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基于稳健回归的华北高校毕业生数预测

发布时间:2018-09-19 11:21
【摘要】:为促进和保障高等院校毕业生的就业,保证人才培养的数目和质量,提前准确地预测毕业人数尤为重要.使用经典最小二乘回归和稳健回归分析方法,选取可能的解释变量对华北五省的毕业人数进行分析.经过全子集法等方法筛选自变量.分别使用经典最小二乘方法和稳健方法建立模型,给出了两种方法的拟合结果对比和预测效果对比,结果表明稳健方法显著地提高了传统模型的拟合精度和预测精度.并预测了2018-2025华北五省的毕业生数,为有关部门制定相关政策提供可靠的数字依据.
[Abstract]:In order to promote and guarantee the employment of college graduates and ensure the number and quality of talent training, it is very important to predict the number of graduates in advance and accurately. Using the classical least square regression and robust regression analysis, the possible explanatory variables are selected to analyze the graduation numbers of five provinces in North China. The independent variables were screened by the whole subset method. The classical least square method and the robust method are used to establish the model respectively. The comparison of fitting results and prediction results of the two methods is given. The results show that the robust method improves the fitting accuracy and prediction accuracy of the traditional model significantly. The number of graduates in five provinces of North China in 2018-2025 is forecasted to provide reliable basis for relevant departments to formulate relevant policies.
【作者单位】: 北京师范大学数学科学学院;
【基金】:北京师范大学2011年度“北京市大学生科学研究与创业行动计划”
【分类号】:G647.38

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