大学生就业问题的数学模型
数学建模 大学毕业生就业问题
数学建模毕业生就业问题本文讨论了在新的就业形势下大学生的就业问题。
首先，通过对影响就业的因素的分析，建立线性回归模型，利用逐步回归分析求解模型，我们得出了影响大学生就业的主要因素是专业前景和政治面貌。
其中，专业前景占的比重要大一些。
通过对不同专业就业情况的讨论，在进一步假设的基础上选取样本数据，分别计算各专业的就业率、初始薪金均值及目前薪金均值，在作图比较的分析下给出客观评价。
问题三：给出某一专业毕业生的就业策略。
我们选定“计算机”专业毕业生作为研究对象，再次利用逐步回归模型，探究在该专业毕业生就业情况中起主要作用的因素，以此为依据就初始学历、专业是否对口等方面提出针对性策略建议。
问题四：结合实际探讨毕业生就业情况与地区经济发展水平间的关系。
在明确研究背景的基础上，我们选取了八个不同城市作为研究对象，分别计算该地大学毕业生就业率，得出地区经济发展现状与就业率呈正相关的结论。
问题五：对我校毕业生就业提出指导性建议。
在本题研究成果的基础上，结合我校实际，分析了就业压力、自身期望、企业需求等方面的现存问题，从就业观、薪金要求、专业对口等几个方面给出就业指导建议。
一、问题提出随着我国大学教育逐步向大众化方向转变，招生数量连年增多，导致大学毕业生就业情况逐步严峻。
2007年全国普通高校毕业生将达到495万，比2006年增加82万。
大学毕业生的就业率高低，既有社会整体大环境的因素，也有专业结构、培养方向、教学方式、学生学习态度等多方面的原因。
附件给出了一个七千多名毕业生的调查数据，请你根据这些数据，建立相应的数学模型，研究以下问题：（1）影响毕业生就业的主要因素是什么，并对相关因素进行排序；（2）评价不同专业的毕业生就业情况；（3）给出某一专业的毕业生的就业策略；（4）请你结合其他信息对毕业生就业与区域经济发展水平之间的关系作出评价；（5）结合中央民族大学本科教育现状，写一篇对在校生今后就业具有实际指导意义的短文。
高等院校毕业生就业的数学模型
高等院校毕业生就业的数学模型【摘要】：随着我国就业制度的变革与高校的扩招，毕业生就业形势发生了巨大的变化。
本文从整个社会和大学生自身的角度来研究高校毕业生就业，分别建立了毕业生就业率的微分方程模型和高校毕业生就业选择的层次分析模型。
模型一：从宏观来看，影响毕业生就业率的因素很多，包括社会经济发展状况、就业观念以及学生综合素质等。
结合各因素作用，本文给出了描述高校毕业生就业率的微分方程模型，通过分析数学模型得到了一些关于毕业生就业率和社会需求之间相协调的定性结论，为较好地解决就业问题提供重要的理论参考。
在此基础上，通过对高校毕业生人数和就业率的实际数据调查，计算确定了微分方程定性模型中的参数。
模型二：在就业市场中，时常会出现“有人没事干、有事没人干”的现象。
探其原因，很大程度上是由于缺乏一套科学选择工作的方法。
影响就业岗位选择的因素是多方面的、复杂的，经过分析最终确定了影响毕业生工作选择的6个因素。
在此基础上，我们建立层次结构，构造判断矩阵，进行权重计算，开展一致性检验，直至完成该毕业生的岗位选择。
通过建立数学模型，为大学生的岗位选择提供可靠的参考依据。
大学毕业生就业问题，需要引起整个社会的高度重视。
在本文基础上，我们对该问题的今后研究进行了展望。
【关键词】：就业率，微分方程模型，岗位选择，层次分析模型一 引言1.1论文论文研究的研究的研究的背景背景随着改革开放的不断深入，中国快速稳定的经济发展带动着整个社会的共同进步。
但不可否认的是，在经济高速发展的同时，也相应出现了一些社会问题，给整个社会的和谐发展带来了不稳定的因素。
其中以就业和贫富悬殊问题最为突出，论文基于当前社会的就业问题展开。
自1999年高等学校扩大招生以来，全国高校毕业生人数逐年递增，按照教育部公布的数字，2002年至2008年，全国高校毕业生总数分别为145万、212万、280万、340万、413万、495万、559万[1]。
“十一五”期间，毕业生人数每年仍将以近15%的速度递增，将有超过2700万名毕业生需要就业。
数学建模：大学生择业模型
毕业生就业的选择姓名：刘家涛学号：10140101030班级：应数一班院系：数学与信息科学系大学生择业模型一．摘要当今社会，大学毕业生选择就业的方向有多种，并且还要考虑多种因素。
我们应用层次分析法，将决策问题分为3个层次，首先是目标层：选择职业，其次是准则层：社会地位、工作环境、经济情况、发展前途、住房条件，最后是方案层：政府机构、中外合资/外资、国有企业、民营企业、事业单位/非营利组织、自主创业。
通过比较各准则对于目标的权重，及各方案对于每一准则的权重，之后将方案层对准则层的权重及准则层对目标层的权重进行综合，最终确定方案层对目标层的权重，α=(0.1979,0.1057,0.3102,0.0444,0.0734,0.2684)’，即大学毕业生选择职业的顺序依次为：政府机构、中外合资/外资、国有企业、民营企业、事业单位/非营利组织、自主创业。
关键词：层次分析法，一致性检验，归一化二．问题重述面临毕业，高校大学生常常徘徊在人生的岔路口，不知如何选择，就是就业、考公务员从政还是考研，假如你就是一位即将毕业的大四学生，你如何考虑这些方案？根据那些依据进行选择？一般的依据有社会地位、工作环境、经济情况、发展前途、住房条件等因素。
能否用层次分析法建模将政府机构、中外合资/外资、国有企业、民营企业、事业单位/非营利组织、自主创业等各种可能的方案排序？三.问题分析首先，我们建立层次结构模型，用成对比较法得到第二层对第一层的矩阵为A, 计算出权向量β,并且做一致性检验。
其次，我们用成对比较法得到第三层对第二层的矩阵为B1，B2,B3,B4,B5,计算出权向量w1,w2,w3,w4,w5,并作出一致性检验，最后得出第三层对第一层的组合权向量α，并作出组合一致性检验。
四.模型假设1.假设主观数据真实可靠。
2.假设大学生择业时，只考虑到题中五种因素。
五.符号说明D1:社会地位D2：工作环境D3：经济情况D4：发展前途D5:住房条件P1:国有企业P2：中外合资/外资P3：政府机构P4：民营企业P5:事业单位P6：自主创业α：组合权向量β：第二层对第一层的权向量Wi: 第三层对第二层的权向量（i=1,2,3,4,5,6）λ：Bi的最大特征值。
数学模型课程设计：基于层次分析法的高校毕业生择业问题的研究
