依照公式计算。由此可见这种统计方法没有利用所有考生的信息，计算出的数值不够精确。它是在没有快速运算工具且考生人数较多时的一种简便统计方法。本研究应用计算机技术开发试卷分析系统，将繁杂的计算任务交与计算机，所以计算量大也没关系，关键是要保证运算结果的准确性。因此，本研究不选用“极端分组法”。
通过率”和“平均得分率”从数学角度来看是统一的，“通过率”是“平均得分率”当试题为“1一0”计分时的特例，所以“通过率”可以用“平均得分率”代替，即在计算试题难度的实践中可以不必区分试题是“二分变量”还是“多值变量”。因此，本研究选用“平均得分率”来计算试题的难度。
（4-1）
式中，：考生在某试题的平均得分，试题W：满分分数。 二、 试卷区分度
试题区分度的统计方法有很多，如：点二列相关、二列相关、中相关、四分相关、积差相关和极端分组法。同计算难度值一样，运用“极端分组法”计算出的数值不够精确，所以本研究摒弃不用。高校课程考试的试卷总分为多值变量，试题既有“二分变量”，又有“多值变量”，所以本研究选用适用面更广的“积差
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相关法”来计算试题的区分度。
（4-2）
式中，ri：积差相关系数，xi：各考生第i题的得分，：所有考生第i题的平均分，xt相应考生的试卷总分，：全体考生的考试总分的平均分，Si：全体考生第i题得分标准差，St：全体考生的考试总分的标准差，n：考生总数。 三、 试卷信度
信度根据误差来源分为再测信度、复本信度、内部一致性信度和评分者信度。再测信度是对同一被试总体进行重复测量而得到的两组数据之间的一致性程度的量化指标；复本信度要求建构与原测验各方面均相近或等值的平行测验(即复本)，计算被试在两测验上所得分数的皮尔逊积差相关系数，即得复本信度；内部一致性信度是指考试内部所有试题的一致性程度，也就是一次考试所测内容的相关程度；评分者信度是考察评分者之间的一致性程度的指标。
对于高校专业课程考试，计算再测信度和复本信度的数据均无法取得，所以我们选用内部一致性信度进行评估。
内部一致性信度的计算方法有：分半法、库德一理查森公式法及克龙巴赫所创的a系数公式法。用“分半法”来估计试卷信度时，将涉及如何把一次考试分成两半，可以将奇偶题目分半，也可以随机分半，而采用不同的分法求出的信度系数会有所不同，所以笔者认为此种统计方法并不完全理想。而且应用“分半法”与应用“库德一理查森公式法”、“克龙巴赫a系数公式法”相比，对内部一致性信度的估计偏高。所以本研究不选用此法。“库德一理查森公式”为“a系数公式法”当试题为“1一0”计分时的特例，即“a系数公式法”是计算内部一致性信度的普遍适用公式，所以本研究选用“a系数公式法”来计算试卷的信度。
的考试总分的方差。 四、 试卷效度
（4-3）
式中，k：考试的试题数，Si2：全体考生第i题得分的方差，S2：全体考生
效度分为内容效度、效标关联效度和构想效度。构想效度指考试分数能够说明心理学理论的某种结构或特质的程度，主要用于心理测验。而学科测验主要考虑内容效度和效标关联效度。内容效度指选取的具有代表性的样本组成的考试内容是否能够恰当地代表教学内容总体。到目前为止，还没有一种切实可行的统计
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