数学建模优秀论文高校分类与排名

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1、高校分类与排名一、问题重述目前，由于不同的需要，很多机构对我国的高校进行了各种各样的排名与分类，他们的排名与分类方式五花八门，各有千秋，但是，在这其中也存在着一定的问题：这些排名与分类是否合理，有效；是否体现出了各个大学的真实实力；是否能建立起符合各种类型大学的排名与分类方法……这些都不得不使我们去思索如何去进行高校排名与分类，怎样才能更合理有效可信度高的得出排名与分类结果。二、基本符号说明符号符号含义说明第i个学校学科基础得分(i=1,2,…,780)第i个学校人才培养得分(i=1,2,…,780)第i个学校学术队伍得分(i=1,2,…,780)第i个学

2、校研究及成果得分(i=1,2,…,780)第i个学校总得分(i=1,2,…,780)第i个学校第j项参数(i=1,2,…780;j=1,2,…,22)第j项参数的权重(j=1,2,…,22)第j项参数与第j+n项参数无显著影响的概率（j=1,2,…,21;j

3、正、副教授）平均具有相同的创造能力，代表了该学校的学术能力；2、假设选用单年制或两年制的平均数来表示学校的科研产出能力，忽略了年度数据的波动性；3、经费总数从某一方面反映了政府和社会对学校的认同度；4、论文发表数中忽略国防科工委隶属学校及有关研究所因某些学科知识成果涉及国家机密，不能公开发表；5、授予博士、硕士学位的人数代表了学校的对社会、国家人才的贡献，忽略了人才对国家贡献的滞后性，也忽略了其个体之间作出贡献的差异；6、优秀博士生入选人数忽略了学科间的差异，表明了学校在全国的高等教育水平的高低；7、假设附表中的数据真实可信，搜集和计算的数据具有一定的合理

4、性。31四、问题分析对大学的综合排名是按一定的权重比例运用题目中附表2的数据，确定一个大学综合得分从而进行排序。专家给出的权重，可以作为计算依据，同时，我们必须运用其他方法，根据数据算出相应因素权重；对大学的分类，我们要找出一定的依据，根据所给的有限数据，分析其差别，然后进行分类；要选出重点扶持高校，就必须分析其投入产出的效率，通过比较这个效率的高低情况，来确定重点扶持对象。五、模型的建立与求解目前，大学的分类和排名，都是根据其相关数据进行的，而这些因素间都或多或少的存在着一些相互联系，他们共同作用的复杂结果就构成了评价各个学校实力的有利依据。从所给数据中

5、可知，大学的排名是以22个影响因素为主要依据，而这些因素对其实力评价的影响大小各不相同。因此，我们运用Matlab编程运算，进行了影响排名的22个因素中每两个因素的方差分析（），比较总体样本中多行多列数据的均值，不同列中数据表示单一因素的变化情况，不同行中的数据表示另一因素的变化情况，运算结果返回零假设（：列数据的均值与行数据的均值相同）成立的概率值。如果概率值接近于0，则值得怀疑。我们就可以得到任意两列（任意两因素）间的依赖关系，即：（1）若，则表明所选两因素有显著的相互影响，其中一种因素随另一因素变化而变化，特别是接近于0时，所选两因素间存在显著影响；

6、（2）若，则表明所选两因素间无显著影响，特别是31接近于1时，所选两因素几乎无相互影响（其中一种因素几乎不随另一因素变化而变化）；（3）若为不定量（如：），则表明所选两因素存在着不确定的关系，其中一种因素不一定随另一因素变化而变化。在这基础上，我们便可根据各个因素对大学实力影响的大小，给出各个因素对学校综合得分的权重，进而计算出各个学校的综合得分，在根据综合得分进行排名。同时，我们可通过某些学校突出影响因素所属的范畴，对大学进行分类。§5-1对780所高校进行排名5-1-1对高校的A类排名方法模型1、A类排名方法模型的建立及相关计算公式根据所给因素的不同属

7、性特征，我们将这22类因素分为四大主要因素：学科基础、人才培养、学术队伍、科学研究及成果。其中的权重是我们从网上搜索的专家给出的各种因素的权重，我们进行了综合分析所确定的：计算原则：为了是四大主要因素各项得分能够相加，以便计算每所学校总得分，我们采取了根据分项排名，计算相对分数的原则。每项评分中得分最高的学校，其最终得分即为100分其他学校在该项的最终得分为该校得分除以最高分的相对百分比，然后再用相对得分乘以该因素在总因素中的百分比，即得该校在相应因素中的最后得分。四大主要因素得分相加就是这个学校的综合得分。（1）学科基础（实际一级学科点数实际博士点数实际

8、硕士点数）：由如下公式我们可以算出：（2）人才培养(2003年授予