高等农业教育服务质量问题研讨

1、2011数学建模期末训练题承 诺 书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）

2、： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 日期：2011年7月15日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2011数学建模期末训练题编 号 专 用 页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：高等农业教育服务质量的问题与对策摘要“十二五”规划以来，作为实施“科教兴国”、“科教兴农”战略重要战线的高等农业教育事业，获得了飞速发展，实现了改革与发展的跨越，对我国社会经济

3、，特别是农村经济的发展起到了重要的促进作用。本文对收集的高等农业院校的调查问卷进行统计分析，得到农业类高等教育服务质量现状，找出影响教育服务质量的因素，并提出相应的改进措施。我们首先对收集到的九个学校的数据进行综合统计，完成问卷中各选项所占的比例及所有统计问卷调查数量及数据分析处理，对问卷调查的背景进行初步的统计分析。接着，以地理因素作为分类标准，对具有代表性的九个学校进行分类，用EXCEL进行数据的处理画出满意度分布的柱状图再结合满意度测评方法，分析各类院校教育服务质量优劣。经分析可得影响京津、中部以及东北部地区农业院校教育服务质量最大的品质分别为品牌品质、人才培养品质、管理服务品质。而中部

4、地区和东北部地区的品牌品质方面相对比较完善，需要保持，而京津地区首先要加强。问题三的求解，我们利用线性最小二乘法对感知与期望的数据进行拟合，分别采用不带权重以带权重的比较方式，比较期待度与满意度之间的相对差距与绝对差距，最后通过EXCEL进行排序，得出具体的差距，最后进行前十以及后十的排名。对于问题四的求解，我们对所有问卷中的59-65选项进行整合处理，画出透视图，得主要的排序及所占比例。对于问题五的求解，采用层次分析法进行分析，确定学科专业品质、教育服务品质、环境品质、管理理服务品质、保障服务品质、品牌品质、人才培养品质为七个因子，按照问题四得出的权重比例，并采用模糊评价法对各个高校的高等教

5、育服务质量进行综合评估，得出其综合排名，以及其间的差距。最后，我们从本论文研究方向考虑，为优化高等农业院校教育服务质量提出参考意见，如学校应该注重培养学生竞争、自主、创新、法制等观念和在未来独立创业和自主择业的能力的建议。关键字 满意度测评 层次分析法 线性最小二乘法拟合 模糊评价法一、问题重述高等农业教育在为经济社会发展储备高素质人才的同时，日益成为引领科技创新的一支主要力量。同时，学校以服务求支持，以贡献求发展，充分发挥人才和知识高地的优势，为国家经济建设和社会发展做出了巨大贡献。传统农业时代，农村经济增长取决于土地数量及劳动者，劳动资料劳动对象的投入。随着科技进步和知识经济的崛起，农村经

6、济发展的推动力量和劳动生产率的提高，已经不仅仅依靠土地，劳动力和资本的数量增加，更重要的是取决于劳动力素质的水平，生产的因素已经不是空间、能源和耕地，而是劳动力质量的改善，改革开放以来，我国农村经济经历了一个快速增长期之后，发展速度逐渐减缓并与城市之间的差距越拉越大，其中一个重要原因就是农村人才资源的严重匮乏二、问题分析·1.1对九个学校的问卷进行综合统计：表1.1 1-12题中所占比率最大的选项192.5%身份：在校大学生253.0%性别：女366.8%所在学校属于：地方院校449.6%所在学校的地区：东部沿海589.7%学习（学历）层次：本科630.5%专业所属学科：理学748.

