宁德财经学校 学生就业工作管理实施办法（试行） 第一章总则 第一条为完善我校学生就业服务体系，促进毕业生充分就业，更好的贯彻“全程化”、“全员化”就业服务理念，确保国家和省的毕业生就业工作政策和要求落到实处，维护毕业生和用人单位的合法权益，促进各系调动学工主任及参与就业工作相关人员工作积极性，正确激励先进，合理实施奖惩，推动我校学生就业工作在持续发展中不断提高，制定本办法。 第二条学校成立学生就业工作领导小组，统管全校学生就业工作。学校招生就业处为学校学生就业工作管理、协调和服务专门机构，在学校学生就业领导小组领导下归口管理全校学生就业工作。各系成立学生就业工作小组，切实落实“一把手”工程，负责本系学生的就业工作。招生就业处和各系围绕学校工作中心，以服务学生和用人单位为目标，共同为学生就业做好服务工作。 第二章就业工作主要内容 第三条做好就业工作计划的制定和总结，毕业生生源汇总整理和统计上报工作。 第四条组织开展就业指导课、开展学生职业生涯规划和职业能力提升活动、开展就业指导讲座、开展创业教育和创业咨询并做好创业典型毕业生的宣传工作，开展就业指导工作人员的培训服务工作。 第五条负责加强与用人单位的联系，努力拓宽毕业生就业渠道，收集、审核需求信息并向毕业生发布，积极推荐学生就业，加强学校就业工作信息化建设，为毕业生、用人单位提供优质服务。 第六条组织、指导学生参加就业“双选”活动，负责举办校内大型毕业生供需洽谈会和组织校园各种小型专场招聘会。 第七条落实家庭经济困难毕业生和就业困难毕业生的帮扶工作。 第八条负责毕业生就业推荐表的发放和审核，就业审批表、单位接收函等材料的签订或收集工作，负责毕业生报到证发放、档案整理转递工作。 第九条及时统计、上报学校初次就业率、年度就业率、专业对口率，撰写就业情况统计分析报告。
2020年高校毕业生就业状况分析 毕业生落实率：专科生最高 从被调查的毕业生总体统计来看，如果将上表中第1～6项均视 为“确定去向”的话，则毕业生毕业时的“落实率”达83.1%。 从学历层次的比较来看，落实率差异不大，都在80%以上。专科 生的落实率最高，均为87.4%;其次是硕士生，为84.5%;第三是本科生，为81.5%;博士生的落实率最低，为81.3%。 从性别之间的比较来看：男性落实率高于女性。男性落实率为85.3%，女性为80.8%，两者差距主要体现在“已确定单位”上，男 性高出4.8个百分点。 从学校类型的比较来看：高职大专院校的落实率最高，为89.4%;其次是“211”(包括“985”)重点大学，为86.5%;独立学院和民办 高校排第三，为80.6%;普通本科院校最低，为77.7%。 从学校所在地的比较来看：东、中、西部地区高校之间存在差异，西部地区高校的落实率低于东部和中部。东、中、西部高校的落实 率分别为85.9%、81.6%、78.4%。 起薪比较：科研单位最高 为了排除奇异值，调查只统计了月起薪在500～30000元之间的 观测值。统计结果显示，2015年高校毕业生月起薪的算术平均值为4187元。 第一，学历越高起薪越多。从算术平均值看，专科生为2640元;本科生为4010元;硕士生为6363元;博士生为6753元。 第二，性别之间存在差异：从算术平均值看，男性为4448元， 女性为3896元，两者相差553元。
第三，学校类型之间存在差异：从算术平均值看，“211”(包括“985”)重点高校为5571元，一般本科院校为3944元，高职院校 为2597元，民办高校和独立学院为2993元。 第四，就业地区之间存在差异：从算术平均值看，京津沪为 5449元，东部地区为3401元，中部地区为2866元，西部地区为2680元。最高与最低收入之比为2.03倍。 第五，就业地点之间存在差异：省会城市或直辖市的平均收入最高，为4721元;地级市的平均收入为3605元;县级市或县城的收入 平均为3066元;乡镇和农村的收入分别为2909元和3247元。最高 与最低收入之比为1.63倍。 第六，工作单位性质之间存在差异，11个单位类型按照平均起 薪由高到低的排列顺序依次为：科研单位5407元;三资企业5329元;国有企业4801元;高等学校4404元;医疗卫生单位4056元;党政机 关3967;其他企业3889元;其他事业单位3740元;私营企业(民营、个体)3647元;中小学3422元。最高与最低收入之比为1.58倍。 由于高校毕业生找工作有充分的选择权，因此毕业生对自己所找到工作的满意程度较高。在已经确定就业单位的毕业生中，有25.9%的毕业生对找到的工作感到非常满意;53.6%的毕业生感到满意;19.0%的毕业生感到一般;1.2%的毕业生感到不太满意;只有0.3%的毕业生很不满意自己的工作。毕业生的就业满意度具有以下特点： 第一，学历之间存在差异：博士生的满意度最高，其次是硕士生和本科生，专科生的满意度最低。 第二，就业地区之间存在差异：在京津沪地区就业的满意度最高;第二是西部地区;第三是东部地区;在中部地区就业的满意度最低。 第三，就业地点之间存在差异，城市越大满意度越高：在省会城市或直辖市就业的满意度最高;其次是地级市;第三是县级市或县城;第四是农村，在乡镇就业的满意度最低。 第四，工作单位性质之间存在差异，11个单位类型按照满意度 由高到低的排列顺序依次为：党政机关;科研单位;高等学校;国有企