数学与计算科学学院学院信息与计算科学专业*** 班课程名称数学模型课程设计题目基于层次分析法的高效毕业生择业问题研究任务起止日期：2010 年 6 月23 日～2010 年7月2日目录一问题的重述 (1)二问题的背景 (1)2.1 就业背景 (1)2.2 层析分析法 (3)2.3层次分析法的基本步骤 (3)2.3.1、建立层次结构模型 (4)2.3.2构造成对比较阵 (4)2.3.3计算权向量并做一致性检验 (4)2.3.4计算组合权向量并做组合一致性检验 (5)三模型假设 (5)四符号说明 (5)五模型的构建 (6)5.1 建立AHP层析结构模型 (6)5.2 确定权向量并做一致性检验 (7)5.2.1 比较尺度的选取 (7)5.2.2 建立正互反矩阵A (8)5.2.3 权向量确定 (8)5.3 确定方案层对准则层权向量并做一致性检验 (9)5.4 计算总排序向量并做一致性检验 (11)六最优方案的确定 (11)七总论 (12)一问题的重述刚毕业的大学生面临职业岗位选择的问题，这个过程是比较复杂的，因为要考虑很多因素，诸如：这个职业能否有丰厚的收入、是否适合个人兴趣及发展、能否得到良好的声誉及职业贡献等。
面对诸多因素，我们慎重考虑反复比较，希望可以做出最优决策，但是由于太多主观因素的作用，有时只能看到眼前利益；若从长远发展来看，做出的决策往往不太理想。
为了可以找到一个更客观更优的决策，我们希望找到一个定性个定量相结合的方法。
（1）请为大学生的择业选择出一个最优的方案，并对设计方案的优缺点进行分析说明（可生成一些合理的数据进行分析说明）；（2）在决策者作出最后的决定以前，他必须考虑很多方面的因素或者判断准则，最终通过这些准则作出选择。
二问题的背景2.1 就业背景大学生就业难已成为我国社会广泛关注的又一重大就业问题。
对于大学生就业难的成因研究，大多数学者分别从需求、供给及供求匹配三个角度来进行，大体上有三方面的归因：从需求角度看，是就业岗位总量不足和结构偏差；从供给角度看，是就业观念、就业偏好影响与就业能力不足，核心问题是就业能力不足；从供求匹配角度看，是公共就业服务不完善和教育的供需双方信息沟通不畅。
高校毕业生就业率和招生规模的数学模型
高校毕业生就业率和招生规模的数学模型1化存才云南师范大学数学学院, 昆明, 650092E-mail：cuncai-hua@摘要：提出了描述高校毕业生就业率和招生规模的几个微分方程和时滞微分方程模型，通过分析数学模型得到了一些关于毕业生就业率和计划招生规模的定性结论，从而为较好地解决有关就业与招生的实际社会问题提供重要的理论参考。
关键词：微分方程模型，时滞微分方程模型，就业率，招生规模1. 引言近年来，随着我国“教育立国”，“科教兴国”和“人才强国”战略决策的顺利实施，“控制人口增长”和“人力资源优化”并重的人口发展战略目标的调整，担负起高级专业人才培养任务的我国高等教育得到了前所未有的快速发展。
有资料显示[1]，2000年我国25-64岁的劳动人口中，接受过高等教育的仅为5.2%，平均接受教育的年限为7.97%，而且高等教育的人才培养结构与就业市场需求存在结构性偏差。
所以自1999年以来，我国高校招生规模的扩大对于拉动内需和促进高等教育的大众化进程起到了积极的作用[2]。
至今，高等教育的发展呈现出大众化的和高增长率的趋势[3]。
高校的招生和毕业生的就业问题是相互影响的，高校扩大招生规模使得较多的人有机会接受高等教育，然而却又给毕业生的就业带来了较大的冲击；反之，毕业生的就业情况也将直接影响着高考考生对于高等学校的专业选择，因而也就对高校的招生规模和国家的“人力资源优化”产生极大的反作用。
目前我国高校的招生是按计划进行的，而毕业生的就业则是顺应劳动力市场要求的，所以近年来毕业生的就业难度越来越大，2002年与2003年的初次就业率分别为71.7%与64.4%[2]。
截止2004年9月，全国高校毕业生的平均就业率达73％。
2005年，教育部提出高校毕业生的就业目标不低于2004年的73%，同时启动了“关注中国大学生就业”系列活动。
实际上，我国高校的招生和就业问题长久以来就一直都牵动着千家万户，都是高校的重点工作，受到了高校，教育界和社会的高度重视，成为了不衰的社会经济的热点问题，原因之一是在就业形势日趋严峻的情况下，人们普遍地接受了“投资教育”和“选择高等教育”的观念，他们认为只有这样才能增强在就业中的竞争力。
数学建模关于毕业生就业分析及量化分析
作者：来源：发表时间：2006-05-28[本文系作者主持的国家社会科学基金项目(02CJY002)研究成果之一，福建省教育科学基金课题(03SJY03)研究成果之一，国务院侨办基金项目成果之一，泉州市社会科学基金研究成果之一。
] [张向前，亦名张退之，1976年6月生人，男，汉族，福建仙游人，西安交通大学工商管理博士，国立华侨大学人力资源教研室主任，主要从事经济管理与经济法等研究。
联系地址：福建泉州国立华侨大学经济管理学院张向前收邮政编码：362011电邮及电话附文尾。
]据教育部今年4月发布的资料，2004年全国有280万高校毕业生，比2003年增加68万人，增幅达32％。
全社会新增劳动就业岗位900万个，其中有 500万个要解决下岗职工的再就业问题，剩下的就业岗位，除了要解决280万大学生就业，还有200多万的中专毕业生等待就业〔1〕，加上多年积累下来的待业人员，高校毕业生的就业局面相当严峻，就业问题是当前大学毕业生面临最大难题。
是不是我国大学毕业生太多了!目前我国大学生人数占总人口数的比例与世界发达国家相比，差距仍然很大,1996年我国高等教育毛入学率8.3％，到2002年达15%，1997年世界平均毛入学率17.8％，发达国家平均是 61.1％〔1〕，应该看到，我国高等教育还处在世界发展水平的初级阶段，还不能够完全满足我国经济社会快速发展的需求，有着强大的发展空间。
那么，大学生为什么还是面临着就业难题，本文就此进行分析。
一我国大学生就业市场新变化最近几年，我国大学毕业就业产生不少新变化。
首先，我国本土大学生面临国际联合办学机构竞争。
近几年来，我国高教市场逐步向国外资本开放，各种形式外国教育机构的进入，产生了更多类型的人才培养机构，他们不但提供了人才短期培训，不少教育机构还与国内大学进行联合办学，这种全新人才培养模式直接挑战了中国本土高校人才培养模式，对我国本土高校大学生就业增强了不少的竞争对手。
大学生就业问题数学模型