7、6%高考前的户口所在地：农村854.6%选择这所大学的主要因素：高考分数960.9%与所付出的费用相比所在的大学服务价值：一般1065.4%如果重新选，是否会再选择这所大学：不会1155.0%是否会向其他人推荐这所大学：不会1248.2%对所在的大学不满意，会采取：忍受表1.2 13-58题中所占比例较大的选项选项期望服务实际服务1339.8%一般62.8%一般大学学科专业机构、教育培养方案方面的内容（学科专业品质）1439.8%重要54.4%一般1538.5%重要46.0%一般1635.2%重要45.4%一般大学教学内容、教学方法、教师授课、教师业务、实践教学等方面的内容（教育服务品质）。1

8、741.8%重要44.7%一般1837.3%很重要43.4%一般1944.6%很重要50.6%一般2038.1%很重要46.6%一般2137.5%重要39.5%一般2236.6%重要44.3%满意2350.4%很重要38.6%满意2442.5%很重要41.8%一般大学学术环境、学习风气、社会联系、校园文化等方面内容（环境品质）2537.4%重要47.9%一般2637.6%很重要52.0%一般2737.0%很重要40.2%满意2840.0%重要39.1%一般2936.9%很重要43.0%一般3038.1%重要44.8%一般3144.0%重要54.4%一般3241.3%重要52.1%一般3339.

9、5%很重要39.5%一般大学管理队伍、质量控制、咨询建议、学生参与等方面（管理理服务品质）3440.7%重要43.9%一般3537.1%重要39.7%一般3638.9%重要46.6%一般3735.0%很重要42.7%一般3836.7%很重要49.6%一般3939.5%重要46.4%一般4041.2%很重要36.8%一般大学校舍、校内实验实习、校外实践基地、生活设施等方面（保障服务品质）4136.6%重要42.7%一般4239.0%很重要46.5%一般4338.1%重要43.3%一般4439.7%很重要44.7%一般4534.9%很重要47.6%一般4639.3%很重要40.5%一般4739.0

10、%很重要39.3%满意4840.0%很重要39.9%一般大学学校社会声誉、就业等方面（品牌品质）4943.6%很重要42.4%一般5039.5%很重要50.1%一般大学专业品质、综合品质、毕业生的社会成就等方面（人才培养品质）5139.7%很重要54.0%一般5243.7%很重要45.0%一般5339.9%重要42.8%一般5442.2%很重要40.9%一般5542.2%很重要47.3%一般5639.8%重要48.8%一般5738.4%重要46.9%一般5842.9%一般由以上统计数据得出参与调查的92.5%为在校大学生，且大都为本科，一半以上的人认为与付出的费用相比学校的的服务价值一般，并表

11、示如果有再次选择的机会将不选择本校，也不会向别人推荐本校。分析表二得出结论大多农业类院校没有能够吸引生源的品牌或特色专业，很多在校生选择该校的原因仅仅是因为高考分数。这方面的问题还包括，农业类院校没有结合当地农业发展设置课程，涉农专慢慢萎缩，农业教育出现“离农”现象。使在校毕业生服务当地农业发展的能力不够。农业类院校突出表现的另一个问题是软硬件设备不足。生活设施、实践基地、质量监控均表现一般。学术环境、学习风气一般。这些都直接引起了在校生综合品质社会成就的一般表现。n 问题二本文在将所调查的九个学校按照地理位置分为三类，再对各类进行对比分析。在基于满意度测评模型基础上，考虑到收集数据的局限性，

12、对满意度测评模型进行适当改进，即可得到我们所需要的模型。 表2.1 高校学校分类东北部地区吉林农大、沈阳农大、内蒙古农大中部地区华中农大、重庆科大、西安农大京津地区北京农学院、天津农学院·2.1满意度方法-感知质量调查满意度调查从最初的服务落实度调查，到感知质量调查，到满意度指数模型调查，不断与多种研究技术和理念相结合，发展出满足不同需求的满意度调研技术。服务质量分为“客观质量”和“感知质量”，客观质量是生产导向，感知质量是顾客导向，两者存在明显差异，客观质量好的服务，感知质量不一定好。感知质量是消费者感受到的服务质量，受消费者背景和偏好的影响，在事实上影响消费者决策行为。在这样的背

