学生作弊因素的统计分析

针对目前高校校园里大学生的作弊问题,本文通过对调查问卷的统计分析对其原因进行了分析.通过对名义数据和有序数据的相关性分析,我们首先找出影响大学生作弊的因素,然后用逐步回归法和Logistic回归模型得出影响大学生作弊的主要因素.最后分析了性别和不同年级对作弊的影响,得出了许多意料之中和意料之外的答案.这些分析结果对如何进行大学生素质教育有一定的参考价值.     

基于演化博弈的大学生考试作弊的机会主义行为治理研究

大学生考试作弊的机会主义行为不利于形成公平有效的考核、选拔环境,在我国构建诚信社会的背景下,大学生考试作弊行为的研究更为重要.将学生分为成绩好的学生和成绩差的学生两类学生群体,用演化博弈的方法对大学生考试作弊的机会主义行为的演化进行解释和分析,研究了大学生群体向作弊及诚实考试演变的影响因素,以及所达到的均衡状态.得到结论:考试作弊还是诚信行为的最终演化结果和初始状态有关,增加学生考试作弊的成本,减少作弊可能带来的收益,同时努力的提高群体的诚信考试氛围等措施对于遏制考试作弊有很重要的作用.     

基于博弈理论的大学生考试作弊问题分析

考试作弊已经成为一种社会不良现象,在考试过程中,学生、监考与巡考构成了一个复杂的博弈体系.首先针对100名来自不同大学各个年级的同学进行相关网上问卷调查,客观真实的得出影响作弊行为的相关因素,随后利用完全信息静态博弈理论、建立学生与学生、学生与监考、监考与巡考之间的博弈模型,寻找混合策略纳什均衡;利用演化博弈理论,建立学生与学生之间的动态复制方程来找出系统进化向不良状态演化原因,最终基于原因针对性的改进大学生考试制度.     

消费者对再制造产品的认知程度及购买行为分析

分析和研究消费者对再制造产品的认知程度及购买行为将有助于生产者进行决策.本研究通过在校大学生关于再制造产品的实际调查数据,运用描述性统计分析和Logistic计量模型分析,深入研究了大学生消费者对再制造产品的认知程度及其购买行为,并分别从消费者和产品两个角度对影响消费者购买行为的因素进行了研究,得出相关结论并提出了相关建议.     

多元统计分析在大学生综合素质评价中的应用

德育和智育是衡量大学生综合素质的重要因素,本文根据天津工业大学某年度某班级学生的各科成绩和影响学生综合素质的相关因素的实际数据,应用因子分析对影响学生综合素质的各因素进行主成份分析,计算各个学生的因子综合得分并按得分高低进行排序,把它和常见的的两种评价方法进行比较,结果发现该方法能够弥补仅仅依靠平均积点分和按综合测评总分排序的不足。最后,以因子综合得分和平均积点分和综合测评总分为指标采用聚类分析对所有学生进行分类,得出了令人满意的结果。实证分析结果表明因子分析和聚类分析是衡量学生综合素质行之有效的方法。     

大学生活满意度影响因素的相关分析

对收集而来的数据进行相关性分析,筛选出与满意度效标值相关显著的选项:首先找出影响大学生活满意度的因素,然后用主成分分析的方法和全部入选法建立的回归方程得出影响大学生活满意度的主要因素。分析结果可以对如何进行大学生心理健康教育和素质教育提供一定的参考信息。     

大学生网购冲动行为影响因素研究

本文通过问卷调查,获得了大学生网购三大影响因素(网络购物特点、商品因素、个人情感因素)的数据信息,利用层次分析法、Logistic回归模型、方差分析等方法结合所调查样本特征变量对大学生网购冲动行为的影响因素进行研究。结论表明,商品因素及浏览网络时间会显著影响大学生网购冲动行为。     

基于正交设计原理的新型干法水泥生产过程的优化

通过试验设计优化投料和改善工艺过程是生产管理中经常采用的做法,产生了巨大的社会经济效益。正交试验设计首先是产生数据的计划,然后用统计方法对这些数据进行分析,目的是要从数据的考察中发现人们感兴趣的因素对试验结果的影响程度,以便采取相应的行动方案。本文针对一个研究专案,讨论了正交试验因素及各个因素试验水平的确定过程,并依据实际数据对多个产品质量特性的影响因素进行了分析,在此基础上得出了加强产品质量影响因素控制的相关建议。     

多元统计分析在大学各学科能力因素分析中的应用

应用多元统计中的因子分析法,通过实例对大学生的主要学科成绩进行统计分析,通过计算和分析,得出了反映学生能力的个性特征和综合评价的方法.     

基于结构方程模型的当代大学生“双创”教育行为影响因素分析——以江西部分高校为例

在我国实施创新驱动发展战略的大背景下,培养"双创"人才是十分必要的,因此对"双创"教育行为的影响因素分析具有重要的现实意义.选取江西省具一定代表性的6所高校,对大学生进行了关于"双创"教育与行为的问卷调查,获得了1100份有效数据,并运用结构方程模型,从对"双创"教育的认知程度、教育鼓励因素和阻碍因素三个方面来分析对大学生"双创"教育与行为的影响.最后针对以上分析结果,对大学生"双创"教育提出了合理化的建议.     

高中各学科能力因素的多元统计分析

本文应用多元统计中的因子分析方法 ,对武汉市 1996级高中学生的主要学科的成绩进行了统计分析。通过计算和分析 ,得出了反映学科能力因素的有关结论     

Weibull分布在新产品市场渗透研究中的应用拓展

在应用Weibull模型研究新产品市场渗透时,"永不采用人群"、消费者个体之间的差异、消费者群体之间的差异是研究新产品采用时需要考虑的三种因素。本文基于这三种因素分别建立了三个拓展的Weibull模型,并利用面板数据进行了实证研究,发现三种拓展之后的模型在数据拟合和数据预测方面均有显著的提高.然后,本文将三种因素整合至一个模型之中形成了一种新的综合Weibull模型,实证分析结果显示新的模型有很好的新产品市场渗透数据拟合和预测能力.     