重庆交通大学学生实验报告实验课程名称数学模型课程设计开课实验室数学实验室学院XXX级XXX 专业 1 班开课时间2013 至2014 学年第 2 学期设计题目大学生就业问题2013 年12月大学生就业问题摘要：近年来，我国高校毕业生数量逐年增多，加之当前金融危机的影响，毕业生的就业形势受到前所未有的挑战，甚至出现了所谓“毕业即失业”的说法。
因此大学生毕业后能否顺利就业，已成为全社会普遍关注的热点问题。
大学生就业难不仅有社会原因，也有大学生自身的原因。
如何解决大学生就业难的问题不仅关系到大学生的切身利益，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。
本文从大学生自身，企业和社会三个大方面方面进行了分析和论述，从而总结出相关的结论及解决大学生就业难题的可行方法。
关键词大学生就业Matlab 数据拟合一、问题重述据中国媒体援引人力和社会保障部的最新统计数据，二零一零年全国高校毕业生为630万人，比去年的611万多19万人，加上往届未能就业的，需要就业的毕业生数量很大，高校毕业生就业形势十分严峻。
随着九十年代末大学扩招和教育产业化政策推行以来，大学生人数的增幅远远超过经济增长所需要的人才增长，大学生就业不难才是怪事，"毕业即失业"成为中国大学生的普遍现象。
尽管如此，中国教育部决定继续扩大全日制专业学位硕士研究生招生规模，努力培养更多高层次、应用型人才。
表面上看，研究生扩招能提高大学生学历层次，可以缓解就业难。
但是，如果不清理高等教育积弊，扩招研究生来应对就业难将是饮鸩止渴，使就业矛盾更加突出。
现在大学生就业难的问题，是由许多原因造成的，既有社会原因，也有历史原因。
请用数学建模的方法从以下几个侧面探讨大学生就业问题：（1）利用网上大学生就业统计数据建立大学生就业供需预测模型，利用所建模型对2012年就业形势进行预测；（2）分析影响大学生就业的主要因素，建立就业竞争力评价模型，利用所建模型评估你的竞争力；（3）利用定量分析的结果，给相关政府部门提出增加就业的建议以及你个人提高就业竞争力的打算。
基于Logistic回归模型的数学专业大学生择业就业对比分析
基于Logistic回归模型的数学专业大学生择业就业对比分析【摘要】本文通过基于Logistic回归模型的分析，研究了数学专业大学生在就业市场上的现状和趋势。
首先介绍了Logistic回归模型的理论基础，然后对数学专业大学生的就业现状进行了详尽分析。
接着利用Logistic回归模型对数学专业大学生的就业进行了预测，并对预测结果进行了对比分析与讨论。
最后结合数据处理与模型评价，探讨了就业市场对数学专业大学生的影响以及Logistic回归模型在大学生择业就业中的应用价值。
本研究为理解数学专业大学生的就业状况提供了新的视角和方法，同时也为相关领域的未来研究提供了一定的参考和展望。
【关键词】数学专业、大学生、择业就业、Logistic回归模型、对比分析、数据处理、模型评价、就业市场、影响、应用价值、展望1. 引言1.1 研究背景数目、格式要求等等。
数学专业一直以来都是学科中的重要分支之一，其所掌握的严谨的逻辑思维与抽象推理能力被认为是许多行业和企业所需的核心素养。
随着社会经济的发展和就业市场的变化，数学专业的大学生们在就业选择上也面临着诸多挑战。
一方面，传统数学岗位的需求有所减少，新兴行业和职位对数学专业人才的需求增加。
了解数学专业大学生的就业现状，并预测未来的就业趋势，对于帮助学生选择职业方向，提高就业竞争力具有重要的意义。
基于以上背景，本研究将运用Logistic回归模型对数学专业大学生的就业情况进行分析与预测，从而探讨数学专业学生在当前就业市场中的优势和挑战，为他们未来的职业发展提供参考与指导。
通过研究Logistic回归模型在大学生择业就业中的应用，也将进一步探讨该模型在其他领域的潜在应用价值，为相关研究提供新的思路和方法。
1.2 研究意义数目统计等。
部分如下：通过对数学专业大学生的就业现状进行分析，可以帮助学生了解目前的就业市场需求和趋势，为他们未来的求职打下基础。
利用Logistic回归模型进行预测分析，可以帮助学生和教育部门更好地了解数学专业毕业生的求职状况，有针对性地进行职业规划和指导。
大学生就业选择问题的数学模型
大学生就业选择问题的数学模型路璐;梁金成;张炳策;类浩【摘要】针对大学生就业选择问题建立数学模型,并对模型进行分析.通过调查研究获得各影响因素所占比重,运用层次分析法构建大学生就业选择问题的数学模型,为大学生选择就业岗位提供参考.【期刊名称】《北京工业职业技术学院学报》【年(卷),期】2015(014)004【总页数】3页(P47-49)【关键词】大学生就业;层次分析法;权重【作者】路璐;梁金成;张炳策;类浩【作者单位】北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042;北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042;北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042;北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042【正文语种】中文【中图分类】O241.60 引言大学生就业一直都是全社会各界人士关注的热点问题，许多大学生毕业后找不到适合自己的岗位，有的虽然已经就业，但对自己的岗位并不满意，出现频繁跳槽的现象，给自己和社会都带来了严重的损失。
基于此问题，本文运用层次分析法，建立大学生就业选择的数学模型，为大学生选择就业岗位提供参考。
1 模型假设(1)假设有A，B，C 3家单位供该毕业生选择;(2)假设该模型中的学生是正常个体，就业能力属于平均水平。
2 模型构建我们最终的目标是在A，B，C 3家单位中选出最好的一家，因此目标层是“就业单位选择”。
影响就业选择的因素有很多，选取大学生普遍关心的6个因素［1］:福利待遇、发展前景、专业匹配、工作环境、企业性质、工作地点作为准则层;单位A、单位B、单位C为方案层。
现应用层次分析法对大学生就业过程中普遍关心的影响因素构造层次结构图，如图1所示。
图1 大学生就业选择层次结构图2． 1 构造比较矩阵2．1．1 准则层6个因素对目标层的比较矩阵为了保证准则层中6个因素在大学生就业选择问题中比重的合理性，随机抽取173名大学生就福利待遇、发展前景、专业匹配、工作环境、企业性质、工作地点等6个因素进行调查，收回有效问卷149份。