13、景下，顾客导向型的满意度调查开始普及，因为是把消费者的感知质量评价作为服务质量的评价标准，所以这时的满意度调查也被称为“感知质量调查”。 感知质量满意度因为是对服务效果的评价，所以与服务落实度调查只能评价前端部门不同，不与客户直接接触的后端部门也能被评价，构成完整的前后端服务评价系统。感知质量调查特别关注顾客关心什么，哪些是关键影响因素。利用统计技术，可计算出各级指标对上一级指标的影响强度，从而找出关键影响因素；结合指标满意度表现和影响程度，找出服务短板，优化资源配置。 图2.1满意度测评示意图 ·2.2方法的改进：由于调查数据限制，我们很难得到影响力与满意度之间的关系。所以横坐标表

14、示影响教育服务质量的七个方面，纵坐标表示感知与期望服务质量的差距，即满意度。只需得到影响服务质量最大和最小的因素即可，然后对三类学校进行单独统计分析 图2.2京津地区高校教育服务质量满意度图2.3中部地区教育服务质量满意度分布图2.4东北部地区教育服务质量满意度分布结合以上三个图，以及满意度模型，可以分别得到各类院校中需要优先改进的，待加强的和保持现状的品质。具体见下表表2.2各类院校综合比对地区分布优先改进品质待加强品质保持现状品质京津地区品牌品质人才培养品质、环境品质、保障服务品质管理服务品质中部地区人才培养品质管理服务品质、教育服务品质、保障服务品质品牌品质东北部地区管路服务品质环境品质

15、、教育服务品质、学科专业品质品牌品质由上表可以得到，影响京津、中部以及东北部地区高等农业院校教育服务质量最大的品质分别为品牌品质、人才培养品质、管理服务品质。而中部地区和东北部地区的品牌品质方面相对比较完善，需要保持，而京津地区首先要加强。从三个地区的待加强品质中，也可以看出教育服务品质、环境品质也也需要进一步提高。问题三对期望的服务质量和感知的服务质量进行分析对比拟合，并找出存在的主要差距，通过建立数学模型对总体数据进行量化处理。经过分析我们需要先将整体期望服务质量进行拟合，然后和感知服务质量进行对比找到存在的主要差距。拟合 若不要求曲线（面）通过所有数据点，而是要求它反映对象整体的变化趋势

16、，这就是数据拟合，又称曲线拟合或曲面拟合。·3.1 模型的准备3.1.1符号定义及说明D高等教育服务质量绝对差距；OD高等教育服务质量相对差距；S满意度；E期待度；SM满意分数；EM期待分数；一致性检验指标数；模糊评价评价指标组合权重矩阵；评价指标模糊化后的数据矩阵；·3.2线性最小二乘法拟合第一步:先选定一组函数r1(x),r2(x),rm(x),m<n,令f(x)=a1r1(x)+a2r2(x)+amrm(x) 其中 a1,a2, am 为待定系数。第二步: 确定a1,a2, am 的准则（最小二乘准则）：使n个点（xi,yi) 与曲线 y=f(x) 的距离di

17、的平方和最小 。令问题归结为，求 a1,a2, am 使 J(a1,a2, am) 最小。3.2.1线性最小二乘法的求解(1)超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组即：(1)超定方程一般是不存在解的矛盾方程组。如果有向量a使得 达到最小，则称a为上述超定方程的最小二乘解。 所以，曲线拟合的最小二乘法要解决的问题，实际上就是求以下超定方程组的 最小二乘解的问题。其中当RTR可逆时，超定方程组（3）存在最小二乘解，且即为方程组： RTRa=RTy的解：a=(RTR)-1RTy、3.2.2线性最小二乘拟合 f(x)=a1r1(x)+ +amrm(x)中函数r1(x), rm(x)的选取 (1).

18、 通过机理分析建立数学模型来确定 f(x)；(2). 将数据 (xi,yi) i=1, n 作图，通过直观判断确定 f(x)：·3.3模型的求解首先对整体数据进行分析处理，得到整体期望服务质量图三和整体感知服务质量图四图3.1整体期望服务质量-1图3.2整体期望服务质量-2·3.3 建立模型及求解由图三可知在重要性比例中，整体期望服务质量都基本都是比较重视的，把重要和很重要都归为重要。用所得数据（见附录1）进行二次拟合，得到如下图图3.3满意度二次拟合曲线_-高等教育质量期待度拟合曲线_-高等教育质量满意度拟合曲线由上图可发现，对于高等教育服务质量的期待度，以及满意度，是存

