毕业生就业问题分析模版范文格式提纲写法

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1、毕业生就业问题建模分析姓名：黄训浩学院：交通学院专业：车辆0802姓名：梁鹏学院：交通学院专业：车辆0802姓名：华猛学院：交通学院专业：车辆0802联系方式：15165333127组号：83承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.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

2、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/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名)：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)日期：年月日一、问题重述2011年毕业生人数再创新高：全国普通高校毕业生将达到660万，比2010年增加30万；为了缓解大学生就业压力，政府及社会各方面集中推出各

3、种促进就业的活动。请你根据附件给出的数据，运用数学建模方法回答以下问题：（1）影响毕业生就业的主要因素是什么，并对相关因素进行排序；（2）评价不同专业的毕业生就业情况；（3）给出某一专业的毕业生的就业策略；（4）请你结合其他信息对毕业生就业与区域经济发展水平之间的关系作出评价；（5）为在校生写一篇对毕业生就业具有实际指导意义的短文二、基本假设（1）忽略缺失数据对结果的影响；（2）假设在短时间内个人的就业情况等不发生明显变化；（3）不考虑名牌大学与普通大学的差异，即本科生的就业机会是均等的；（4）生源地、毕业

4、院校、毕业时间、毕业专业、就业时间、就业单位、所在城市、目前岗位、目前月薪、未就业原因对毕业生就业的影响忽略不计；（5）将毕业专业划分为：经济类、文史类、管理类、师范类、理科类、工科类、农林类、医学类和其他专业，并忽略其他专业对问题的影响。（6）假设数据较为合理，能较客观全面地反映各地区的就业状况。三、建立模型及其检验、求解、评价问题1：确定影响大学生就业的主要因素1.1问题分析与建模思想此题要在众多的就业率影响因素中选取主要因素，并对其进行排序。首先需要研究变量间的相关关系，多元线性回归分析模型可解决这一

5、问题；但进一步的，我们希望从所有的影响因素中挑选出对就业率影响显著的项目，并且从应用的角度讲，变量个数尽可能少，而逐步回归模型则可有效实现这一目标。逐步回归的基本思想是：根据各个自变量重要性的大小，每次选一个重要自变量进入回归方程。先是在所有可供选择的自变量中选择一个，条件是由其所参与的一元回归方程有最大的回归平方和。然后在未选的自变量中再选择一个，条件是由这两个已选的自变量所组成的二元回归方程有更大的回归平方和。如此继续下去。一般地说，第t步是在未选的自变量中，选一个自变量与其他已经选择的自变量一起所组成

6、t元回归方程，并使该方程有更大的回归平方和。为保证每一个选入回归方程的自变量是真正重要的，应该对每一个进入回归方程的自变量进行显著性检验。不仅要按自变量的贡献大小逐一选出重要自变量，而且还要考虑较早选入回归方程的某些自变量，有可能随着其后另外一些自变量的选入而失去原有的重要性。这样的自变量应及时地从回归方程中剔除，使最终的回归方程只保留重要的自变量。在逐步回归的计算中，不重要的自变量始终不会进入回归方程，无需解一个可能具有较大阶数的正规方程，计算效率的提高是显然的。更重要的是，当某个自变量与已经选入回归方程

7、的自变量存在线性相关或近似线性相关时，其作用可以由与其相关或近似相关的自变量所代替，这时就不可能引入回归方程，由此可以防止逐步回归计算过程中出现不稳定。1.2符号说明Xi：影响因素虚拟变量Yi：就业情况虚拟变量Coefficients：相关性系数R2：判定系数F：显著性检验P-value：F统计量对应的概率值RMSE：剩余标准差1.3建立模型一．抽取样本考虑到数据总量庞大，从中抽取部分数据作为样本。为了使模型能够反映出就业与未就业情况之间的对比，我们从已经就业的学生中选取了20位，再从未就业的学生中选取了1

8、0位，用他们的数据来建立回归方程。二．引入虚拟变量在回归分析模型中，解释变量均为定性变量的模型称为方差分析模型。现建立人工变量，将定性变量“定量化”，具体赋值情况如下：X1：性别虚拟变量，设X2：专业虚拟变量，X3：政治面貌虚拟变量，设X4：毕业生条件虚拟变量，设X5：学历虚拟变量，设X6：专业前景虚拟变量，设X7：专业是否对口虚拟变量，设X8：课程是否适合社会虚拟变量，设X9：毕业时间虚拟变量，设Y：就业状况，