××集团有限公司 资产经营指标统计管理办法（暂行） 一、总则 1.为了有效地、科学地开展统计工作，保证统计资料的准确性、全面性、与报送的及时性，发挥统计工作在集团各企业生产经营活动 中的重要作用，制定本制度。 2.统计工作的基本任务是对企业的生产经营活动情况进行统计 调查，统计分析，提供统计资料，实行统计监督。 3.下属企业实行按业务部门归口负责的原则。集团公司投资管理 部负责组织领导和协调集团资产经营责任制考核指标统计工作。 4.下属企业根据统计工作的需要以及统计业务的繁简程度，应指定兼职统计员。企业统计人员应保持相对的稳定，统计人员调(变)工作时，
事前必须征求投资管理部的意见，并要有适合的人员接替其 工作。 二、统计报表的管理与分工 1.由集团投资管理部制订“企业资产经营统计报表目录”，各企业按报表目录，定期向集团公司报送。． 2.集团公司内统计报表如有个别项目需要修改时，由投资管理部 直接通知填报单位，并将修改后的式样备案。 3.各企业向集团公司财务金融中心和投资管理部报送报表，报表内容一致时，一式两份，同时报送，报表内容差异时，分别报送。 4.为确保统计报表数字的正确可靠，下属各企业部门领导和总经理应对上报报表进行认真审查，方可向集团公司正式报送。未经部门经理或总经理签字的报表，集团可视为无效报表。 三、统计资料的提供、积累和保管 1.集团公司所需要的统计数字，应由企业专职或兼职统计人员负
责提供，以便克服使用统计数字的混乱现象。 2.集团下属各企业应由统计人员将本单位的统计资料，采用卡片或台帐形式，按月、季、年进行整理分类。集团公司不定期对下属企业统计资料管理情况进行检查。 3.各企业编制的统计台帐和加工整理后的统计资料，必须妥善保管，不得损坏和遗失。对已经过时的统计资料，如认为确无保管价值，应呈请本单位主管领导核准，并经投资管理部会签后，方可销 毁。 四、统计数字差错的订正． 1.统计资料发出后，如发出错误，必须立即订正。集团公司发现数字错误时，应立即通知填报单位订正，填报单位不得推诿或拖延。 2.企业内部月报表发生数字错误时，应及时用电话或口头查询订
多层线性模型的解读：原理与应用 浙江师范大学心理研究所陈海德 Chenhaide351@https://www.doczj.com/doc/5b4811155.html, 一、多层数据结构的普遍性 多水平、多层次的数据结构普遍存在，如学生嵌套于班级，班级有嵌套与学校。 传统的线性模型，如方差分析和回归分析，只能涉及一层数据的问题进行分析，不能综合多层数据问题。在实际研究中，更令人感兴趣的是学生一层的变量与班级一层的变量之间的交互作用，比如，学生之间的个体差异在不同班级之间可能是相同的、也可能是不同的。学生数据层中，不同变量之间的关系可能因班级的不同而不同。因此，学生层的差异可以解释为班级层的变量。 另一种类型的两层嵌套数据来自纵向研究数据，不同时间观测数据形成了数据结构的第一层，而被试之间的个体差异形成了第二层。可以探索个体在发展趋势上的差异。 二、传统技术处理多层数据结构的局限 如果把变量分解到个体水平，在个体水平上分析。但是我们知道这些学生是来自同一班级的，不符合观察独立原则。导致个体间随机误差相互独立的假设不能满足。 如果把个体变量集中到较高水平，在较高水平上进行分析。这样丢弃了组内信息，而组内变异可能占了大部分。 三、原理 ☆水平1（学生）的模型与传统的回归模型类似，所不同的是回归方程的截距和斜率不再是一个常数，而是水平2变量水平不同（不同的班级），其回归方程的截距和斜率也不同的，是一个随机变量。如，每个班级的回归方程的截距和斜率都直接依赖于班级教师教学方法。 ☆多层线性模型分为“随机截距模型”和“随机截距和随机斜率模型”。“随机截距模型”假定因变量的截距随着群体的不同而不同，但各群体的回归斜率是固定，因此不同层次因素之间缺乏互动。“随机截距和随机斜率模型”假定截距和回归斜率都因群体而异，允许不同层次因素之间的互动。 参数估计方法有：迭代广义最小二乘法、限制性的广义最小二乘估计、马尔科夫链蒙特卡罗法。这些方法代替了传统的最小二乘法估计，更为稳定和精确。比如，当第二层的某单位只有少量的被试，或不同组样本量不同时，多层线性模型进行了加权估计、迭代计算。 四、应用 1 用于类似组织管理、学校教育等具有多层数据结构的领域研究。 