高校生源质量影响因素分析

发布时间：2017-06-27 11:08

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【摘要】：随着国家的高速发展,国家对人才的培养越来越重视,高校招生的目的是为了替国家选拔优秀人才。而国家会根据各高校为国家输送人才的质量,对高校进行排名。排名越高的高校获得的教育资源自然将会越多。在国家不允许大幅扩招情况下,高校为了提高排名就会想办法提高生源质量。本文研究的目的就是寻找哪些可用方法来提高生源质量。本文找了一些对生源质量可能会有影响的因素,并从相关数据网站上获得相应的数据。然后对生源质量指数与各因素做相关性分析,并用多元线性回归分析方法建立了多元回归模型,对回归模型进行了回归方程的显著性检验,在变量选择上运用了参数显著性检验方法和逐步回归法。用主成分分析法处理模型中变量的多重共线性,最后得出我们所需要的“最优”多元回归模型。对于得到的多元回归模型用箱线图法和残差法检验了异常值,并对模型做了预测,预测结果表明我们所得模型可靠。接着通过模型找到了提高生源质量的一些方法。
【关键词】：多元线性回归分析法 显著性检验 逐步回归法 残差法 预测
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G647.3;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 文献综述8-11
• 1.1 论文背景8-9
• 1.2 引言9
• 1.3 论文研究的目的和意义9
• 1.4 论文中将要处理的一些问题9-10
• 1.5 建立模型的几个前提设10
• 1.6 相关符号说明10-11
• 第二章 散点图和相关分析11-21
• 2.1 散点图及解释11-13
• 2.2 相关分析方法简述13-14
• 2.3 数据相关性处理14-21
• 第三章 模型建立与分析方法21-31
• 3.1 多元线性回归分析方法和基本原理21-23
• 3.1.1 多元线性回归分析的数学模型21-22
• 3.1.2 多元线性回归模型的基本假定22
• 3.1.3 多元回归参数的估计22-23
• 3.2 回归方程的显著性检验23-24
• 3.2.1 回归方程显著性的F检验23-24
• 3.2.2 回归系数的显著性检验24
• 3.3 回归变量的选择与逐步回归法24-25
• 3.4 多重共线性分析与主成分分析法25-26
• 3.5 数据分析及处理和模型建立26-29
• 3.6 “最优”回归方程的选择-逐步回归29-30
• 3.7 主成分分析法处理多重共线性30-31
• 第四章 异常点的查找和处理31-35
• 4.1 箱线图法检查异常值31-34
• 4.2 残差图法检查异常值34-35
• 第五章 控制35-39
• 5.1 控制问题35-37
• 5.2 有关提高生源质量的建议37-39
• 第六章 预测39-43
• 结论43-44
• 参考文献44-46
• 附录1 2.1节中其他散点图46-50
• 附录2 本文的研究样本数据50-54
• 致谢54-55

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本文编号：489536