Näytä suppeat kuvailutiedot

dc.contributor.advisorKarvanen, Juha
dc.contributor.authorPetman, Joni
dc.date.accessioned2017-06-15T10:29:50Z
dc.date.available2017-06-15T10:29:50Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.otheroai:jykdok.linneanet.fi:1703899
dc.identifier.urihttps://jyx.jyu.fi/handle/123456789/54522
dc.description.abstractTämän tutkielman tarkoituksena on kehittää prediktiivinen malli, jolla ennustetaan Jyväskylän yliopiston matemaattis-luonnontieteellisessä tiedekunnassa lähivuosina suoritettavien luonnontieteiden kandidaatin ja filosofian maisterin tutkintojen lukumääriä. Mallin estimointiin käytettävä aineisto koostuu kolmesta osasta: vuosina 1996–2004 tiedekunnassa aloittaneet opiskelijat, vuosina 2005–2015 tiedekunnassa alemmasta korkeakoulututkinnosta aloittaneet opiskelijat ja vuosina 2005–2016 tiedekunnassa ylemmästä korkeakoulututkinnosta aloittaneet opiskelijat. Jokaiselle aineiston osalle sovitetaan omat toisistaan riippumattomat osamallit. Tutkintoennusteet saadaan ennustamalla aineistoon kuuluville yhä tutkintoa vaille oleville opiskelijoille mahdolliset tutkinnot seuraaville kalenterivuosille. Vuonna 2005 ja sen jälkeen aloittaneiden opiskelijoiden opintoja mallinnetaan käyttäen tilaketjuja, joiden tilat määritellään opiskelijan opintopistekertymän ja aktiivisen opinto-oikeuden perusteella. Mallissa opiskelijat suorittavat aina kalenterivuoden päätteeksi tilasiirtymän mallin tilasta toiseen ja tutkintoennusteita varten opiskelijoille arvotaan tilasiirtymät tuleville kalenterivuosille. Opiskelijoille estimoidaan multinomiaalisella logistisella regressiolla tilasiirtymätodennäköisyydet, joiden perusteella tilasiirtymät arvotaan. Tilasiirtymätodennäköisyyksiä selitetään opiskelijoiden ominaisuuksilla, kuten opintojen kestolla ja opiskelijan iällä opintojen alussa. Mallin regressiokertoimet estimoidaan hierarkkisella Bayes-mallilla käyttäen Markovin ketju Monte Carlo -menetelmää. Ennen vuotta 2005 aloittaneiden opiskelijoiden aineistolle sovitetaan yksinkertaisempi malli, jossa opiskelijoiden tutkinnonsuorittamistodennäköisyyksiä estimoidaan binäärisellä logistisella regressiolla. Ennusteita varten sovitetaan useita erilaisia malleja, jotka eroavat toisistaan sen perusteella, kuinka malleissa käytettävät selittävät muuttujat on valittu. Eri malleilla saatuja tutkintoennusteita vertaillaan ja pohditaan, millä mallilla saadaan parhaimmat tutkintoennusteet. Myös siirtymätodennäköisyyksiä estimoivia regressiokertoimia tulkitaan ja katsotaan, mitkä tekijät vaikuttavat positiivisesti ja mitkä negatiivisesti yliopisto-opintojen etenemiseen. Lisäksi opiskelijoiden tutkinnonsuorittamistodennäköisyyksiä vertaillaan simuloimalla erilaisten opiskelijoiden opintojen kulkua opintojen alusta seitsemän vuotta eteenpäin.fi
dc.format.extent1 verkkoaineisto (84 sivua)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isofin
dc.rightsJulkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.fi
dc.rightsThis publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.en
dc.subject.otherBayes-tilastotiede
dc.subject.othermultinomiaalinen logistinen regressio
dc.subject.otherMarkovin ketju Monte Carlo (MCMC)
dc.subject.otheryliopisto-opinnot
dc.subject.otheropintojen keskeyttäminen
dc.subject.otheropiskeluaika
dc.titleYliopistotutkintojen määrän ennustaminen Bayes-mallilla
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:jyu-201706152907
dc.type.ontasotPro gradu -tutkielmafi
dc.type.ontasotMaster’s thesisen
dc.contributor.tiedekuntaMatemaattis-luonnontieteellinen tiedekuntafi
dc.contributor.tiedekuntaFaculty of Sciencesen
dc.contributor.laitosMatematiikan ja tilastotieteen laitosfi
dc.contributor.laitosDepartment of Mathematics and Statisticsen
dc.contributor.yliopistoUniversity of Jyväskyläen
dc.contributor.yliopistoJyväskylän yliopistofi
dc.contributor.oppiaineTilastotiedefi
dc.contributor.oppiaineStatisticsen
dc.date.updated2017-06-15T10:29:51Z
dc.rights.accesslevelopenAccessfi
dc.type.publicationmasterThesis
dc.contributor.oppiainekoodi4043
dc.subject.ysobayesilainen menetelmä
dc.subject.ysoMonte Carlo -menetelmät
dc.subject.ysoopintojen keskeyttäminen
dc.subject.ysoopintojen kesto
dc.subject.ysokorkeakouluopiskelu
dc.subject.ysotilastomenetelmät
dc.format.contentfulltext
dc.type.okmG2


Aineistoon kuuluvat tiedostot

Thumbnail

Aineisto kuuluu seuraaviin kokoelmiin

Näytä suppeat kuvailutiedot