大学生消费问题数学模型(层次分析报告)

wordword标准文档word大学生消费问题的层次分析模型大学生的消费结构是指大学生所消费的各种消费资料之间的比例关系．全面细致地了解大学生的消费状况具有重要的现实意义．关注大学生的消费行为，引导大学生科学消费，可以使大学生在校时合理使用有限的经济收入，进展科学消费．因此帮助大学生树立起适度、合理的消费观念，对于促进经济的开展和社会进步有着重要的意义．1.1目前大学生的消费来源当今大学生的经济来源主要包括:家庭供应、家教兼职、特困补助和奖学金．大学生由于其自身社会角色的限制，没有独立的经济来源,主要靠家庭供应．大学生消费收入差距悬殊，主要受家庭收入的影响．1.2目前大学生的消费状况目前大学生的消费主要由生活消费、学习消费、娱乐消费三局部构成．生活消费,如吃饭、购置生活必需品;学习消费,如学习用品等;娱乐消费,如购物、旅游等．随着生活水平的提高和网络信息化的开展,大学生消费呈现出多样化．在市场经济的今天，大学生的消费形式、内容、消费心理以与消费观念都发生了显著的变化．大学生传统必需型消费呈明显下降趋势，如饮食消费、衣着消费所占比例下降，其他形式的消费比例逐渐增加．学习消费主要集中在购置学习参考书、英语和计算机等级考试等和学习工具上．娱乐消费主要表现为休闲、旅游等方面，并呈上涨趋势．通讯消费主要表现在手机话费、上网等方面．大学生的人际交往消费、恋爱消费也成为日常支出的一个重要方面．1.3研究目的了解当代大学生消费的根本情况，发现大学生日常消费中存在的一些问题，为大学生的消费提供正确合理的建议指导,帮助大学生确立正确的消费观．2数据说明与符号约定2.1数据说明以某某学院学生为调查的对象，通过问卷调查所得数据，调查问卷的原始数据见附录．问卷是通过对60名某某学院学生随机发放，并收回有效问卷52份而得．由调查的统计结果可知：在校大学生平均的月总支出为，学习支出为元，食物支出占元，衣着支出为元，通讯支出为元，娱乐支出为元．家庭月人均收入不同的在校大学生在月总支出和其他各项具体支出方面存在差异，在校大学生的月总支出主要用于食物支出、其他方面的支出相对较少，这反响了当代大学生的消费仍然是以物质消费为根底，这是由在校大学生的非独立经济地位决定的．2.2符号约定为学生的平均月消费(元)为学生每月由家庭提供的收入(元)为学生每月做家教等兼职所获取的收入(元)为学生每月的特困补助的收入(元)为自发性消费边际消费倾向表示其它随机因素的影响．因素对目标的判断矩阵的最大特征值的最大特征值所对应的特征向量的权重向量，即用的每个元素除以各元素之和所得的矩阵费用对决策准如此的判断矩阵健康对决策准如此的判断矩阵心理对决策准如此的判断矩阵开展对决策准如此的判断矩阵的最大特征值的最大特征值所对应的特征向量的权重向量，即用的每个元素除以各元素之和所得的矩阵的一致性指标的一致性指标因素的一致性指标的平均随机一致性指标的平均随机一致性指标的一致性判断指标，规定小于0.1时，说明满足一致性准如此因素的一致性判断指标，规定小于0.1时，说明满足一致性准如此准如此的权重向量，我们用以判断各种准如此的支出比例3消费问题的数学模型我们利用调查所得的数据进展了统计分析和数学建模．具体模型步骤如下：3.1消费函数的计量模型多元线性回归模型应用MATLAB得到回归方程为:解得,.其中为复相关系数，为F检验的临界值，为观察值F大于临界值的概率，且在显著性水平下,越接近0表示回归方程在在显著性水平下回归越显著,这明确回归结果非常合理.3.2层次分析模型将决策的目标、考虑的因素和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，绘出层次结构图．根据考察的实际情况，层次结构图1为：消费消费费用健康心理学习开展饮食衣着通讯娱乐目标层准如此层方案层图1层次结构图其中最高层为消费，即应怎样消费．最低层分为学习、饮食、衣着、通讯、娱乐五个方面，即我们的消费应在学习、饮食、衣着、通讯、娱乐五个方面按照怎样的比例消费．中间层分为费用、健康、心理、开展四个因素．费用是指价格的上下对决策的影响；健康是指对身体的有利或有害程度对决策的影响；心理是指个人消费的不同动机，包括正常动机和不良动机对决策的影响；开展是指个体为了满足今后成长、进步等要求而不断增长自身修养和素质的一种预期投资对决策的影响．构造判断矩阵：每一个具有向下隶属关系的元素作为判断矩阵的第一个元素〔位于左上角〕，隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行和第一列．表1重要性标度含义表重要性标度含义1表示两个元素相比，具有同等重要性3表示两个元素相比，前者比后者稍重要5表示两个元素相比，前者比后者明显重要7表示两个元素相比，前者比后者强烈重要9表示两个元素相比，前者比后者极端重要2，4，6，8表示上述判断的中间值对应倒数假如元素与元素的重要性之比为aij,如此元素与元素的重要性之比为aji=1/aij第一步,因素对目标的判断矩阵可作以下假设:计算的特征根有最大特征根,对应的特征向量为首先求解齐次线性方程解得特征向量为：,归一化,得对所得的数据进展一致性检验,步骤如下:〔1〕.计算一致性指标〔2〕查表确定相应的平均随机一致性指标表2平均随机一致性指标表矩阵阶数1234567800〔3〕计算一致性比例,并进展判断当<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以承受的，>0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进展重新修正．故：有比拟合理的一致性．第二步,备选对象对决策准如此的判断矩阵是费用对决策准如此的判断矩阵可作以下假设:有最大特征根和对应特征向量,归一化,得健康对决策准如此的判断矩阵可作以下假设:有最大特征根和对应特征向量,归一化,得心理对决策准如此的判断矩阵可作以下假设有最大特征根和对应特征向量,归一化,得开展对决策准如此的判断矩阵可作以下假设:有最大特征根和对应特征向量,归一化,得所以，令于是对象对目标的排序：模型分析：排列的一致性检验：令：所以，有合理的一致性．所以，即：消费按照学习：饮食：衣着：通讯：娱乐应为3.3自身消费模型结合自身的情况，我的月总支出，学习支出，饮食支出：衣着支出：通讯支出：娱乐4模型的优缺点本文给出了大学生消费问题的模型，即层次分析模型．此模型由于是关系到个人的决策问题所以多少带有个人的主观意识，如文章中的成比照拟矩阵很大成分上就是作者本人的意见，但是它通过了一致性检验以与符合当今社会的常规，所以此模型还是可行的．6参考文献[1]X来福.数学模型与数学建模.

