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摘 要本论文主要研究多变量就业影响因素,利用R软件对各项指标因素进行多元回归分析,并对回归系数及回归模型做显著性检验,通过模拟回归方程来分析影响大学生就业的因素指标.最后得出结论：影响大学生就业的主要因素为：专业前景、学历、薪金待遇、就业地点、英语、政治面貌.其中专业前景,是模型中所占权重最大的因素,因此可以说专业前景好坏对大学生就业影响重大.

关 键 词影响因素多元回归分析逐步回归分析

AnalysisofFactorsAffectingtheEmploymentofCollegeStudents

XUDongmei,LIZhaoling,TONGYingying,JINZhezhi

（DeprtmentofMathematics,CollegeofScience,YanbianUniversity,Yanji,Jilin133002）

大学生本科毕业论文这么写
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AbstractThisthesisistostudythemultivariatefactorsthatimpacttherateofemploymentofcollegestudents,whichwillberealizedbycreatingalinearregressionmodel.Rsoftwareisusedheretohaveamultipleregressionanalysisonthepossiblefactorsandthenconductasignificancetestontheregressioncoefficientandtheregressionmodel.Factorsthatimpacttherateofgraduate'semploymentisanalyzedbysimulatingtheregressionequation.Wecanetotheconclusionthatthekeyfactorsinfluencegraduates'employmentarethefollowing：professionalprospects,educationbackground,salary,jobsite,English,politicsstatus.Amongthem,Professionalprospectshavethebiggestproportioninthemodel.Sowecanconcludethatgoodprofessionalprospectshelpalotingraduates'employment.

Keywordsfactors,multipleregressionanalysis,stepwiseregressionanalysis

0引言

随着全球经济水平的发展,各国急需大量人才.我国的大学教育已经非常普及,逐步走向大众化,招生数量逐年增多.由于高校扩招和市场竞争激烈,大学生就业形势已非常严峻.就目前来说,国家急需人才,而从另一个方面来说,大学生的就业率下降,就业问题比较严峻.据教育部统计全国历年高校毕业生人数如下：2004年为280万人,2005年为338万人,2006年为413万人,2007年为495万人,2008年为559万人,2009年为611万人,2010年为631万人,2011年为660万人,2012年为680万人,2013年为699万人,预计2014将有727万人.从这方面来说,大学生就业难度在逐渐加大.但是,中国的大学生还远远没有多到“取之不尽用之不竭”的程度,社会对大学生的需要仍然是多多益善.但全国各地的高校毕业生仍面临着巨大的挑战.导致上述现象的出现,既有社会的因素,也有学校、企业和学生个人等多方面因素.一是我国人才市场配置存在手段粗放,管理不善,缺乏超前思路的弊病.二是高校专业及课程设置有较大盲目性,专业趋同现象十分严重,与快速发展的市场需求错位,造成部分专业毕业生人数供给严重大于需求.而用人单位对应聘者的实际操作能力、适应工作环境能力以及创新能力等提出了越来越高的要求.

1模型的建立

1.1基本假设

根据以上分析研究,假设延边大学的毕业生就业率分别受英语级别、计算机能力级别、专业前景、学历、政治面貌、民族、就业地区、薪资要求这些因素的影响最大,只将以上变量选入模型,毕业生就业方向不受其他方面的影响,相同条件下大学生毕业后选择各个方向发展的能力相同,假设数据信息准确.

1.2建立虚拟变量

我们选入的变量如下：

1.3建立多元线性回归模型

本论文是研究高校毕业生的就业情况与影响就业的因素之间的关系,基于二者的回归关系,可以建立多元线性回归模型,①将10个0-1变量选入到模型等于+++等++中.其中,,,等,,是未知参数,需要通过模型求解.其中,为随机误差,需要做出如下假定：

是服从均值为0,方差为的正态分布.

1.4进行回归分析

利用软件分析②结果如表1,表2所示：

确定系数为0.9203,调整后的确定系数为0.8591,即代表回归方程被变量-解释的比例达到85.91%.值越大,反映因变量与自变量之间的共线性越好.即模型的数据拟合程度很好.值也是小于0.05（这里取显著性水平为0.05）,总体来看,整个模型是显著的.但是,由回归系数的显著性检验可知,（计算机能力级别）和（民族）对模型没有显著影响.表1对回归方程的显著性检验

表2对回归系数的显著性检

1.5逐步回归分析过程

从程序运行结果可以看到,用全部变量做回归方程时,AIC的值为-39.1.AIC为最小信息量准则,其值达到最小的模型被认为是最优模型.

接下来显示的三步筛选数据表明,如果去掉,,得到回归方程的AIC值到达最小.得到&