基于Logistic回归模型分析大学生就业影响因素-2019年精选文档
基于 Logistic 回归模型分析大学生就业影响因素、数据分析文中的数据采集自山东财经大学燕山校区统计学院统计0801、统计 0802共 62名毕业生，包括他们的就业、学习、思想 和基本情况，数据来自于统计学院学生工作办公室，因此，数据 真实可信。
基本情况包括学生的学号、姓名、性别、班级和户籍性质。
学习情况中有学生大学四年平均绩点和英语等级成绩情况。
思想 情况包括学生的政治面貌状况以及大学期间是否担任班内职务 状况。
数据中的户籍性质分为城市户籍和农村户籍。
英语水平分 为未过六级和过六级两种情况。
此外，还需要特别说明的是，两 个班共有毕业生 79 人，本文所研究的就业状况中不包括考取研 究生以及出国深造的学生， 这样，除去考取研究生和出国深造的 毕业生 17人以外，实际有效样本量是 62 人。
本案例中所采用的 数据的基本特征如表 1 所示：从表 l 可以看出，研究中的山东财经大学 12 届统计学 62 名 毕业生中，成功找到工作的有 34 名，占到所调查总数的 54.8%。
性别方面，女生毕业生比例达到 67.7 ，男女生的比例有着显著 的区别，这也符合经济类院校的特点。
61.3%的学生都是城市户 口。
学习成绩用毕业生大学四年的平均绩点表示，平均绩点在2.8 到3.7 之间的占到 41.9%，平均绩点介于这个水平的可以认口 号、为是学习成绩较优秀的毕业生。
有45.2%的学生通过了大学生英语六级考试，有24.2%的毕业生是党员身份，大约20%的毕业生在大学期间担任过一定班级职务。
二、大学生是否就业的Logistic 回归模型在因变量是分类变量时，通常采用Logistic 回归分析来研究分类因变量与一组解释变量之间的关系。
本文中将就业与否作为模型的因变量，其取值有两种可能，是和否。
本文从六个方面探讨毕业生就业的影响元素：学业成绩、是否是党员、性别、英语等级、籍贯、是否担任过班内职务，这六个元素便是模型的自变量。
大学生就业问题数学模型的建立与模拟
大学生就业问题数学模型的建立与模拟引言随着社会和经济的不断发展，大学生就业问题日益成为社会关注的热点话题。
为了更好地了解和解决大学生就业问题，我们可以建立数学模型来分析和预测就业的情况。
本文将介绍大学生就业问题数学模型的建立与模拟方法。
问题的提出大学生就业问题是一个复杂的系统问题，涉及多个变量和因素。
为了建立数学模型，我们需要明确问题的目标和限制条件。
目标我们的目标是分析大学生的就业情况，包括就业率、就业满意度、薪资水平等指标，并预测未来的就业趋势。
限制条件1.就业市场的需求和供给会受到多个因素的影响，比如经济发展水平、行业结构、技术进步等。
2.大学生的就业选择会受到个人兴趣、专业背景、就业机会等因素的影响。
3.大学生的就业情况也受到政府政策的影响，比如鼓励创业政策、优惠就业政策等。
模型的建立基于上述问题的目标和限制条件，我们可以建立一个数学模型来分析大学生就业问题。
数据的收集首先，我们需要收集相关的数据来支撑数学模型的建立。
可以从多个渠道获取数据，比如统计局发布的就业数据、高校毕业生调查问卷、企业招聘信息等等。
建立数学模型我们可以将大学生就业问题看作一个优化问题，即最大化就业率、就业满意度和薪资水平等指标。
基于这个优化问题，我们可以考虑以下几个因素：1.就业市场的供给和需求：可以用供需曲线模型来描述市场的平衡情况。
供给曲线表示企业提供的岗位数量，需求曲线表示大学生的就业需求。
2.大学生的个体选择：大学生会根据自身的兴趣、专业背景等因素选择就业行业和岗位。
我们可以使用抉择模型来描述这个过程。
3.政府政策的影响：政府的政策会对大学生的就业产生影响，我们可以考虑政策因素对就业市场供需曲线的偏移和斜率的影响。
4.经济发展的影响：经济的发展水平也会对就业市场产生影响，我们可以考虑将经济发展指数作为一个变量来衡量。
综合上述因素，我们可以建立一个数学模型，包括供需曲线的建立、抉择模型的建立和政策、经济发展因素的引入。
大学生就业问题数学模型的建立与模拟
大学生就业问题数学模型的建立与模拟引言随着社会的发展和教育的普及，大学生就业问题日益引起人们的关注。
如何有效地解决大学生就业问题，对于推动社会经济的发展和提升大学生就业质量具有重要意义。
本文将通过建立数学模型来分析大学生就业问题，并进行模拟研究，以期为解决这一问题提供科学依据和参考。
问题的描述大学生就业问题可以分为两个维度：供给和需求。
供给方面，大学生数量逐年增加，而就业机会相对较少；需求方面，企业对于人才的需求也在不断变化。
因此，我们需要建立一个数学模型，来描述大学生就业问题的动态变化过程。
模型的建立1. 建立供给模型假设大学生的数量为N，就业机会的数量为M。
则大学生的供给量和就业机会的需求量可以用以下公式表示：供给量 = N需求量 = f(M)其中，f(M)表示就业机会的需求量函数，该函数与就业机会M相关。
2. 建立需求模型假设大学生的就业能力为A，就业机会的质量为Q。
则大学生的需求量和就业机会的供给量可以用以下公式表示：需求量 = g(A)供给量 = Q其中，g(A)表示大学生就业能力的需求量函数，该函数与就业能力A相关。
3. 建立匹配模型匹配模型用于描述大学生与就业机会之间的匹配程度。
假设匹配程度为P，则匹配模型可以用以下公式表示：匹配程度 = h(N, M, A, Q)其中，h(N, M, A, Q)表示匹配程度函数，该函数与大学生数量N、就业机会数量M、就业能力A和就业机会质量Q相关。
4. 建立变动模型变动模型用于描述大学生就业问题的动态变化过程。
假设时间为t，则变动模型可以用以下公式表示：大学生数量的变化量= ΔN(t)就业机会数量的变化量= ΔM(t)就业能力的变化量= ΔA(t)就业机会质量的变化量= ΔQ(t)匹配程度的变化量= ΔP(t)其中，ΔN(t)、ΔM(t)、ΔA(t)、ΔQ(t)和ΔP(t)分别表示时间t 时大学生数量、就业机会数量、就业能力、就业机会质量和匹配程度的变化量。
数学的建模就业分析报告
大学生就业质量分析（A题）参赛队员信息：大学生就业形势及其影响摘要：当今大学生就业难，是一个不争的事实。
如何解决这个问题，首先要看准市场形势，实际上在现今复杂的市场环境下，再一味坚持传统的就业取向已经是件落伍的事。
当前大学生就业方向主要有：国有企业、中外合资（外资、独资）、政府机构、科研机构、民营企业、个体户、非政府的非营利组织等。
