大学生贫困认定模型ppt课件.pptVIP

四、综合评价模型的建立与求解 根据以上所得数据，建立贫困生综合指标评价体系模型： 带入附录2中的数据计算（具体计算结果见附录3），根据学生所得贫困程度评分，降序排列。按某校国家助学金名额百分比10%计算，获得助学金的学生人数为25人，级别分别为2000元、3000元、4000元。三个级别的比例为3:5:2。励志奖学金占在校生的1%，每年5000元。国家奖学金名额的百分比为0.1%。每年8000元。 所以得各个级别的获奖人数分别为7,12,5,2,0。按排名的先后，取第1、2名为励志奖学金，级别为5000元。3—7名为国家助学金获得者，级别为4000元，取8—19名为国家助学金获得者，级别为3000元，取20—26名为国家助学金获得者，级别为2000元。 五、对模型二作出评价 根据模型二的结果（结果见附录3）用模型一对其作出评价，计算出各个指标的指标值和标准值，并计算出总评分。结果见下表： 由最终的计算结果知模型二的总评分大于模型一中某校家庭经济困难学生认定标准选出获得各种奖助学金的学生的总评分。说明建立的大学贫困生认定模型较好。 模型三 一、未得到资助的贫困生人数 通过对模型二的结果分析 ,发现评分在0.459以下的家庭收入与支出基本平衡，因此可以认为评分在 0.459以上的都可以认为是家庭贫困的，则未获得国家助学金资助的学生人数等于总的贫困的学生人数减去获得国家奖学金资助的学生人数。 根据附录3所得的结果，总共有87人家庭贫困，获得资助的人数为27人，所以家庭贫困未获得的国家奖学金资助的学生人数为52人 优点： 1、指标的选取过程充分兼顾了学生的满意度和实际情况两个方面。采用主客观赋权法确定权重的方法，使权重系数具有合理性。采用功效系数法对数据进行标准化处理； 2、所建立的模型简单易懂，又可解决实际问题； 3、所选取的评定标准较多，使建立的模型更具有可信性 缺点： 1、在建立评分矩阵时，赋予的值主观性较强； 2、所给数据只是两个专业的学生，不具有代表性，应该在每个专业选定一部分人，这样的样本更具代表性； 3、所给数据的项目较少，可增加一些学生学习是否刻苦，老师学生对其个人评价等。 通过对模型一、二的建立，我们可用这种模型来解决与其相类似的问题如：农村贫困户的选取、人大代表的选取、公平的席位分配； 对于模型二建立的标准如果能增加一些评判标准，如：学生的成绩、同学和老师的评价、家庭人口分布情况（优先考虑老人较多的）。 [1] 姜启源，数学建模（第四版），高等教育出版社，2011.12。 [2] 韩中庚，实用运筹学，清华大学出版社，2011.8。 [3] 河北工业大学学报，主成分分析法在多指标综合评价方法中的应用，河北工业大学学报，1999，第一期。 [4] 王斌，Excel 2003电子表格实用教程，清华大学出版社，2009. 第一章 摘要 第二章 问题重述 第三章 问题分析 第四章 模型假设 第五章 符号说明 第六章 模型的建立与求解 第七章 模型的优缺点分析 第八章 模型的推广与改进 第九章 参考文献 为了使贫困学生能够继续大学学习，国家设立了国家奖学金、国家助学金、励志奖学金，为了能够合理的分配这些奖助学金的名额，建立综合评价指标对每一个学生的家庭贫困程度进行评价。选取学费所占家庭综合收入的比例、家庭所能支付读书的费用、兄妹中几人正读大学、家庭看病费、学生在校的所用费用五项指标作为评价标准。通过查询分析确定客观权重，再运用相对比较法确定主观权重。并由客观权重与主观权重确定最终的综合权重。采用功效系数法对各项指标进行无量纲处理。最终计算出每个学生的总评分，总评分越高，学生家庭越贫困，按照评分由高到低分配奖学金。 为了评价大学贫困生认定模型的优劣。再建立一个综合评价指标体系模型对大学贫困生认定模型进行评价。公平度、表现较差的学生获得奖助学金的比例、未获得奖助学金的贫困生人数的比例三项指标建立评价体系。确定各项指标权重，并用功效系数法对其进行无量纲处理。算出某校家庭经济困难学生认定标准的总评分0.3205，之后对已建立的贫困生认定模型进行评价，算出其总评分0.4872，比较发现得知，所建立的贫困生认定模型优于某校家庭经济困难学生认定标准模型。 关键词： 综合分析法 相对比较法