，初次月薪均值，目前月薪均值。模型建立与求解根据会是哪个面分析所得的数据，可以统计数据并由做出如下图数据见附录不同专业的就业率对比工科类管理类经济类理科类农林类师范类文史类专业类别百分比系列图表初次月薪工科类管理类经济类理科类农林类师范类文史类专业类别薪金系列图表二目前月薪工科类管理类经济类理科类农林类师范类文史类专业类别薪金系列图表三从上面三个图，我们可以看出工科类经济类理科类的就业率相对来说比较高，师范类的比较低，但从整体上来看这个专业的就业率相差也不是很大。从薪水方面来看，文史类的初次月薪比较高，师范类的比较低目前月薪跟初次月薪的情况差不多。我们可以看出农林类和文史类的就业率不是很高，但月薪水平相对来说明显比较高，这可能是因为农林类和文史类的就业岗位不多，但由于就业单位和就业岗位的性质使得这两类的专业的薪水就业率也不样。特别是我国现在的发达区域与些较落后的区域发展水平更是相差甚远，就业率就更不不问题初次月薪等。因此，对于在校的师范生来说，可以通过不断提高自己的学历，拓广自己的工作途径，增强个人素质等为自己将来的就业打下坚实的基础。问题四对毕业生就业与区域经济发展水平之间的关系作出评价问题分析由于每个区域的经济发展水平不样，导致就业率也不样。特别是不对口或完全不，基本对口或完全对口专业前景虚拟变量，设，很无前途及较无前途，很有前途及较有前途课程适合社会虚拟变量，设不知道，不适合或很不适合或，适合或很适合毕业生条件虚拟变量，设，其他，综合能力热门专业虚拟变量，设，其他，工科类就业能力问题虚拟变量，设，其他，专业能力就业状况，设，未就业，已就业经过上述量化过程，建立名同学个因素的阶矩阵本题需要研究各个因素与大学毕业生就业问题之间的关系，故建立多元线性回归的般模型其中，均是未知数参数，为回归模型的常数将得到的数据利用计算出程序见附录，得到回归方程是因此，我们可以得到以下结论影响大学毕业生就业的主要因素分别为按影响作用大小排序专业前景政治面貌性别课程是否适合社会学历专业毕业生条件。模型评价模型中所有对毕业生相关数据的抽样均利用的自动抽样选取合理建立多元线性回归模型，将个毕业生个观测值利用矩阵的形式表现出来，直观易懂在选取因素时，存在定的主观性本模型建立过程中忽略了些因素对大学毕业生就业的影响，导致模型的高等教育出版社附录附录程序附录专业类别工科类管理类经济类理科类农林类师范类文史类就业率初次月薪均值目前月薪均值附录程序附录城市大连合肥杭州济南连云港洛阳南通就业率宁波上海深圳苏州温州天津西安烟台大学毕业生就业问题摘要本文通过对名毕业生信息的处理，研究了毕业生的就业问题。问题通过随机抽样统计数据，选取对影响就业的个因素进行分析，将其转化为变量，建立多元线性回归模型，利用逐步回归分析求解模型，从而得出了影响大学生就业的主要因素的排序是毕业时间专业前景政治面貌性别课程是否适合社会学历专业毕业生条件。问题利用软件分别从不同专业中随机选出约个数据作为样本。然后利用软件的函数命令，分别对各专业的样本数据计算以下统计值就业率，初次月薪均值，目前月薪均值，再通过对应的图表得出结论。问题通过随机抽样选取个师范生的相关数据，仍运用问题所建模型，分析影响师范生就业的相关因素。得出影响师范生就业的主要因素为政治面貌毕业时间性别初次学历年龄就业能力问题初次月薪等。问题利用的结果与真实值存在定的误差。问题二评价不同专业的毕业生就业情况问题分析对于不同专业的毕业生就业情况，我们可以根据就业率初次月薪及目前月薪的情况来分析，而且不同专业毕业生的就业情况差异主要由其专业决定。因此，我们利用软件的自动筛选命