“薪情”重要还是“发展”重要？大学生们该掂量掂量了。
不管如何，顺应未来市场发展趋势，个人的事业才能前景无限。
本文针对这个十分敏感的问题，我们创造性地将当前大学生就业方向的因素进行量化，使得模型更具有合理性。
利用SAS 软件、SPSS 软件、等计算机软件，采用层次分析法、聚类分析法等方法建立了一个相应的数学模型，综合多方面因素针对当前大学生就业方向问题进行全方位的分析。
并且在已有的数据基础之上生成、开发，提取有价值的信息。
采用实际数据序列：(0)(0)(0)(0)(0)(0)((1),(2),(3),,(6),(7))X x x x x x =⋅⋅⋅，(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(2)/21(2)(3)/21(8)(9)/21x x x x B x x ⎡⎤⎡⎤-+⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎡⎤-+⎣⎦=⎢⎥⋅⋅⋅⋅⋅⋅⎢⎥⎢⎥⎡⎤-+⎢⎥⎣⎦⎣⎦在已有模型的基础之，上建立了全新的、具有说服力的延边大学理学院数学系有关就业的灰色系统模型。
更专业的对未来数据预测，以此模型对当前大学生就业方向问题进行有效的分析，巧妙地得到了一个解决当前大学生就业方向问题的良策。
在此基础之上，根据延边大学理学院数学系等就业数据，全面的建立影响大学生就业的主要因素的模型，经过斟酌写了一份非常具有针对性的建议报告。
关键词：就业率大学毕业生影响因素灰色系统回归模型一问题重述近年来，大学生就业问题一直是社会关注的热点问题。
在百度搜索框键入关键词“大学生就业”，用时不到0.1秒，就搜索到相关网页35,300,000个，由此可见大学生就业问题的社会关注度之高。
数学建模之大学生择业问题
B3
1/5 1/3
1
B3
1/4 1/3
1
Z B1 B2 B3
B1 B2 B3 1 3 4 1/3 1 2 1/4 1/2 1
Z B1 B1 1 B2 2 B3 3
B2 B3 1/2 1/3 1 1 1 1
Z B1 B2 B3
B1 B2 B3 1 3 5 1/3 1 2 1/5 1/2 1
Z B1 B2 B3
二、问题分析
在此问题中，大学生在选择合适的工作岗位时需要兼顾多个方面的 因素，而这些因素之间存在着或多或少的相互影响和相互制约。例如此 题中的(1)进一步深造的机会，(2)单位今后的发展前景，(3)本人的兴趣 爱好，(4)单位所处的地域，(5)单位的声誉，(6)单位的经济效益、工资 与福利待遇等。同时，若我们给出具体的工作岗位，并提供该工作岗位 的这六个方面的信息，供客体选择时，客体对于具体的工作岗位在这六 个方面的偏重也会有所不同。我们注意到，人在这个选择的过程中，并 不能给出确切的量对自己的选择进行准确的描述，即人是凭借“感觉”进 行选择的。“感觉”是一个模糊量，这种模糊量仅对于单层单一因素比较 下的选择具有现实意义，而对于类似此题的情况就显得很难操作了。这 时，我们的第一个目标就是将“感觉”这一模糊量进行量化，从而得出各 层因素以及各目标之间的“量化关系”，使得它们的比较具有实际意义并 具有可操作性，从而帮助我们选择出最合适的工作岗位。而层次分析法 的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深 入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而
我们对层次分析模型进行适当的改进，引进了“三标度法”和最优传递 矩阵法，简化判断过程，减小在判断模糊性关系时的误差。 本模型成功地解决了该毕业生的就业选择问题。模型推广后，易于 用于实际生活中的工作选择，填报志愿等问题，具有一定的普适性和实 用性。同时，其中采用的层次分析法是解决离散模型的普遍方法，在产 业结构，教育，医疗，环境，军事等领域,得到了成功的应用。
大学生就业数学建模论文
基于层次分析法的大学生就业方向模型摘要当今大学生就业难，是一个不争的事实。
如何解决这个问题，首先要看准市场形势，实际上在现今复杂的市场环境下，再一味坚持传统的就业取向已经是件落伍的事。
当前大学生就业方向主要有：国有企业、中外合资（外资、独资）、政府机构、科研机构、民营企业、个体户、非政府的非营利组织等。
“薪情”重要还是“发展”重要？大学生们该掂量掂量了。
不管如何，顺应未来市场发展趋势，个人的事业才能前景无限。
本文针对当前大学生就业方向问题，利用层次分析的方法，建立了一个相应的数学模型，综合多方面因素针对当前大学生就业方向问题进行全方位的分析。
我们创造性地将影响当前大学生就业方向的主观因素进行量化。
针对当前大学生就方向问题的实际情况，主要表现在个人因素和企业因素两个方面。
然后，依据各个方面的特点与当前经济状况的关系，确定了个人工作能力、工作经验、专业热门度、学校名气、薪金问题、企业待遇、工作稳定程度、企业是否在大城市等因素在大学生就业方向所占比重。
此模型，通过考虑个人因素和企业因素这两方面对当前大学生就业方向的影响，依据已有数据建立了一个基于层次分析法的大学生就业方向模型，以此模型对当前大学生就业方向问题进行全方位的分析，巧妙地得到了一个解决当前大学生就业方向问题的良策。
关键词：就业方向层次分析法主观因素量化决策 Matlab一、问题重述1.1问题背景当前大学生就业方向问题重重，已是一个不争的事实，如何能够合理的就业，这一问题已经摆在了千千万万的大学生面前。
1.2提出问题收集数据，建立模型，解决当前大学生合理选择就业方向的问题。
二、问题分析2.1大学生就业方向分析因子关系(1).影响大学生就业方向的个人因素：工作能力、工作经验、家庭背景、发展前景、专业热门度、学校名气等。
(2).影响大学生就业方向的企业因素：薪金情况、福利待遇、兴趣爱好、学习成绩、工作稳定程度、企业是否在大城市等。
2.2 基于层次分析法的描述通过对（1）中因素进行权重，建立对比矩阵对当前大学生就业方向的分析、评估，从而反映个人因素对大学生就业方向的影响。
Logistic回归模型的应用_大学生就业状况因素分析
Logistic 回归模型的应用 ———大学生就业状况因素分析金林 (中南财经政法大学信息学院 湖北 武汉)【摘要】 本文在简要介绍了Logistic 回归模型后,利用从某高校取得的数据,运用多元Logistic 回归分析方法,对在高校扩招条件下影响大学生就业的因素进行了分析。