Value at risk calculation through ARCH factor methodology: Proposal and comparative analysis

In this paper we put forward a new method to estimate value at risk (VaR), autoregressive conditional heteroskedastic (ARCH) factor, which combines multivariate analysis with ARCH models. Firstly, from a set of correlated portfolio risk factors, we derive a smaller uncorrelated risk factors set, by applying multivariate analysis. Secondly, we use ARCH schemes to model uncorrelated factors historical behaviour. Thirdly, we use the estimated models to predict future values for factors standard deviation. From them, VaR calculation is immediate. In this way, ARCH factor methodology overcomes the multivariate ARCH models drawbacks, which, in practice, make these unworkable for VaR calculation purposes. We apply the proposed methodology over a set of foreign exchange risk exposed portfolios, obtaining better results than those reached when J.P. Morgan’s Riskmetrics is used.     

基于灰色系统理论的新疆综合地价预测及影响因素分析

根据新疆维吾尔自治区2006-2010年综合地价,利用灰色预测理论及灰色关联理论,建立预测新疆综合地价的GM(1,1)预测模型并寻找影响新疆综合地价的主要因素,以期为控制综合地价提供科学依据.由模型结果我们可以得到,房地产价格指数与城镇化率是当前促使新疆综合地价上升的两个主要因素.预测结果显示,房价打压政策下,新疆综合地价短期内不会下跌,且仍会平稳上升.     

多元质量特性预报：MULTIVARIATE回归分析的应用

对现象之间客观存在的因果关系建立回归分析模型,这是实际中较为普遍的做法.在这篇文章中,我们根据MULTIVARIATE回归分析的基本原理,利用从生产现场采集的观测数据,对产品两个质量特性及其五个关键影响因素之间的关系建立了多重多元回归分析方程,为说明MULTIVARIATE回归应用的可行性,我们还结合实例给出了因变量向量估计的两种形式,以及无条件预报的置信区间。     

微观数据和宏观汇总数据在统计分析上的差异——以C-D生产函数为例

基于2008年经济普查的数据,从描述统计分析和回归分析两方面分别对微观数据和宏观汇总数据在统计分析上的差异进行了实证分析.在描述统计分析中发现,宏观汇总数据比微观数据更接近正态分布,但对数化处理后的数据并非如此;在回归分析中发现,基于微观数据和宏观汇总数据估计的生产函数,在消除异方差和多重共线性之前,无论是在生产函数的规模效应、生产要素的贡献率以及生产要素对产出的解释力度上均存在着差异,但是在消除异方差和多重共线性之后,在要素对产出的解释力度上仍存在很大差异.     

Modeling undesirable factors in data envelopment analysis

Data envelopment analysis is a mathematical programming technique for identifying efficient frontiers for peer decision making units with multiple inputs and multiple outputs. These performance factors (inputs and outputs) are classified into two groups: desirable and undesirable. Obviously, undesirable factors in production process should be reduced to improve the performance. In the current paper, we present a data envelopment analysis (DEA) model in which can be used to improve the relative performance via increasing undesirable inputs and decreasing undesirable outputs.     

基于λ-最大相容类的粗糙规划模型及其在企业战略联盟形成决策问题中的应用

企业战略联盟作为一种新型、双赢的商业竞争模式,近年来,其联盟的形成问题一直是学术界与应用领域广泛关注的研究内容。本文在分析影响企业战略联盟形成的各因素基础上,首先利用序关系G1法对各影响因素指标进行了权重确定,并用基于相似度的聚类分析法来对属性权重进行筛选和修正;其次以形成的联盟稳定性最高为目标,以λ-最大相容类模拟联盟中各企业之间的相似关系,利用粗糙规划模型的性质和特点,建立了基于λ-最大相容类的粗糙规划模型;最后结合企业战略联盟的具体实例,分析了该模型的特点和有效性。结果表明,该模型丰富了现有的理论成果,为战略联盟的有效形成提供了正确的决策参考。     

改善机场酒店预订服务的实证研究

本文拟通过构建模型,采用数理统计的方法找到机场酒店预订服务的关键环节,以提高机场酒店预订服务的效益和顾客满意度。通过对调研数据进行因子分析,找出影响机场酒店预订服务的各种潜在因子,然后采用回归分析的方法找到对顾客满意度最重要的影响因子,并在此基础上提出针对性地改进建议。     

基于系统冲击的灰色预测模型及其应用研究

针对系统受到系统外部冲击问题,结合泛函理论和灰色系统理论,建立了含有系统冲击泛函分析因子的灰色泛函预测模型。并运用贝叶斯网络推理技术,建立了系统冲击与系统控制的灰色贝叶斯网络推理预测模型。所建模型可以分析基于系统冲击演化的泛函分析因子的动态推演问题。依据泛函分析因子的变动,可以预测与修正系统发展趋势。案例分析了2013年房地产经济受到新政策的冲击问题。由于房地产经济受到新政策冲击,使经济发展态势发生转变。根据房地产经济的当前时段信息,利用灰色贝叶斯网络推理预测模型对历史趋势进行修正,预测结果与实际数值仅有3.81%的偏离,预测结果较其它现有模型的预测结果精确。灰色贝叶斯网络推理模型强调对近期数据的开发利用,适用于预测系统近期受到外部冲击的发展趋势问题。