19、在着比较显著的差异的。但由于曲线的拟合度并不理想，我们不妨逐次提高次数，最终，在将次数提高到八次的时候，可得到如下两条曲线。图3.4满意度八次拟合曲线_-高等教育质量期待度拟合曲线_-高等教育质量满意度拟合曲线我们可以发现，这次曲线的拟合度显著优于二次，但仍然能够明显发现的是，高等教育质量的期待度与满意度存在着较为明显的差异。显然，如上的两个图像只能显示出高等教育质量期待度与满意度存在差异这一质化问题，对于“存在什么问题，存在多大问题，问题间的相互差异性”等量化问题显然，采用曲线拟合是不能很理想的解决的。·3.4建立高等教育服务质量差距模型3.4.1首先，我们可以进行这样的一个假设，

20、即在高等教育服务质量的预估期待度调查中，选择“重要”以及“很重要”的人群，如果对高等教育服务质量有较高的满意度，那么这类人群在对于满意度的调查中，选择“满意”以及“很满意”的几率是非常大的，并且这样的假设，无论是将假设条件，还是将假设结果改变成任何所讨论问题的其它选项，显然都是不成立的。由此，我们可以建立这样的公式，即:。其中，并且，为了提高模型的精确性以及准确性，我们不妨再设立这样一个高等教育服务质量相对差距（OD），以减少相对不重要的选项对于调查结果的干扰。根据数据及上述公式，可得到表格（见附表1）应用EXCEL软件对上述结果进行排序，可得到排序表格，见附录（表2）。3.4.2模型准确性验

21、证为了验证上述模型的准确性，以及提高其精度，基于人才调查问卷1中第二项对所期望的服务质量和您所感知的服务质量的调查，不妨对期望度及感知度中选项赋值如下，以方便量化数据以及建立模型。表3.1期望度与满意度评分标准期望度分值感知度分值很重要1很满意1重要0.75满意0.75一般0.5一般0.5不重要0.25不满意0.25很不重要0很不满意0根据以上的权重赋值，我们不难建立如下的评分公式，以为高等教育服务质量期待度，满意度，以及相应的差距打分。即：期待分数（EM）期待度×相应分值满意分数（SM）满意度×相应分值 同样可以得到表格（附表3）同理用EXCEL软件进行排序，可以得到绝对

22、差距与相对差距表格（附表4）用MATLAB中tabulate命令对排名前十以及排名后十的四个结果进行频率统计，得到以下结果：前十名的排名中以下题目出现频率均达10%及以上：19 20 26 43 45 51后十名的排名中以下题目出现频率均达10%及以上：16 21 22 27 28 30 34 35n 问题四根据所有问卷中的7个评价指标的分布情况见下表表四 59-65排在各位的统计ABCDEFG59421097257484545609378776543452061514877676063516212374767859275632137547280777364393441516669117651

23、59744938352636分析上表，做如下透视表由透视表看出几类主要的排序如下表：表五：主要排序及所占比率排序比率65 59 60 62 63 61 6412.5%65 59 60 61 63 62 648.3%65 59 60 61 63 64 628.3%65 60 59 61 63 62 648.3%65 59 60 63 61 62 646.25%65 59 60 63 62 61 644.2%65 59 60 63 62 64 614.2%60 65 59 62 61 63 644.2%60 65 59 62 63 61 644.2%65 60 59 63 62 64 614.2%

24、n 问题五在定量评估高等教育服务质量问题时，根据所给的背景资料，可以根据如下七个因子：学科专业品质、教育服务品质、环境品质、管理理服务品质、保障服务品质、品牌品质、人才培养品质，运用层次分析法上述7个因子进行权重分析，基本的层次结构如下图所示：图5.1 层次分析法结构图高等教育服务质量评价学科专业品质教育服务品质环境品质管理服务品质保障服务品质品牌品质人才培养品质学校一学校二学校三学校四学校五学校六学校七学校九学校八·5.1层次分析法是一种定性分析和定量计算相结合的方法，根据相关文献资料，构造因素间的成对比较矩阵。根据第四题的所占比例最大的排序，就学科专业品质、教育服务品质、环境品质