结果显示,在所有被考虑的自变量相同的情况下,被调查学生能否成功就业与性别、籍贯、是否为党员以及英语水平的高低等因素密切相关。
【关键词】 Logistic 回归 就业 多项l ogit 模型 Logistic 回归模型是在分析分类因变量时最常使用的统计分析模型之一。
1 Logistic 回归模型Logistic回归模型的Logit 形式为当有个自变量时,模型就扩展为通常意义上的Logistic 回归要求因变量y 只有两种取值即二分类变量。
其实,Logistic 回归模型并不局限于应用在二分类反应变量。
对于多分类反应变量,即分类数在三类或三类以上的分类反应变量),只要对模型稍作改进,Logistic 回归同样适用。
而且多分类反应变量既可以是次序测量也可以是名义测量。
在多分类反应变量类别不存在次序关系时,可以采用多项Logit 模型;当多分类反应变量类别之间有次序关系时,应该采用累积Logistic 回归模型或序次Logistic 回归模型。
下面主要讨论一下多项Logit 模型。
如果非次序分类因变量y 有个值,多项Logit 模型可以通过以下l ogit 形式描述:即在多项Logit 模型中l ogit 是由反应变量中的不重复的类别的对比所形成的。
因此如果以其中一个类别作为参考类别,其他类别都同它相比较可生成J -1个的Logit 变换模型。
在有J 个类别的多项Logit 模型中,J -1个l ogit 可表述为:其中最后一个类别就是参照类别。
2 Logistic 回归模型应用实证分析本案例利用某大学一个系某年140名应届毕业生的就业情况和在大学四年在学习,思想上的综合数据,运用Logistic 多元回归分析方法,对影响应届大学毕业生就业成功的因素进行分析。
大学生就业情况的神经网络预测模型
（如图 2 所示）
（2）三层网络中隐层神经元个数 m 和输入层神经元个数 n 有这样一个近似关系， m = 2n +1
在对网络的训练过程其实是一个不断修正权值和阈值的过程，通过调整使误差达到最 小，使其满足实际需要。然后要对网络进行测试。根据测试的结果判断该网络是否能用于预 测。之后每得到一组新数据时，将数据代入网络输出结果即为预测结果。
注：以上四类取值除 x3 外，其他都是按实际情况对各自的所有影响因素的隶属程度而得
3.3 数据
按照以上评定标准，根据往年毕业学生的资料得到了以下数据，如表 1（资料来源：辽
宁工程技术就业指导中心）。
人员序号
X1
表 1 毕业生资料数据
X2
X3
X4
期望输出（Y）
1
1.00
0.60
0.73
0.50
（0，0）
2
0.70
0.70
0.81
0.50
（00.88
0.80
（1，0）
4
0.50
0.60
0.67
0.70
（1，0）
5
0.70
0.50
0.70
0.60
（0，1）
6
0.80
0.40
0.63
0.60
（0，1）
7
0.20
0.60
0.87
0.70
（1，0）
8
0.80
0.30
0.67
0.50
（0，1）
0.60
（1，1）
数学建模大学毕业生就业问题
由图可知，各专业就业率差异不大。相较而言，工科类、经济类、管理类及理科类专业就业率
较高，这可能与现代社会需求有关。
薪金反映了毕业生就业的理想程度，也是评价就业情况的重要指标。下图为不同专业的就业薪
金水平比较图：
3/7
薪金
不同专业毕业生就职薪金比较图
4000
3500 3000
2500
2000 1500
平存在严重的不均衡问题，因此也导致了就业的不均衡。
国家人事部公布的一份数据表明， 2005 年仅北京、广州、上海、深圳 4 城市就接受了人事部抽
查的 15 个省市 10.9%的高校毕业生。北京地区和东南沿海地区至少吸纳了全国高校一半的大学毕业
生。而各高校的毕业生也基本上都将自己日后的就业流向定位在东部发达地区，比如，北京、浙江、
根据各个自变量重要性的大小，每次选一个重要自变量进入回归方程。先是在所有可供选择的
自变量中选择一个，条件是由其所参与的一元回归方程有最大的回归平方和。然后在未选的自变量
中再选择一个，条件是由这两个已选的自变量所组成的二元回归方程有更大的回归平方和。如此继
续下去。一般地说，第 t 步是在未选的自变量中，选一个自变量与其他已经选择的自变量一起所组
业率、初始薪金均值及目前薪金均值，在作图比较的分析下给出客观评价。
问题三：给出某一专业毕业生的就业策略。我们选定“计算机”专业毕业生作为研究对象，再
次利用逐步回归模型， 探究在该专业毕业生就业情况中起主要作用的因素，
以此为依据就初始学历、
专业是否对口等方面提出针对性策略建议。 问题四：结合实际探讨毕业生就业情况与地区经济发展水平间的关系。在明确研究背景的基础
变量为性别、年龄、学历等因素，具体符号及赋值见
大学生就业问题数学模型
大学生就业问题摘要随着就业压力的日益增加，大学毕业生就业难问题逐渐受到人们重视。
很多大学生因为期待底薪值和实际情况相差较大而无法成功就业，因此大学生起薪高低是求职成功与否的第一道门槛。
本文先针对影响起薪的几个客观因素以及近几年的起薪平均值来对2011年不同学历大学生起薪进行预测，从而为初入社会的大学生的起薪标准提供参考。
我们先分析起薪表发现2008年起薪由于金融危机以及汶川地震的影响属于异常值，于是采用非零均值生成法进行处理。
再将多元线性回归分析模型和灰色系统GM（1，1）耦合应用于大学生起薪问题预测中，这样将不同模型之间耦合分析不但能反映事物的变化趋势，而且能揭露事物之间的相互联系。
便能完整的对2011年起薪进行预测。
然后我们通过EXCEL对2009年本科生调查表的分析，基于多元线性回归模型研究了就业指导课程、期望月薪及求职次数对月薪的影响，发现月薪与以上三点因素均有有较强的线性相关性，得出了建议期望月薪的回归模型。
利用此模型可以对建议期望月薪进行合理计算。
问题3）主要应用SPSS和matlab对表2、表3进行数据分析，从而得出有必要对研究生进行就业培训。
关键词：起薪预测非零均值生成多元线性回归灰色系统GM（1，1）EXCEL 线性相关性 SPSS matlab1一、问题重述大学毕业生就业问题不仅关系到每个学生的前途，还直接影响到我国高等教育的发展，更是关系到我国社会人力资源和经济发展状况的一件大事。
人力资源和社会保障部部长尹蔚民3月8日在北京表示，近几年数据显示高校毕业生初次就业率在70％－75％之间，年底就业率基本上能够达到90％以上。