2 用于个体重复测量数据的追踪研究。测量层面作为第一水平，个体层面作为第二水平 3 用于做文献综述，即对众多研究成果进行定量综合。探讨不同研究中进行的处理、研究方法、被试特征和背景上的差异与效应之间的关系。 4 充分利用多层模型较为高级的统计估计方法来改善单层回归的估计和分析。 五、优势 1 由于多层线性模型建立在更合理的假设之上，考虑到了来自不同层次的随机误差和变量信息，因此能提供更加准确的标准误估计、更有效的区间估计和假设检验。 2 多层线性模型可以计算任何水平上测量的协方差，如可以通过计算不同水平变异在总变异中占的比率来确定不同水平对因变量的影响程度，例如研究者可以探讨班级和学生的其他特征对因变量变异的作用到底有多大。还可以分析不同水平上变量之间的交互作用。 3 可以发现所得回归方程中，截距和斜率之间的相关关系，以便更好地解释自变量和因变量之间变化的规律。
Kano模型的数据统计分析 1、用户需求分类 1．1 Kano模型 可以把基本品质、期望品质、和魅力品质理解为客户对产品的要求：功能要求---性价比/品牌效应---附加值/特殊性。 1．2 用户需求分类 将每项用户需求按照Kano模型进行分类，即分为基本品质、期望品质和惊喜品质。先进行用户意见调查，然后对调查结果进行分类和统计。 1．2．1 市场调查 对每项用户需求，调查表列出正反2个问题。例如，用户需求为“一键通紧
急呼叫”，调查问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?”以及“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何?”，每个问题的选项为5个，即满足、必须这样、保持中立、可以忍受和不满足。 注：√表示用户意见 1． 2．2 调查结果分类 通过用户对正反2个问题的回答，分析后可以归纳出用户的意见。例如，对某项用户需求，用户对正向问题的回答为“满足”，对反向问题的回答为“不满足”，则用户认为该项需求为“期望品质”。每项用户需求共5×5—25个可能结果。
基本品质、期望品质和惊喜品质是3种需要的结果。其他3种结果分别为可疑、反向和不关心，这是不需要的，必须排除。 (1)可疑结果（用户的回答自相矛盾）。可疑结果共2个，即用户对正反问题的回答均为“满足”或“不满足”。例如，对于“一键通紧急呼叫”，正向问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?”，用户回答是“满足”；反向问题为“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何?”，用户回答还是“满足”。这表明无论一键通紧急呼叫是否能随呼随通，用户都会满足，这显然是自相矛盾的。出现可疑结果有2种可能：一是用户曲解了正反问题，二是用户填写时出现错误。统计时需要去除可疑结果。 (2)反向结果（用户回答与调查表设计者的意见相反）。正向问题表明产品具有某项用户需求，反向问题表明不具备该用户需求，正向问题比反向问题具有更高的用户满意，但用户回答却表明反向问题比正向问题具有更高的客户满意度。例如，对用户需求“一键通紧急呼叫”，正向问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?”，用户回答为“不满足”，反向问题为“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何?”，用户的回答为“满足”，这显然与调查表设计者的意见相反。反向结果较多时，表明调查表的设计存在问题，需要改进。
毕业生就业状况评价和反馈机制研究 【摘要】：对目前高校毕业生就业难的现状进行理性分析，阐述就业率统计工作存在的问题，提出建立政府主导、高校协助、学生自觉登记、全社会积极参与的大学生就业率统计机制的概念，以期对目前高校毕业生就业难的现状有所改观。 【关键词】: 高校毕业生；就业难；信息统计反馈机制 大学生就业关系到千家万户的切身利益和社会的和谐稳定，是当前社会的热点话题。1999年大学扩招后，大学生就业的压力就逐年加大，同时由于国企改制以及市场经济的不断发展与完善，国内出现了大规模的下岗人群，再加上农村富余劳动力源源不断地涌入城市，大学生就业的形势越来越难。2008 年的世界金融危机，我国出口加工型企业纷纷减产或关闭，一大批产业工人下岗，大学生就业更加困难。2009 年政府为刺激就业，想了很多办法，如鼓励大学生下基层工作; 在大学毕业生中征兵; 硕士研究生扩招; 鼓励有科研课题的教授招收毕业生参加科研实验等; 但是，就业难的问题依然没有改变。今年，经济有复苏的迹象，就业难还将持续。