研究生面試问题.docVIP

研究生面试问题 摘要 本文是以我国研究生复试问题为背景，通过对所给信息的分析与处理，主要解决了以下问题： （1）建立多重插补模型，利用统计软件SPSS进行计算，补齐了原表中缺失的数据。专家甲的缺失分数填补为70分，专家乙的缺失分数填补为83分，专家丙的缺失分数填补为79分。 （2）首先建立了一个应用广泛且简单易行的平均值模型，即去掉一个最高分，一个最低分后取其均值，按照均值大小进行排名录取。为了增强说服力，也为了进行验证比较，建立了第二个模型，即改进后的模糊综合评价模型。定义了排名向量及排名参数，按照排名参数的大小进行排名录取。两种模型在前32名的排名中相似度达到了87.5%。 （3）根据通信原理中A律13折线的编码原理的逆过程即译码过程，以每位专家的评分和学生得分的平均值的方差为研究对象进行放大，使所得结果随方差的增大而按指数增加，定义权值函数和宽松系数。宽松系数越大则评分越宽松，经计算可知最严格的是专家戊，最宽松的是专家甲。 （4）根据问题二的结论，按三分之一左右录取，将两种排名方法所得到的前35名进行比较，给那些未在两种排名方法中均进入前35名的考生机会；除此之外再取排名在35名以后的95%置信区间内的考生，防止人才流失。综合两种情况共14名考生应当给予第二次面试机会，依次为1号，10号，12号，14号，33号，37号，38号，41号，42号，43号，49号，56号，80号，98号考生。 （5）建立肯德尔和谐系数模型，使用SPSS进行计算，共种可能。其中有6组满足要求，可代替五人组专家，其中甲乙戊专家组合的肯德尔和谐系数最高，是最佳选择。 关键字：补缺 排名 评价 肯德尔和谐系数 问题重述 1.1 问题背景 据统计，自2010年起，考研规模连续三年以超过10万人的速度在增长。2012年的考研报名人数已经达到165.6万人，比2011年净增14.5万人，再创历史新高。 我国的招生考试包括两个方面，初试及复试。初试为笔试，复试为面试。而复试更能反映出考生的综合素质。研究生招生的复试和录取工作是研究生招生考试的重要组成部分，是保证生源质量的关键环节。 问题二：依据题目中所给的面试成绩将101名考生进行排名，确定这101名考生的录取顺序。 问题三：根据所建立的模型，找出五位专家中打分最严格及最宽松的专家。 问题四：依据所建立的模型，找出应给予第二次面试机会的考生，并说明理由。 问题五：若第二次面试的专家小组只由其中的三位专家组成，应选择哪三位专家，并给出选择理由。 二、模型的假设 1）所有专家评分均保证公平公正原则； 2）所有的评分均有效，无坏值的存在； 3）所有专家独立打分。 三、符号说明 归因值的个数 考生成绩的最高分 考生成绩的最低分 第i个专家对第j个学生的评价分数 第j个学生的平均得分 因素论域 评价等级论域 等级模糊子集的隶属度 模糊关系矩阵 第i个专家对学生属于第j等级隶属度的判定 评价因素的权向量 模糊综合评价结果向量 M 排名参数 排名向量 第位专家打分与平均分的方差 方差的权值函数 宽松系数 四、模型建立与求解 4.1问题一 对于问题一，首先考虑用回归分析的方法，找出缺失值与现有值之间的关系，但利用Matlab计算的一次和二次的拟合结果却显示它们之间的相关度太小，只有0.16 ，远小于0.95，故无法采用。 经过查阅相关资料我们决定使用多重插补模型，并利用国际知名的统计软件SPSS（统计产品与服务解决方案 　多重插补的目的是为缺失值生成可能的值，从而创建一些“完整”的数据集。多重插补数据集对应的分析过程为每个“完整”数据集生成输出，并生成包含当原始数据集无缺失值时的结果估计的汇聚输出。这些汇聚结果通常比单一插补方法所提供的结果更准确。 模型建立 多插补的思想