25、、管理理服务品质、保障服务品质、品牌品质、人才培养品质得出比较矩阵首先将矩阵做归一化处理，然后做按行求和最后将求和结果进行归一化处理得权重向量由， 可得一致性指标：所以该结果满足一致性要求。由此，可以得到七个因子的权重表格，如下。表5.1 各评价指标权重因素学科专业品质教育服务品质环境品质管理服务品质保障服务品质品牌品质人才培养品质权重0.239930.158650.0447690.103620.0675650.0311750.35428将上述结果用饼形图表示则如下图。图5.2模糊评价效果图从上示饼图可以看出，对于高等教育服务质量的影响，在选取的七个因素中，人才培养品质对于其影响最大，其次依次

26、为学科专业品质以及教育服务品质，品牌品质则对其影响最小。由以上分析我们可以得出结论：若想提高高等教育服务质量，最急需提高的就是高等院校的人才培养品质，而这也正是现今高等院校所以及国家所努力的方向。但是，通过问题三的调查我们得知，显然这一方面是在受访人群中引起较大不满度的一个方面。·5.2建立模糊评价模型在模糊评价模型中我们选取所给数据的9所大专院校与高等教育服务质量，以及问题三中所算得高等教育服务质量差距进行分析对比，具体的分析数据如表5.1所示：表 5.2 高等教育服务质量直接相关数据表学科专业品质教育服务品质环境品质管理理服务品质保障服务品质品牌品质人才培养品质天津农学院0.50

27、000.38750.45560.38570.51250.30000.5375西安农大0.38190.38540.43060.30360.47920.57290.4271综合0.32420.26720.32570.27720.28730.33030.3974北京农学院0.77780.67130.70370.71960.81940.96300.9491吉林农大0.34810.21110.30620.29210.19440.27780.2083内蒙古农大0.10780.21690.23860.25630.27210.13230.3051沈阳农大0.09090.12500.15150.08190.17

28、040.31820.0455华中农大0.43330.32520.36670.27140.28750.25000.3000重庆科大0.31250.36720.32640.32140.29690.21880.2188由上面权重分析我们已经得到了7个高等教育服务质量的直接影响因素的权重，此处我们利用模糊数学公式（为中的最大者，为中的最小值）将7个评价指标的数字进行模糊处理，建立模糊关系矩阵：由权重分析可知7个影响指标的权重为：把与模糊关系矩阵相乘得模糊综合评价结果： 由此可以得到所采集数据的几个大专院校就高等教育服务质量的排名，可用如下柱状图表示。图5.3教育质量排名其中所得的数值越大，则表明院校的

29、满意度越低。由上图可得：院校高等教育服务质量从高到低依次为沈阳农业大学，内蒙古农业大学，吉林农业大学，重庆科技大学，西安农业大学，天津农学院，北京农学院。注：其中第三个为综合排名。n 问题六农业是人类“母亲产业”，远在人类茹毛饮血的远古时代，农业就已经是人类抵御自然威胁和赖以生存的根本，农业养活并发展了人类，没有农业就没有人类的一切，更不会有人类的现代文明。社会生产的发展首先开始于农业，在农业发展的基础上才有工业的产生和发展，只有在农业和工业发展的基础上，才会有第三产业的发展。可见，农业是当之无愧的“母亲产业”。农业的地位和作用可以用一句话来概括“国民经济的基础”。“少年强则中国强”，现今的中

30、国社会，对于农业人才的培养更是重中之重。但是现阶段，由于多种原因，中国高等农业教育发展正处于“十字路口”，存在着诸多问题和困难。同样的，在此次调查中，值得引起注意的还有两大问题。一是在调查中，一部分的受访人群普遍反映在大学期间感到迷茫，看不到目标。以下的一条就很有代表性：“有时很迷茫，觉得上大学还不如去学门技术，这是真的。自己辛辛苦苦考了个好成绩，却没有上到自己心仪的院校，确实有点失落。现在自己的上专科的同学都已经找到工作了，自己还是在消费阶段，心里很不爽。”近几年的大学扩招，某种意义上显然降低了大学生的就业价值，在某些工作方向，由于大学生缺乏实践的机会，使得很多很好的工作机会失之交臂，而这一