在就业率逐层下达任务的情况下，学校想了许多办法，组织各种招聘会，给考研学生提供必要条件，组织学生考公务员，征兵工作下达指标等等，许多高校层层定就业率指标，完不成，有惩处。同时在一些学校出现了就业率作假的问题，引起了社会的普遍关注，尽快建立一套行之有效的就业信息统计机制，是解决高校就业率失真的根本。 一、大学生就业的现状及其分析 大学生就业难，是近一个时期的社会问题。一方面，大学生就业形势严峻、就业难。一是就业总量压力大。参考各种统计数据，2009 年全国普通高校毕业生 611 万人，2010 年全国普通高校毕业生规模将达约六百三十万人，加上 2009 届三百多万没有找到工作的毕业生，在 2010 年涌入就业市场的大学毕业生人数将达到史无前例的千万人。二是高校的专业设置和课程建设滞后。近十年来的扩招，造成高校硬件规模急剧膨胀，而相对应的专业设置和课程建设等软件建设严重滞后，有的专业和市场需要衔接不好，专业和课程建设缺乏前瞻性，学生学非所用，市场不予认可; 学历层次与社会需求也不对称，市场需要的初、中级技能型人才缺口大，供给少; 另外，扩招以后各个层次的大学生整体素质和能力下降，浮躁、不踏实是通病，个人定位不准、职业生涯目标模糊; 三是金融危机使很多企业陷入困境，企业需求量大减。2008 年的世界性金融风暴，不仅结束了中国股市的神话，同时使中国这个
数学建模与数学实验 课程设计 学院数理学院专业数学与应用数学班级学号 学生姓名指导教师 2015年6月
数据的统计分析 摘要 问题：某校60名学生的一次考试成绩如下： 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图；检验分布的正态性； 若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数； 模型：正态分布。 方法：运用数据统计知识结合MATLAB软件 结果：符合正态分布
问题重述 某校60名学生的一次考试成绩如下： 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 （1）计算均值、标准差、偏差、峰度，画出直方图； （2）检验分布的正态性； （3）若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数。 模型假设 假设一：此组成绩没受外来因素影响。 假设二：每个学生都是独自完成考试的。 假设三：每个学生的先天条件相同。 三．分析与建立模型 像类似数据的信息量比较大，可以用MATLAB 软件决绝相关问题，将n 名学生分为x 组，每组各n\x 个学生，分别将其命为1x ，2X ……j x 由MATLAB 对随机统计量x 进行命令。此时对于直方图的命令应为 Hist(x,j) 源程序为： x1=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 ] x2=[77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 ] x3=[79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 ]
大学生就业率的统计学分析 一．近年就业趋势概述； 改革开放的30年来，我国从计划经济体制转向市场经济体制，经济结构和产业结构发生了重大调整，经济体制的改革导致就业体制和就业结构的变革。人口、农村剩余劳动力转移、实现工业化和现代化、国企职工下岗等中国特有的基本国情使我国的就业问题面临着更加复杂的经济环境。高校毕业生的总体供给与社会需求的矛盾,而另一方面 高校扩招又使得我国高等教育步入大众化阶段，导致每年大学生毕业生数量剧增 。 中国处于人口高峰期,存在大量的新增劳动力需要就业。由于毕业生数量急剧增长,而就业岗位增长缓慢,经济高增长与就业增长脱节的困难局面。而随着竞争的进一步加剧，由于工资差距，地域差距，毕业生普遍流东部发达地区，私营企业相比国家机关和企事业单位，就业人数迅猛增加。由专业之间供求不平衡更是使学非所用的矛盾逐渐显现 非重点院校毕业生和低学历毕业生就业相对困难。在这基础之上 毕业生对工作的满意程度降低，岗位流动的速率趋势加快。总的来说,大学生的就业前途不容乐观。 近年来,中国高校毕业生数量逐年增多,大学生面临严峻的就业形势,加之当前金融危机的影响,毕业生的就业受到前所未有的挑战,大学生在毕业后能否顺利就业,已成为全社会普遍关注的热点问题。大学生就业难既有社会原因、政策原因,也有大学生自身的原因。解决大学生就业难的问题事关大学生的切身利益,更关系到社会的和谐稳定,需要政府、企业、高校和大学生共同的努力。现在的年轻一代，实际上是中国社会转型中的一代，注定要承受付出转型代价的一代。他们的上一代，实际上仍然在吃传统体制的旧饭，并未真正的投入到市场竞争中；他们的下一代，将因为社会的不断进步而获得很大程度的劳动保障；而他们这一代，将注定在20年后的“白领失业浪潮”中变成中国社会最悲惨的人。这是时代的代价，没有办法的。 二．就业局势的统计学分析； 2014年各专业类的毕业生人数： 2008年到2014年大学生毕业生人数:
