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高校生源質(zhì)量影響因素分析

發(fā)布時間:2017-06-27 11:08

  本文關(guān)鍵詞:高校生源質(zhì)量影響因素分析,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著國家的高速發(fā)展,國家對人才的培養(yǎng)越來越重視,高校招生的目的是為了替國家選拔優(yōu)秀人才。而國家會根據(jù)各高校為國家輸送人才的質(zhì)量,對高校進(jìn)行排名。排名越高的高校獲得的教育資源自然將會越多。在國家不允許大幅擴(kuò)招情況下,高校為了提高排名就會想辦法提高生源質(zhì)量。本文研究的目的就是尋找哪些可用方法來提高生源質(zhì)量。本文找了一些對生源質(zhì)量可能會有影響的因素,并從相關(guān)數(shù)據(jù)網(wǎng)站上獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)。然后對生源質(zhì)量指數(shù)與各因素做相關(guān)性分析,并用多元線性回歸分析方法建立了多元回歸模型,對回歸模型進(jìn)行了回歸方程的顯著性檢驗(yàn),在變量選擇上運(yùn)用了參數(shù)顯著性檢驗(yàn)方法和逐步回歸法。用主成分分析法處理模型中變量的多重共線性,最后得出我們所需要的“最優(yōu)”多元回歸模型。對于得到的多元回歸模型用箱線圖法和殘差法檢驗(yàn)了異常值,并對模型做了預(yù)測,預(yù)測結(jié)果表明我們所得模型可靠。接著通過模型找到了提高生源質(zhì)量的一些方法。
【關(guān)鍵詞】:多元線性回歸分析法 顯著性檢驗(yàn) 逐步回歸法 殘差法 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:G647.3;F224
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第一章 文獻(xiàn)綜述8-11
  • 1.1 論文背景8-9
  • 1.2 引言9
  • 1.3 論文研究的目的和意義9
  • 1.4 論文中將要處理的一些問題9-10
  • 1.5 建立模型的幾個前提設(shè)10
  • 1.6 相關(guān)符號說明10-11
  • 第二章 散點(diǎn)圖和相關(guān)分析11-21
  • 2.1 散點(diǎn)圖及解釋11-13
  • 2.2 相關(guān)分析方法簡述13-14
  • 2.3 數(shù)據(jù)相關(guān)性處理14-21
  • 第三章 模型建立與分析方法21-31
  • 3.1 多元線性回歸分析方法和基本原理21-23
  • 3.1.1 多元線性回歸分析的數(shù)學(xué)模型21-22
  • 3.1.2 多元線性回歸模型的基本假定22
  • 3.1.3 多元回歸參數(shù)的估計(jì)22-23
  • 3.2 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)23-24
  • 3.2.1 回歸方程顯著性的F檢驗(yàn)23-24
  • 3.2.2 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)24
  • 3.3 回歸變量的選擇與逐步回歸法24-25
  • 3.4 多重共線性分析與主成分分析法25-26
  • 3.5 數(shù)據(jù)分析及處理和模型建立26-29
  • 3.6 “最優(yōu)”回歸方程的選擇-逐步回歸29-30
  • 3.7 主成分分析法處理多重共線性30-31
  • 第四章 異常點(diǎn)的查找和處理31-35
  • 4.1 箱線圖法檢查異常值31-34
  • 4.2 殘差圖法檢查異常值34-35
  • 第五章 控制35-39
  • 5.1 控制問題35-37
  • 5.2 有關(guān)提高生源質(zhì)量的建議37-39
  • 第六章 預(yù)測39-43
  • 結(jié)論43-44
  • 參考文獻(xiàn)44-46
  • 附錄1 2.1節(jié)中其他散點(diǎn)圖46-50
  • 附錄2 本文的研究樣本數(shù)據(jù)50-54
  • 致謝54-55

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 彭說龍;影響競技體育展因素的指標(biāo)研究[J];西安體育學(xué)院學(xué)報(bào);1991年01期

2 徐瑾輝;黃嘉俊;馬楊;;對我國教育經(jīng)費(fèi)影響因素回歸模型的修正與檢驗(yàn)[J];東方企業(yè)文化;2014年17期

3 戴林送,宋曉杰;我國就業(yè)率的計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究[J];吉林工程技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報(bào);2003年02期

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5 ;[J];;年期

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2 肖維;高校生源質(zhì)量影響因素分析[D];大連理工大學(xué);2016年


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本文編號:489536

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