31、点，在需要很高的动手能力，操作能力的农业事业方面更是一个对于农业专业的大学生的很大的挑战。如何加强农业人才的实践性培养，显然是需要政府，学校，以及学生本身共同探讨，共同解决的一大问题。而另一方面，无论是在问及对于高等教育服务质量的调高还是问及新农村建设对于人才的需求问题，有占到相当一部分比例的受访学生提交了空白卷或是写上了“无”以及“没有想法”甚至是“什么想法都不如做的实际”等相当消极敷衍的回答。排除调查问卷收回空白卷的比例，剩下的显然揭示了某些问题。从心理学的意义上讲，这样消极的回答显然证明着受访学生心理上对于大学农业人才的培养以及农业事业的反战是无动于衷的，但是大部分这样的回答显然是来自本

32、身就是农业类院校甚至本身就是农业专业的学生，从托多罗夫、克里斯特娃、热奈特等人的文本分析法的理论出发，这个问题不得不引起人深思。当代大学，沉重的就业压力，巨大的社会竞争使得象牙塔中的莘莘学子们中的一部分人常常会感到消极，迷茫，而学校方面如何从心理疏导，从德育工作上引导，显然不单单是培养农业人才所要面临的巨大挑战，也是现今所有大专院校都要面临的难题。在对高等教育服务质量的提高问题的看法和建议的调查中，中国高等农业教育突出表现在六个方面：一是高等农业教育的重要性被忽视，在国家高等教育体系中的地位持续下降；二是高等农业院校优质生源严重不足，“垫底”生源状况未能得到根本改变；三是办学条件与发展需求的矛

33、盾突出，学生实践动手能力培养受到削弱；四是毕业生到农业基层就业的渠道不够畅通；五是高等农业教育体制性障碍没有消除，行业支持有所削弱；六是高等农业教育自身在教育思想观念更新的程度、教育教学改革的力度、教育教学管理水平等方面不适应新形势发展的需要。这些问题对高等农业教育服务质量，特别是人才培养质量都有严重影响。而同样的，在对于新农村建设对人才的需求问题的看法和建议，受访人群反映最普遍的一个问题就是，政府应当出台何种证词引导，大专院校应当如何培养农业人才扎根基层、服务基层，显然是亟待解决的一大问题。参考文献1.国农业科学技术出版社.中国农业教育辞典.20052.中国农业教育.转引中国高等农业教育史.

34、3.王力.高等农业教育促进农村发展A . 4.关君蔚.关于全国农林院校教育改革的几点建议A . 20045.闻新.MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用.科学出版社6.许树柏层次分析法原理.天津大学出版社7.哈尔滨工程大学出版社.误差理论与曲线拟合. 附录模糊评价代码function y=pls(a)loda a.txt%原始数据存放在纯文本文件 a.txt中s=zeros(1,7);for j=1:7 for i=1:9 s(j)=s(j)+a(i,j);for m=1:7 for n=1:9 b(n,m)=a(n,m)/s(m);endendendendm=max(b);m=max(m)n

35、=min(b);n=min(n);c=(b-n)/(m-n);c%归一化t=h*c'g=0;for i=1:9 g=g+t(i);endgfor j=1:9 h(j)=t(j)/g;endh%权重归一化附表1期待度E满意度S绝对差距D相对差距OD53.8%23.9%29.9%0.55631769.8%31.5%38.3%0.54822072.1%39.9%32.2%0.44691567.0%43.0%24.0%0.35877370.8%36.4%34.4%0.48574174.5%44.8%29.7%0.39869875.8%30.4%45.4%0.59846672.4%31.5%41

36、.0%0.56553172.5%49.4%23.1%0.31840469.0%52.6%16.3%0.23700979.2%53.2%26.0%0.32854874.3%35.9%38.4%0.51688774.2%35.3%38.9%0.52406172.7%29.4%43.3%0.59546971.1%48.8%22.3%0.31382171.9%45.3%26.6%0.37031670.4%37.7%32.6%0.46355663.3%31.4%31.9%0.50441068.6%29.4%39.2%0.57210573.9%34.2%39.7%0.53751173.8%42.3%31.