多层线性模型的解读：原理与应用 多层线性模型的解读：原理与应用浙江师范大学心理研究所陈海德Chenhaide351@ 一、多层数据结构的普遍性多水平、多层次的数据结构普遍存在，如学生嵌套于班级，班级有嵌套与学校。传统的线性模型，如方差分析和回归分析，只能涉及一层数据的问题进行分析，不能综合多层数据问题。在实际研究中，更令人感兴趣的是学生一层的变量与班级一层的变量之间的交互作用，比如，学生之间的个体差异在不同班级之间可能是相同的、也可能是不同的。学生数据层中，不同变量之间的关系可能因班级的不同而不同。因此，学生层的差异可以解释为班级层的变量。另一种类型的两层嵌套数据来自纵向研究数据，不同时间观测数据形成了数据结构的第一层，而被试之间的个体差异形成
了第二层。可以探索个体在发展趋势上的差异。二、传统技术处理多层数据结构的局限如果把变量分解到个体水平，在个体水平上分析。但是我们知道这些学生是来自同一班级的，不符合观察独立原则。导致个体间随机误差相互独立的假设不能满足。如果把个体变量集中到较高水平，在较高水平上进行分析。这样丢弃了组内信息，而组内变异可能占了大部分。三、原理☆水平1的模型与传统的回归模型类似，所不同的是回归方程的截距和斜率不再是一个常数，而是水平2变量水平不同，其回归方程的截距和斜率也不同的，是一个随机变量。如，每个班级的回归方程的截距和斜率都直接依赖于班级教师教学方法。☆多层线性模型分为“随机截距模型”和“随机截距和随机斜率模型”。“随机截距模型”假定因变量的截距随着群体的不同而不同，但各群体的回归斜率是固定，因此不同层次因素之间缺乏互动。“随机截距和随机斜率模
多元统计分析重点宿舍版 第一讲：多元统计方法及应用；多元统计方法分类（按变量、模型、因变量等） 多元统计分析应用 选择题：①数据或结构性简化运用的方法有：多元回归分析，聚类分析，主成分分析，因子分析 ②分类和组合运用的方法有：判别分析，聚类分析，主成分分析 ③变量之间的相关关系运用的方法有：多元回归，主成分分析，因子分析， ④预测与决策运用的方法有：多元回归，判别分析，聚类分析 ⑤横贯数据：{因果模型(因变量数)：多元回归，判别分析相依模型(变量测度)：因子分析，聚类分析 多元统计分析方法 选择题：①多元统计方法的分类：1）按测量数据的来源分为：横贯数据（同一时间不同案例的观测数据），纵观数据（同样案例在不同时间的多次观测数据） 2）按变量的测度等级（数据类型）分为：类别（非测量型）变量，数值型（测量型）变量 3）按分析模型的属性分为：因果模型，相依模型 4）按模型中因变量的数量分为：单因变量模型，多因变量模型，多层因果模型 第二讲：计算均值、协差阵、相关阵；相互独立性 第三讲：主成分定义、应用及基本思想，主成分性质，主成分分析步骤 主成分定义：何谓主成分分析 就是将原来的多个指标（变量）线性组合成几个新的相互无关的综合指标（主成分），并使新的综合指标尽可能多地反映原来的指标信息。 主成分分析的应用 ：（1）数据的压缩、结构的简化；（2）样品的综合评价，排序 主成分分析概述——思想：①（1）把给定的一组变量X1,X2,…XP ,通过线性变换，转换为一组不相关的变量Y1，Y2，…YP 。（2）在这种变换中，保持变量的总方差（X1，X2，…Xp 的方差之和）不变，同时，使Y1具有最大方差，称为第一主成分；Y2具有次大方差，称为第二主成分。依次类推，原来有P 个变量，就可以转换出P 个主
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类：数据分析评论（0） 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别； B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 分类1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时, 只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响
