2. 当三位评阅教师共同对一篇较差试卷进行评阅，并给出每位教师自己的最低分；
1当专家7、○8、9共同对一篇较差试卷进行评阅时，给出的最低分分别为54 34
51，得出的标准化成绩为46.3333；
2当专家10、11、12共同对一篇较差试卷进行评阅时，给出的最低分分别为54 ○
51 50，得出的标准化成绩为51.6667；
综上列举出的特殊情况得出的标准化成绩与每位评阅教师给出的分数很相近，因此可以推出模型二具有稳定性；另外模型二针对任何此种问题都适用，具有很好的评价性和推广性。
七、模型评价与推广
优点：
(1)试卷分发随机性强，任意两位教师评阅试卷的交叉次数适中。
(2)运用差比模型，客观地解决了不同阅卷教师对于同一份试卷实际给分相差很大的不定性问题。
(3)通过对问题所给出的表格进行数据统计，巧妙地把教师给出的成绩换算成标准化成绩，使得同一份试卷的三个标准化成绩可以直接合成。
缺点：文中给出的数据不多，做题时间有限，对数据的统计不完全，因此对数据的处理存在一定的误差。
八、参考文献
【1】 胡良剑，孙晓君，MATLAB数学实验，北京：高等教育出版社，2006.6 【2】 乐励华，段五朵，概率论与数理统计，江西：江西高校出版社，2013.1 【3】 姜启源，谢金星，叶俊，数学模型，北京：高等教育出版社，2011.1 【4】 （美）帕普里斯，（美）佩莱，概率、随机变量与随机过程（第四版），西安：西安交通大学出版社，2012.08
11
九、附录
附录一：
function [A]=yuejuan() M=1; while M clear;clc;
A1= randperm(500); A1=reshape(A1,25,20);
[AA1 AA2 AA3 AA4 AA5]=chongpai(A1); A1=[AA1 AA2 AA3 AA4 AA5];
[AA1 AA2 AA3 AA4 AA5]=chongpai(A1); A2=[AA2 AA3 AA4 AA5 AA1];
[AA1 AA2 AA3 AA4 AA5]=chongpai(A1); A3=[AA3 AA4 AA5 AA1 AA2]; A=[A1;A2;A3]; p=0; for i=1:19
for j=i+1:20 a=A(:,i); b=A(:,j);
m=size(intersect(a,b)); p=p+1; n(p)=m(1);
12
end end
fcha=sum((n-1500/190).^2)/190; M=fcha>23; end
xlswrite('D:\\1.xls',A,'sheet1'); end
function [AA]=xiugai(A) ges=size(A); ge=ges(1)*ges(2); old=reshape(A,ge,1);
new = old(randperm(size(old,1)),:); AA=reshape(new,ges(1),ges(2));
end
function [AA1 AA2 AA3 AA4 AA5]=chongpai(A1) r=0;
for i=1:4:20 for j=1:5:25 r=r+1; B=A1(j:j+4,i:i+3); C=xiugai(B);
13
if r==1 T=C; else
T=[T;C]; end end end
AA1=T(1:25,:); AA2=T(26:50,:); AA3=T(51:75,:); AA4=T(76:100,:); AA5=T(101:125,:); end
附录二：
function []=junyun() clear;clc;
A=xlsread('D:\\1.xls','sheet1'); p=0; for i=1:19
for j=i+1:20 a=A(:,i); b=A(:,j);
14
m=size(intersect(a,b)); p=p+1; n(p)=m(1); end end
plot(1:p,n,'.r'); end
附录三： 卷号 G083 G084 G177 G069 G111 G154 G193 G087 G137 G094 G059 G163 G093 G095 G036 G120 G068 G006 G075 G183 G134 G178 G035 G176
A 48 43.66667 50.33333 47 44.66667 44.66667 44.66667 47 50.66667 52 33 43.66667 43.66667 38.66667 45.33333 52.33333 50.33333 42.33333 51.66667 51.66667 38 48.33333 40.33333 40.33333 B 86.66667 87 83.66667 83.66667 84.33333 84.33333 84.33333 86.66667 80.33333 86.33333 82 87.33333 84.66667 85 85 86.33333 83.66667 85.33333 81.33333 81.33333 87.66667 84.33333 81.66667 81.66667 B-A 38.66667 43.33333 33.33333 36.66667 39.66667 39.66667 39.66667 39.66667 29.66667 34.33333 49 43.66667 41 46.33333 39.66667 34 33.33333 43 29.66667 29.66667 49.66667 36 41.33333 41.33333 15
平均值 0.942529 0.935755 0.987654 0.987654 0.933333 0.933333 0.933333 0.873457 1 0.808799 0.953846 0.813542 0.866001 0.870932 0.847291 0.761818 0.833881 0.805829 0.846572 0.846572 0.776726 0.78388 0.87206 0.87206 标准化成绩Y 84.4444444 84.2160344 83.255144 83.2139918 81.6888889 81.6888889 81.6888889 81.6471193 80.3333333 79.7687594 79.7384615 79.1913548 79.1727163 79.0198279 78.9425287 78.2351569 78.1293666 76.9839901 76.7816493 76.7816493 76.5773962 76.5530303 76.3784851 76.3784851