Logistic回归与CHAID探究高考成长环境影响与结果预测

发布时间：2021-05-10 05:47

　　随着社会的发展,学生成长环境对高考成绩起着越来越重要的作用。本文基于中国人民大学中国调查和数据中心（NSRC）的"首都大学生成长基线调查报告",将北京市高校学生视为同一对象,成长过程视为黑盒,把54所公立录取院校分为三类（清华、北大和人大这类顶尖高校,"211"大学以及其他非"211"大学）,对应不同的层次水平。利用logistics多元回归方法,以院校分类为因变量进行χ²检测,筛选出相关性最大的一组环境因子。之后利用CHAID模型创建出决策树模型用于对后续的学生高考结果进行相关预测,并讨论现存模式下某些重要的环境因素。模型发现高中层次水平是第一决定因素,而后则是父母的学历。父母学历越高,其考入顶尖高校的可能性也越大。另外少数民族参与高考优惠政策这一条件下,少数民族高层次院校概率也将提升。同样在高中谈恋爱也将会影响学业。此模型使用测试数据对学生分层的预测准确率为58.7%,高于在随机情况下33.3%的准确率,说明模型具有其现实意义,但没有达到80%,则说明现实生活中,高校录取的决定性因素依然是个人努力,而环境因素能提高个人发展的上限。 

【文章来源】：信息技术与信息化. 2020,(07)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 前言
1 数据及其探究性分析
    1.1 数据
    1.2 探究指标与统计学分析
2 模型创建
    2.1 Logistic回归相关性探究
    2.2 CHAID模型创建与分析
    2.3 模型测试结果与评价
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]决策树模型与logistic回归在中学生尝试吸烟影响因素中的应用[J]. 曲晨,覃玉,毛涛,何楚,杨国平,苏健,罗鹏飞,周金意.  中国慢性病预防与控制. 2020(04)
[2]中国当代的高等教育、精英形成与社会分层2020来自“首都大学生成长追踪调查”的初步发现[J]. 吴晓刚.  社会. 2016(03)



本文编号：3178801