数据统计模型 多变量统计分析主要用于数据分类和综合评价。综合评价是区划和规划的基础。从人类认识的角度来看有精确的和模糊的两种类型，因为绝大多数地理现象难以用精确的定量关系划分和表示，因此模糊的模型更为实用，结果也往往更接近实际，模糊评价一般经过四个过程： (1)评价因子的选择与简化； (2)多因子重要性指标(权重)的确定； (3)因子内各类别对评价目标的隶属度确定； (4)选用某种方法进行多因子综合。 1.主成分分析 地理问题往往涉及大量相互关联的自然和社会要素，众多的要素常常给模型的构造带来很大困难，为使用户易于理解和解决现有存储容量不足的问题，有必要减少某些数据而保留最必要的信息。 主成分分析 是通过数理统计分析，求得各要素间线性关系的实质上有意义的表达式，将众多要素的信息压缩表达为若干具有代表性的合成变量，这就克服了变量选择时的冗余和相关，然后选择信息最丰富的少数因子进行各种聚类分析，构造应用模型。 设有n个样本，p个变量。将原始数据转换成一组新的特征值——主成分， 主成分是原变量的线性组合且具有正交特征。即将x 1，x 2 ，…，x p 综合成 m(m＜p)个指标z l ，z 2 ，…，z m ，即 z 1=l 11 *x 1 +l 12 *x 2 +...+l 1p *x p z 2=l 21 *x 1 +l 22 *x 2 +...+l 2p *x p .................. zm=l m1*x 1 +l m2 *x 2 +...+l mp *x p
这样决定的综合指标z 1，z 2 ，…，z m 分别称做原指标的第一，第二，…， 第m主成分，且z 1，z 2 ，…，z m 在总方差中占的比例依次递减。而实际工 作中常挑选前几个方差比例最大的主成分，从而简化指标间的关系，抓住了主要矛盾。 从几何上看，找主成分的问题，就是找多维空间中椭球体的主轴问题，从数学上容易得到它们是x1，x2，…，xp的相关矩阵中m个较大特征值所对应的特征向量，通常用雅可比(Jaobi)法计算特征值和特征向量。 主成分分析这一数据分析技术是把数据减少到易于管理的程度，也是将复杂数据变成简单类别便于存储和管理的有力工具。地理研究和生态研究的GIS用户常使用上述技术，因而应把这些变换函数作为GIS的组成部分。 2.层次分析法(AHP) Hierarahy Analysis 是T.L.Saaty等在70年代提出和广泛应用的,是系统分析的数学工具之一，它把人的思维过程层次化、数量化，并用数学方法为分析、决策、预报或控制提供定量的依据。 AHP方法把相互关联的要素按隶属关系分为若干层次，请有经验的专家对各层次各因素的相对重要性给出定量指标，利用数学方法综合专家意见给出各层次各要素的相对重要性权值，作为综合分析的基础。例如要比较n 个因素y＝{yl，y2，…，yn }对目标Z的影响，确定它们在z中的比重，每次取两个因素yi和yJ，用aij表示yi与yJ对Z的影响之比，全部比较结果可用矩阵A＝(aij)n*n表示，A叫成对比矩阵，它应满足： aij>0,aij=1/aij (i,j=1,2,...n) 使上式成立的矩阵称互反阵，必有aij＝l。 在旅游问题中，假设某人考虑5个因素：费用yl、景色y2，居住条件y3,饮食条件y4、旅途条件y5。他用成对比较法得到的正互反阵是： 在上式中a12＝2表示yl与景色y2对选择旅游点(目标Z)的重要性之比为2:1；a13＝7，表示费用yl与居住条件y3之比为7:1；a23＝4，则表示景色y2与居住条件y3之比为4：1。如果A不是一致阵(即A12、A23；不等于A13；)，需求正互友阵最大特征值对应的特征向量，作为权向量。
毕业生就业情况调查分析报告 长师青年在线发布单位：信息网络部发布时间：2010/5/3 阅读：224次近几年随着国家劳动就业制度和毕业生就业制度的改革，为毕业生就业“双向选择”创造了良好的条件，但同时也使毕业生承担了选择主体的巨大压力和竞争的严峻挑战。“大学生就业难”这一现象的出现，使大学生的就业问题逐渐成为学校、家长及学者关注的话题，并成为社会的焦点问题之一。造成“大学生就业难”的原因是多方面，也是较复杂的，而大学生的就业去向、择业标准与社会需求存在矛盾，是造成“大学生就业难”的一个不可忽视的原因。了解大学生的择业意向，加强对大学生的就业指导，帮助他们就业，是一项具有现实意义的重大课题。 近期，我系组建了“大学生就业状况调查小组”，在南京市人才市场对前往应聘的1000名大学生就业行为和意向进行了调查。调查结果显示：(1)外企是大学生就业的首选；(2)大学生期望收益越高就业概率越低。 一、调查方式 调查采取问卷调查的方式。本次调查共发放问卷150份，回收有效问卷141份，回收率为94%。 二、问卷内容设计 针对毕业生就业的主动性、依据、态度、所需信息等方面，共设24个选择题。（见附：毕业生就业思想状况调查问卷） 三、调查对象 问卷调查对象为10届毕业生。 四、调查分析：五种因素影响毕业生就业 通过调查的结果，经过详细的分析发现，影响毕业生择业行为的因素可以分为五类： 因素一：劳动力市场的制度性分割，影响大学生择业取向 为了了解大学毕业生的择业取向，调查小组在问卷中设计了以下一