[3]袁震东等.数学建模简明教程[M]．某某：华东师X大学，2001[4]姜启源等．数学模型(第三版)[M]．：高等教育，2003[5]杨启帆等．数学建模[M]．：某某大学，1999[6]梁国业等．数学建模[M]．：冶金工业，2004[7]王兵团．数学建模根底[M]．：清华大学，2004．[8]甘应爱．高校毕业生就业手册[M]．：某某大学大学，2005[9]武小莉.加强大学生正确消费观的培养.某某高等学校第15卷第12期20037附录7.1调查问卷大学生消费调查问卷１．您的家庭人均月收入为〔〕A．400以下B．400—800C．800-1200D．1200-1600E．1600以上2．您的月消费额大概为多少〔〕A.300以下B.300-500C.500-700D.700-1000E.1000以上

3．您每月由家庭提供的收入是〔〕A.200以下B.200-400C.400-600D.600-800E.800以上

4．您每月做家教等兼职所获取的收入是〔〕A.100以下B.100-200C.200-300D.300-400E.400以上5．您每月平均的特困生补助的收入是〔〕A.50以下B.50-100C.100-150D.150-200E.200以上6．您每学期学习方面的花费〔包括文具、书籍、复印、培训班〕〔〕7．您每月饮食方面支出〔包括零食饮料〕大概为多少〔〕8.您花在服饰方面平均每个月的消费是〔〕A.50以下B.50-100C.100-200D.200-3009.您每月用于娱乐方面〔看电影,购置游戏光盘,CD等〕的支出〔〕以上10.您拥有手机吗？如果有，每个月话费支出为多少？如果没有，请回答下一题．A．50以下B．50-100C．100-150D．150-200E．200以上11.您每月用于通讯方面的支出为多少〔仅限于使用卡的情况〕〔〕12.您花费的资金主要来自〔〕13.您觉得您现在每月消费情况如何〔〕

注：本问卷共发放60份，收回有效问卷52份．发放以我们周围的同学为主，根本上做到了随机发放．7.2数据的统计表3有关数据统计表〔单位：元〕人均收入月总支出家庭提供家教补助学习食物衣着通讯娱乐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回归分析编程clearx=[25080100;250100100;40018050;40015070;600070;500300100;500120120;600200100;60015050;50020080;6001000;700080;7001500;60015050;600200100;8001200;80000;7001500;800300100;800100100;600100100;7001000;900050;900800;800050;9002000;10001000;1000080;12000100;11001500;12002000;90015070;110010070;12001800;9001000;1200070;150000;