今年高校毕业生有660万人，总量的压力非常大。
在对学生的调查中了解到：学生对学校的就业指导保持一种迷茫的态度。
大部分学生承认，目前他们最关心找工作的事。
在这种新的形势下，开设就业指导课程，引导学生转变就业观念，提升职场竞争力和主动适应社会的能力，是非常及时和必要的。
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大学生个人未来十年职业规划摘要：职业生涯规划是针对决定个人职业选择的主观和客观因素进行分析和测定，确定个人的奋斗目标和职业目标，并对自己的职业生涯进行合理规划的过程。
职业生涯规划要求你根据自身的“职业兴趣、性格特点，能力倾向，以及自身所学的就业知识技能等”自身因素，同时考虑到各种外界因素，经过综合权衡考虑，来把自己定位在一个最能发挥自己长处的位置，以便最大限度地实现自我价值。
一个职业目标与生活目标相一致的人是幸福的，职业生涯规划实质上是追求最佳职业生涯的过程。
本报告基于麦可思公司的全国大学毕业生跟踪调查数据进行分析。
针对大学生毕业后自主创业、考取公务员、做公司职员、继承者、考研和其他方向做了调查统计，所用数据包括对2010届大学生毕业半年后的抽样调查和对2007届大学生毕业三年后的职业发展的抽样调查。
在中国2010届大学毕业生中，有83.5%的毕业生毕业半年后受雇全职或半职工作；1.5%的毕业生自主创业；9.9%的毕业生处于失业状态，其中6.7%的毕业生准备继续寻找工作。
2010届全国大学毕业生人数约为575.4万人，按本研究得出的比例推算，在调查时中国2010届大学生毕业半年后有约480万人受雇全职或半职工作，约9万余人自主创业，约57万人处于失业状态。
值得注意的是，我国大学毕业生国内外读研的比例2010届比2009届减少了1.1个百分点，而“无工作，继续寻找工作”的比例2010届比2009届减少了2.7个百分点。
由于就业形势转好，有更多的2010届大学毕业生选择直接工作而不是刚毕业就读研究生。
尽管2010届研究生扩招了5.3%，但2010届大学毕业生人数增加得更快（8.3%），应届大学毕业生人数增加较快可能也是读研比例下降的原因之一对于我们大学生来说，职业规划很多时候等于就业问题，就业于个人家庭乃至国家都至关重要，就业是国家政治昌明与经济景气的最重要指标之一。
在全球经济处于复苏的脆弱阶段，增加就业是各国面临的根本性挑战。
高校毕业生是否符合社会需要、高校的培养质量能否满足用人单位招聘与毕业生继续深造的要求，是中国的高校普遍面临的重要课题。
《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010～2020年）》中明确指出：“要全面提高高等教育质量，特别是提高人才培养质量。
同时，要改革教育质量评价和人才评价制度，开展由政府、学校及社会各方面参与的教育质量评价活动。
”。
本文针对当前大学生就业方向问题，利用层次分析的方法，建立了一个相应的数学模型，综合多方面因素针对当前大学生就业方向问题进行全方位的分析。
我们创造性地将影响当前大学生就业方向的主观因素进行量化。
针对当前大学生就方向问题的实际情况，主要表现在个人因素和企业因素两个方面。
然后，依据各个方面的特点与当前经济状况的关系，确定了个人工作能力、工作经验、专业热门度、学校名气、薪金问题、企业待遇、工作稳定程度、企业是否在大城市等因素在大学生就业方向所占比重。
此模型，通过考虑个人因素和企业因素这两方面对当前大学生就业方向的影响，依据已有数据建立了一个基于层次分析法的大学生就业方向模型，以此模型对当前大学生就业方向问题进行全方位的分析，巧妙地得到了一个解决当前大学生就业方向问题的良策。
关键词：就业方向层次分析法主观因素量化决策 Matlab一、问题提出随着我国大学教育逐步向大众化方向转变，招生数量连年增多，导致大学毕业生就业情况逐步严峻。
2007年全国普通高校毕业生将达到495万，比2006年增加82万。
大学毕业生的就业率高低，既有社会整体大环境的因素，也有专业结构、培养方向、教学方式、学生学习态度等多方面的原因。
依据网络数据，个人定性分析，合理规划未来十年内的职业，给出数据说明，建立相应的数学模型，研究以下问题：（1）影响毕业生就业的主要因素是什么，并对相关因素进行排序；（2）评价不同专业的毕业生就业情况；（3）给出某一专业的毕业生的就业策略；21世纪是知识的时代，人才是国家发展的先决条件。
大学毕业生的就业情况关乎社会发展状况与人才利用效率，通过数学模型的建立对影响就业率的各项因素进行深入分析研究，具有重大的实际意义。
二、问题分析2.1大学生就业方向分析因子关系(1).影响大学生就业方向的个人因素：工作能力、工作经验、家庭背景、发展前景、专业热门度、学校名气等。
(2).影响大学生就业方向的企业因素：薪金情况、福利待遇、兴趣爱好、学习成绩、工作稳定程度、企业是否在大城市等。
2.2 基于层次分析法的描述通过对（1）中因素进行权重，建立对比矩阵对当前大学生就业方向的分析、评估，从而反映个人因素对大学生就业方向的影响。
通过对（2）中因素进行权重，建立对比矩阵对当前大学生就业方向的分析、评估，从而反映企业因素对大学生就业方向的影响。
三、基本假设（1）每一位毕业大学生均选择就业。
（2）每一位毕业大学生均能力选择各个方向的发展。
（3）毕业大学生选择就业方向不受其他方面因素的影响（本模型讨论的因素除外）。
四、符号说明λ最大特征值h 成对比较矩阵的阶数w 最大特征值对应的特征向量CI 一致性指标RI 随机一致性指标CR 一致性比率五、模型建立（1）.建立方案评价的递阶层次结构模型该模型最高一层设计为目标层A：合理就业方向。