个问题：你意向就业的地区是哪里。调查结果发现，将近八成的学生不愿意到农村就业；部分学生愿意去西部就业；大中城市是大学毕业生就业的首选；相比较国有企业，大学毕业生更多倾向于外资企业。 22.6%的大学生愿意到农村就业，而77.4%的学生不愿意去，也就是说有将近八成的学生不愿意到农村就业。从性别来看，男生愿意去农村工作的比例比女生高出5个百分点。21.5%的毕业生表示愿意去西部工作，这比一般人想象的比例要更高些，因为西部地区并不等于农村地区，特别是从20世纪90年代末期以来，国家西部地区得到了快速发展，但与东部沿海地区相比还显得落后，因此，65%的毕业生最愿意到沿海地区工作。由于学生最看重的是发展前景，而沿海地区经过20多年的改革开放，无论是经济发展水平，还是市场化程度，为大学生今后的发展提供了更多的发展空间。因此，沿海地区成为大学毕业生的就业首选。 相比较国有企业，大学毕业生更多倾向于外资企业。调查小组将单位划分为8类，即党政机关、国有大中型企业、外企、乡镇企业、高新技术企业、科研机构、学校和其他。调查结果显示：“外企”是大学毕业生就业的首选单位，占近30%。实际上，最近十几年来，外企一直受到学子们的青睐。随着计划经济体制的逐渐消融，“党政机关”的吸引力较以前相比减弱，但仍有近1/5的学生选择了党政机关。究其原因，调查小组分析认为，除工作相对稳定外，在很多人的心目中，公务员是个非常体面的职业。“高新技术企业”排在了第三位，超过“国有大中型企业”，这与我国近年来重视科技发展，为高新技术企业制定人才优惠政策密切相关，也与高新技术企业的待遇有关。尽管近年来国有大中
高校毕业生就业率统计办法 毕业生就业主要有以下几种形式： 1、毕业生通过学校与用人单位签定就业协议书，到用人单位就业。 2、毕业生与用人单位已签定劳动合同,或用人单位出具接收函，到用人单位工作。 3、定向、委培毕业生回原定向、委培单位就业。 4、毕业生以灵活方式就业，其中包括自主创业、自由职业等。 自主创业指创立企业（包括参与创立企业），或是新企业的所有者、管理者。包括个体经营和合伙经营两种类型。 自由职业指以个体劳动为主的一类职业，如作家、自由撰稿人、翻译工作者、中介服务工作者、某些艺术工作者等。 5、升学：包括专科毕业生升本科、毕业生考取研究生、考取第二学士学位（考虑到统计口径的连续性，暂列入就业统计范围）。 6、毕业生出国、出境留学、工作等。 7、毕业生参加国家、地方项目就业。 根据以上7种就业形式，毕业生就业状况概括为6种： 1、协议就业； 2、灵活就业； 3、自主创业； 4、自由职业； 5、升学； 6、出国 已就业毕业生人数=协议就业人数+灵活就业人数+自主创业人数+自由职业人数+升学人数+出国人数 毕业生就业率=已就业毕业生人数/毕业生总人数
一、与用人单位签定《毕业生就业协议书》 材料认定及要求：1、用人单位签章，用人单位需有独立人事调配权限或有人事调配权限的上级主管部门签章（事业单位需要政府人事部门核发的计划接收毕业生。国有企业一般都有人事接收权。非公有制企业需要经过政府人事部门所属人才交流中心进行人事代理来接收应届毕业生。事业单位实行聘用制和人事代理的可通过人才交流中心的人事代理渠道接收毕业生）；2、学校主管就业工作的部门签章鉴证；3、毕业生本人签字；4、《协议书》各项内容填写真实、完整。 二、与用人单位签定《劳动合同》 材料认定及要求：按照劳动合同法的规定，劳动合同应具备以下条款：1、用人单位的名称、住所和法定代表人或者主要负责人；2、劳动者的姓名、住址和居民身份证或者其他有效身份证件号码；3、劳动合同期限；4、工作内容和工作地点；5、工作时间和休息休假；6、劳动报酬；7、社会保险；8、劳动保护、劳动条件和职业危害防护；9、法律、法规规定应当纳入劳动合同的其他事项。 三、用人单位出具《毕业生接收函》 材料认定及要求：具有独立人事调配权限或有人事调配权限的上级主管部门出具接收毕业生人事关系（档案、户口、党团组织关系等）的接收函 四、参加各类项目计划 1、参加“三支一扶”、农村教师特设岗位计划、农村教师资助行动计划、西部计划等到； 2、录取选调生、选聘生、一村一名大学生计划； 3、参加国家和地方重大科研项目。 材料认定：各项目主管部门出具的录用文件、与项目承担单位签定的服务协议 五、参加各级机关、事业单位招考 材料认定：录用文件 六、应征入伍确定为预征对象 材料认定：应届毕业生预征对象登记表 七、其它 1、定向、委托培养毕业生； 2、定单培养毕业生。 材料认定：定向、委托培养协议、与企业签定的订单培养协议。
年高校毕业生就业状况调查报告
