应聘者的评价问题-数学建模最终论文

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1、“行健杯”数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了“行健杯”数学建模竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）：B参赛队员(打印并签名)：1.房泽臣2

2、.谢江岳3.吕龙彪指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：教练组日期：2013年04月06日评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：-1-“行健杯”数学建模竞赛编号专用页评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：评阅记录（可供评阅时使用）：评阅人评分备注统一编号：评阅编号：-2-B题应聘者的评价问题摘要本文深入分析了招聘测试中的数据补缺、应聘者录取顺序及评价、对专家的评价及对应聘者影响等问题。问题一属于统计类问题。我们根据已有的数据，给出某位专家未给出的评分最合理的替代值，此替代值应为这个专家给所有应聘者打分的数学期望。由于专家的缺席不具有针对性，而是完全随机的，所以应

3、选用EM算法并通过SPSS实现，从而进行缺失值的填补。考虑到EM算法的局限性，故利用SPSS软件中的聚类分析进行检验。检验后较合理的结果为：9号77；25号80；58号80。问题二要给出应聘者的录取排序，首先要对应聘者进行客观公正的定量评价，再进行排序。采用TOPSIS综合分析法可以较为客观地评价各个应聘者，提高决策的科学性。但是，此方法指标权重的确定主观性较大，在本题中指标的权重对应聘者的评价影响很大，因此运用熵权法可以确定较为客观的权重。问题三要求判断专家的打分严格、宽松的程度。严格的专家打分会普遍偏低，宽松的专家打分会普遍偏高，因此先求平均值初步筛选。其次

4、，打分严格的专家会对应聘者水平有明显的区分度，于是打出的分数也会有较大的波动；打分宽松的专家则给予应聘者的分数波动较小。波动程度的比较可通过对每个专家打分的方差来描述，方差越大，波动程度越大。为了减小误差，利用熵权的实质（表示某指标下对评价对象的区分度）、采用SPSS绘制分布图及划分分数段计数评分分布三种方法检验判断的客观合理性。模型求解结果与检验结果完全一致为：专家甲打分最严格，专家丙打分最宽松，专家乙、专家丁和专家戊介于两者之间。问题四实质上是对应聘者中存在成绩波动性较大的人进行第二次招聘。第一步，通过计算方差来定量地筛选出成绩波动较大的应聘者。第二步，排除

5、掉专家评分的偶然性，先利用招聘收益金字塔确定应当参加第二次面试中的应聘者的最低平均分，在排除掉的应聘者中，给于1个以上的专家评分超过平均分过多的招聘者第二次招聘的机会。问题五基于问题四，在选出的应聘者后，再选3个专家进行评分。这次专家评分与实际情况的波动性要尽可能小。即通过评分权威性，评分严格性，评分的波动性综合评价各专家，再选出专家。评分权威性通过熵权确定，评分严格性问题三已求出，评分的波动性利用统计学原理，用平均差近似描述每个专家打分与真实情况的波动。最后，对这三种结果进行定性分析。关键词EM算法SPSS聚类分析TOPSIS平均值方差熵权多方法检验招聘收益金

6、字塔平均差-3-一、问题的背景与重述某单位组成了一个五人专家小组，对101名应试者进行了招聘测试，各位专家对每位应聘者进行了打分，请你运用数学建模方法解决下列问题：（1）补齐表中缺失的数据,给出补缺的方法及理由。（2）给出101名应聘者的录取顺序。（3）五位专家中哪位专家打分比较严格，哪位专家打分比较宽松。（4）你认为哪些应聘者应给予第二次应聘的机会。（5）如果第二次应聘的专家小组只由其中的3位专家组成，你认为这个专家组应由哪3位专家组成。二、问题分析本题首先补充残缺的数据，根据数据来判断应聘者的优秀程度，即录取顺序；然后通过对分数的分析来判断专家的打分是否严格

7、，以及哪些应聘者应具有二次应聘机会，哪些专家进入二次应聘。问题一是要求我们根据已有的数据，利用数学知识分析并补全缺失的数据。该问题属于统计类问题，应用统计学的方法，给出空缺评分最合理的替代应为这个专家给所有应聘者打分的数学期望。选用EM算法来进行缺失值的填补。最后用聚类分析法检验。对于问题二，要对应聘者进行排序，首先要对应聘者有一个客观公正的定量评价。因此，我们用熵权法对各个专家打分赋予较为客观的权重，用Topsis综合评价法定量的算出各个应聘者评价，最后进行排序。问题三是要求比较专家打分的严格程度。易知，对于严格的专家，其打的分会整体偏低，因此可以先求平均值进

8、行初步判断；其次，对于不