第二层设计为方案评价的准则层，它包含2层准则：第一层准则：B: 个人因素1B: 企业因素2第二层准则：C: 个人工作能力11C: 工作经验及家庭背景12C: 专业热门度13C: 学校名气14C: 掌握的就业信息1516C : 学习成绩21C : 发展前景 22C : 展现个人才干 23C : 工资与待遇24C : 兴趣爱好 25C : 工作稳定程度 26C : 企业是否在大城市最底层为方案层，它包含1P -5P 五种方案P1：考研 P2：公务员 P3：职员 P4：继承者 P5：自主创业（2）.构造比较判断矩阵.以1B 为比较准则，i 1C 层次各元素两两比较为1B -i 1C ;类似的，以2B 为比较准则，i C 2层次各元素的两两比较判断矩阵为2B -i C 2.可得到2个矩阵. 对准则B1，B2，有类似的，可以得到第四层对第三层的各个比较判断矩阵. 对准则C11，有对准则C12，有对准则C13，有对准则C14，有对准则C15，有对准则C16,有对准则C21，有对准则C22，有对准则C23，有对准则C24，有对准则C25，有对准则C26，有六、模型求解1.单排序及其一致性检验.（1）将判断矩阵的列向量归一化：1ij n ij ij i a A a =⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭∑；（2）将ijA 按行得：W =12111111...Tnnnj jnj j j j nnnij ijij i i i a a a a a a ======⎛⎫∑∑∑ ⎪ ⎪ ⎪∑∑∑ ⎪⎝⎭；（3）将W 归一化后，得排序向量W =()12...Tn w w w ；（4）1nλ=()1nij iAW w=∑；（5）求一致性指标CI=max1nn λ--.2.由上表得到下列判断比较矩阵:B1=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛13/13/111321123521123722/12/113513/13/12/1123/17/17/15/12/11; B2=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛123/12/1122/115/15/12/11371237352/1135125/13/1132/117/15/12/11C11=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛15753/15/11212/17/12/112/13/15/11212/13/12321; C12=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛133233/1112/113/1112/112/122123/1112/11C13=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛157535/11212/17/12/112/13/15/11212/13/12321; c14=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛122/112/113/1123132/113/11C15=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛175737/112/113/15/12122/17/112/113/13/13231;C16=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛153735/112/122/13/121317/12/13/113/13/1213121C =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛12/1232/1213512/13/1123/13/15/12/115/121351;22C = ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛13/12/113/13113122/1122/113/12/115/13123123C =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛122732/111522/111527/15/15/113/13/12/12/131;24C =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛15/12/13/15/15132123/1112/132/1212151321、25c =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛12/1313215253/15/113/113/12/13133/15/113/11;26C =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛151535/115/113/1151525/115/113/12/132/1313.列表求解对于上述各比较判断矩阵，用Matlab 数学软件求出其最大的特征值及其对应的特征向量，将特征向量经归一化后，即可得到相应的层次单排序的相对重要性权重向量，以及一致性指标CI 和一致性比例CR.（1）解得子准则层对目标层A 的权重（2）解得方案P 对目标层A 的权重.由表可见，上述两表中各层次单排序的CR 值均小于0.1，符合一致性要求。
(3)层次总排序。
第四层（P 层）以第三层第ij 个因素为准则时的排序向量分别为：.5242)9,0.1083,01083,0.061(0.1973,0.TP1=.3945)7,0.1237,02343,0.123(0.1237,0.T2=P .5242)9,0.1083,01083,0.061(0.1973,0.T3=P)9,0.2628,04554,0.140(0.1409,0.T4=P.5387)9,0.0679,00679,0.119(0.2056,0.T5=P.4888)3,0.0977,00589,0.177(0.1773,0.T6=P.1799)8,0.3263,00607,0.106(0.3263,0.T7=P .0986)3,0.3133,00986,0.176(0.3133,0.T8=P.3904)0,0.2210,00459,0.221(0.1216,0.T9=P.0594)1,0.3204,01777,0.122(0.3204,0.T10=P .2196)9,0.4089,02196,0.075(0.0759,0.T11=P.3649)1,0.0637,00637,0.330(0.1775,0.T12=P则第四层（p 层）相对总目标层的排序向量为 W=（p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11,p12）*w =()3000.01912.01422.01672.01984.0T，，，，(5)层次总排序的一致性检验。