37、5%0.42684968.8%41.4%27.3%0.39726268.3%43.2%25.1%0.36780570.5%38.8%31.7%0.44924870.1%36.2%33.9%0.48425766.0%30.7%35.4%0.53524565.9%36.3%29.6%0.44902176.1%46.6%29.5%0.38732271.2%43.1%28.1%0.39478671.9%35.6%36.3%0.50518974.8%34.0%40.8%0.54496172.8%33.3%39.4%0.54193568.2%25.5%42.7%0.62623273.8%42.1%31.7

38、%0.42973276.7%49.8%26.9%0.35114378.2%43.2%35.1%0.44828674.7%35.3%39.5%0.52811274.7%34.2%40.4%0.54181272.9%29.8%43.1%0.59103874.6%35.8%38.8%0.52027775.5%41.9%33.6%0.44501171.5%35.8%35.7%0.49953071.0%37.5%33.5%0.47135075.6%33.0%42.6%0.56355671.0%34.7%36.3%0.511419附表2绝对差距相对差距2216.3%220.2370092722.3%270

39、.3138212123.1%210.3184041624.0%230.3285483525.1%470.3511432326.0%160.3587732826.6%350.3678054726.9%280.3703163427.3%400.3873224128.1%410.3947864029.5%340.3972623929.6%180.3986981829.7%330.4268491329.9%460.4297323331.5%530.4450113631.7%150.4469154631.7%480.4482863031.9%390.4490211532.2%360.4492482932

40、.6%290.4635565533.5%550.4713505333.6%370.4842573733.9%170.4857411734.4%540.4995304835.1%300.5044103835.4%420.5051895435.7%570.5114195736.3%240.5168874236.3%520.5202771438.3%250.5240612438.4%490.5281125238.8%380.5352452538.9%320.5375113139.2%500.5418124439.4%440.5419354939.5%430.544961 3239.7%140.548

41、2205040.4%130.5563174340.8%560.5635562041.0%200.5655315642.6%310.5721054542.7%510.5910385143.1%260.5954692643.3%190.5984661945.4%450.626232附表3期望分数EM满意分数SM绝对差距D'绝对差距OD'0.684834 0.532220 0.152615 0.2228490.735363 0.548824 0.186539 0.253670.743545 0.574292 0.169252 0.2276290.729216 0.591410 0.1

42、37806 0.1889790.758762 0.553191 0.205570 0.2709290.762731 0.597590 0.165141 0.2165130.781690 0.543911 0.237779 0.3041860.755257 0.530303 0.224954 0.2978510.755245 0.616471 0.138774 0.1837470.733908 0.611354 0.122554 0.1669890.812057 0.638824 0.173233 0.2133260.773585 0.536117 0.237468 0.306970.76279

43、1 0.546801 0.215990 0.2831570.758235 0.528235 0.230000 0.3033360.754147 0.596951 0.157196 0.2084420.737589 0.589956 0.147633 0.2001560.747059 0.549880 0.197179 0.263940.692353 0.522995 0.169358 0.2446120.709884 0.543556 0.166328 0.2343030.750000 0.566627 0.183373 0.2444970.766355 0.569149 0.197206 0

44、.257330.720944 0.571272 0.149672 0.2076060.732861 0.587441 0.145419 0.1984270.738876 0.571765 0.167111 0.2261690.737150 0.545188 0.191962 0.2604110.737791 0.534173 0.203618 0.2759830.702941 0.556792 0.146150 0.2079120.770142 0.588407 0.181735 0.2359750.742925 0.583698 0.159226 0.2143240.757683 0.551313 0.206371 0.2723710.761176 0.538690 0.222486 0.2922920.760563 0.538