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2015年高校毕业生就业状况调查报告 从被调查的毕业生总体统计来看，如果将上表中第1~6项均视为“确定去向”的话，则毕业生毕业时的“落实率”达83.1%。 从学历层次的比较来看，落实率差异不大，都在80%以上。专科生的落实率最高，均为87.4%；其次是硕士生，为84.5%；第三是本科生，为81.5%；博士生的落实率最低，为81.3%。 从性别之间的比较来看：男性落实率高于女性。男性落实率为85.3%，女性为80.8%，两者差距主要体现在“已确定单位”上，男性高出4.8个百分点。 从学校类型的比较来看：高职大专院校的落实率最高，为89.4%；其次是“211”（包括“985”）重点大学，为86.5%；独立学院和民办高校排第三，为80.6%；普通本科院校最低，为77.7%。 从学校所在地的比较来看：东、中、西部地区高校之间存在差异，西部地区高校的落实率低于东部和中部。东、中、西部高校的落实率分别为85.9%、81.6%、78.4%。 起薪比较： 第一，学历越高起薪越高。从算术平均值看，专科生为2640元；本科生为4010元；硕士生为6363元；博士生为6753元。 第二，男性薪资高于女性。从算术平均值看，男性为4448元，女性为3896元，两者相差553元。 第三，重点院校薪资高于普通院校薪资。从算术平均值看，“211”（包括“985”）重点高校为5571元，一般本科院校为3944元，高职院校为2597元，民办高校和独立学院为2993元。 第四，东部地区薪资高于西部地区薪资。从算术平均值看，京津沪为5449元，东部地区为3401元，中部地区为2866元，西部地区为2680元。最高与最低收入之比为2.03倍。 第五，省会城市高于普通城市。省会城市或直辖市的平均收入最高，为4721元；地级市的平均收入为3605元；县级市或县城的收入平均为3066元；乡镇和农村的收入分别为2909元和3247元。最高与最低收入之比为1.63倍。 第六，工作单位性质之间存在差异。11个单位类型按照平均起薪由高到低的排列顺序依次为：科研单位5407元；三资企业5329元；国有企业 4801元；高等学校4404元；医疗卫生单位4056元；党政机关3967；其他企业3889元；其他事业单位3740元；私营企业（民营、个体）3647元；中小学(微博)3422元。最高与最低收入之比为1.58倍。 第七，工作类型之间存在差异：专业技术工作、企业管理工作、国家机关党群组织事业
可靠性数据分析的计算方法
PROCEEDINGS,Annual RELIABILITY and MAINTAINABILITY Symposium（1996） 可靠性数据分析的计算方法 Gordon Johnston, SAS Institute Inc., Cary 关键词：寿命数据分析加速试验修复数据分析软件工具 摘要&结论 许多从事组件和系统可靠度研究的专业人员并没有意识到，通过廉价的台式电脑的普及使用，很多用于可靠度分析的功能强大的统计工具已经用于实践中。软件的计算功能还可以将复杂的计算统计和图形技术应用于可靠度分析问题。这大大的便利了工业统计学家和可靠性工程师，他们可以将这些灵活精确的方法应用于在可靠度分析时所遇到的许多不同类型的数据。 在本文中，我们在SAS@系统中将一些最有用的统计数据和图形技术应用到例子的当中，这些例子主要包涵了寿命数据，加速试验数据，以及可修复系统中的数据。随着越来越多的人意识到创新性软件在可靠性数据分析中解决问题的需要，毫无疑问，计算密集型技术在可靠性数据分析中的应用的趋势将会继续扩大。 1.介绍 本文探讨了人们在可靠性数据分析普遍遇到的三个方面： 寿命数据分析 试验加速数据分析 可修复系统数据的分析 在上述各领域，图形和分析的统计方法已被开发用于探索性数据分析，可靠性预测，并用于比较不同的设计系统，供应商等的可靠性性能。 为了体现将现代统计方法用于结合使用高分辨率图形的使用价值，在下面的章节中图形和统计方法将被应用于含有上述三个方面的可靠性数据的例子中。2.寿命数据分析 概率统计图的寿命数据分析中使用的最常见的图形工具之一。Weibull 图是最常见的使用可靠性的概率图的类型，但是当Weibull概率分布并不符合实际数据的时候，类似于对数正态分布和指数分布这一类的概率图在寿命数据分析中也能够起到帮助。 在许多情况下，可用的数据不仅包含故障时间，但也包含在分析时没有发生故障的单位的运行时间。在某些情况下，只能够知道两次故障发生之间的时间间隔。例如，在测试大量的电子元件时，如果记录每一个发生故障的元件的故障时间，那么这可能不经济。相反，在固定的时间间隔内
数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析
贝叶斯统计模型时间序列分析模型决策树 逻辑回归
传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