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标题: JASO技术贴2：一个想法，用统计学的方法做定位模型使得AD率提高 [打印本页]

作者: JASO 时间: 2010-12-6 12:04
标题: JASO技术贴2：一个想法，用统计学的方法做定位模型使得AD率提高
之前用DCF法做过一个关于本科出国值不值的量化分析
http://forum.chasedream.com/Master/thread-498898-1-1.html

本人比较偏向于把选择量化，在有限的资源内得出最优以及次优选择。

今天突发奇想，想用统计学的方法做一个定位模型，原因如下：
很多同学在版上求定位，各种GPA GMAT 论文实习牛推等等条件抛上来，跟帖的同学都很好心的给予意见。
意见大多来源于他们的经验也就是差不多别人申什么就给推荐什么。
这的确是定位的一种不错方法。但我觉得其有一定弊端，就是极大程度的推热了一批学校使得其标准水涨船高。

我的想法如下：
1）每个学校的招生标准都是不同的，例如有的学校相对同档次的别家，更偏好高GMAT，有的则偏向GPA，本科学校等等；
2）利用CD等论坛资源，统计出被录取人员的背景信息，统计记录其硬指标和软指标；以此，学校招生偏好的轮廓已经出来了；
3）统计被拒学生的背景信息，与（2）中数据交叉分析，以此基本可以得出各个分数和文书以及其他指标的权重（weights);
4)将被录取同学的数据计算，即
（他们的Gmat/800总分)*GMAT权重%+（他们的GPA）/4*GPA权重%+所有其他，得出一个分布，其正太分布，就是该学校录取偏好值的范围了，例如可能会得出该学校分布集中在70-75。
5）将你自己的背景按照同样公式计算，若在分布范围内，则基本可以保证录取。

6）关于一些建模难点:
有一些东西很难量化，例如文书和工作经验。我的想法是通过前期统计越是偏好分数的学校，同学用该模型定位越准确。
关于文书，这个只有你自己清楚你下了多少功夫，假设通过前期交叉分析得出好的推荐信占的权重是10%左右，而你的推荐信实在一般可能连一般人都比不上，那你在这项的值或许就是2-5，这点很主观，大致可以估算出来。
关于W/E，这个估值比文书简单些，去看class profile, 公式：if 你的w/e 小于class profile's w/e, then(你的years/average years)* weight; Other wise it's just the weight.

范例：
假定按照我的模型，Princeton University 的录取偏好范围在90-95之间，GMAT占20% GPA-20% 工作经验25% 本科学校10% 推荐信10% 其他占15%

李刚同学的GMAT 780分，GPA 3.9，牛推，10年工作经验（超过P大平均W/E），本科河大，有CPA+CFA
于是他的分数为：780/800*0.2+3.9/4*0.2+25%+1/10*0.1+0.1+15% = 0.9，即90
所以，李刚同学在P大正太分布的范围内，很有可能被录取。

========
以上是本人一个技术设想，把W/E和文书等几个难点合理的量化后，相信会具有一定参考价值。
该模型可以被更好的完善，其核心的背景换算技术，excel足够了，其他软件或许可以把他做的更人性化大众化。

欢迎讨论~

作者: vivienneshui 时间: 2010-12-6 12:09
牛人。。

作者: 桑桑 时间: 2010-12-6 12:16
LZ果然技术帝。。。
又来一次。。。

作者: zetsubo 时间: 2010-12-6 12:18
没有实际应用价值....

作者: grogr 时间: 2010-12-6 12:39
不能这么说哈…… 经济学还是建立在理性人假设上呢~╮(╯▽╰)╭

没有实际应用价值....

-- by 会员 zetsubo (2010/12/6 12:18:22)

作者: 橙小桃 时间: 2010-12-6 12:47
技术贴必火= =

作者: 呜啦呜啦dd 时间: 2010-12-6 13:01
围观

作者: fannybeibei 时间: 2010-12-6 13:05
技术帝。。。

作者: thebeekeeper 时间: 2010-12-6 13:08
李刚……

作者: ACCT2011 时间: 2010-12-6 13:12
呵呵，想法很好，可是这个工作量之大啊。。。。
围观一下~

作者: truddyhuang 时间: 2010-12-6 13:31
光收集这数据就得潜伏在CD好几个年头

作者: JASO 时间: 2010-12-6 13:35

光收集这数据就得潜伏在CD好几个年头

-- by 会员 truddyhuang (2010/12/6 13:31:23)

收集数据有2个途径：个人收集。通过检索；我认为一晚上一所学校可以收集好。
通过版主，CD应该做过相关统计。

作者: yangqianlei 时间: 2010-12-6 13:38
想法很八错。。。。顶一下。。。
顺便占个位子

作者: wudi0314 时间: 2010-12-6 13:48
所有其他是什么

作者: zetsubo 时间: 2010-12-6 13:54
我来发表点愚见
收集数据是前提然后利用数据把系数算出来但是系数是不会特精准的而且推荐信 ESSAY这种软件更难计
其实在看了许多REJ和AD后对于学校到底要求什么也会有个感性认识了这时候报个背景对于录取率感觉也八九不离十了
而用量化方法也查不到就八九不离十不可能完全准感觉这过程有点化简为繁
其实定位系统好多网站都有

其次等有了数据估计也录的差不多了这时候再申也有点晚了

再次即使知道希望很小 DREAM SCHOOL还是会去试的这量化结果抵不住侥幸心理和拼RP的欲望

作者: zetsubo 时间: 2010-12-6 13:56
手机打的错误好多大家理解的

作者: cherrydew 时间: 2010-12-6 14:01
再次即使知道希望很小 DREAM SCHOOL还是会去试的这量化结果抵不住侥幸心理和拼RP的欲望

这句很在理

作者: trandee 时间: 2010-12-6 14:16
实用性不强。。。不过想法很有意思。

作者: 牛牛们 时间: 2010-12-6 14:31
这太可怕了，等学校们发现这个模型该疯了

作者: creepy 时间: 2010-12-6 15:13
弄好开中介去海捞笔吧

作者: lanyi_bright 时间: 2010-12-6 17:54
技术帝呀~

作者: 佳年 时间: 2010-12-6 18:29
第一反应就是Z模型另外谢谢LZ给我的故事

作者: ckindreamer 时间: 2010-12-24 17:24
哈哈我喜欢

作者: lijm139 时间: 2010-12-24 17:30
膜拜一下。。有想法

作者: maryrui 时间: 2011-1-1 01:33
哈哈，有创意。但是要有足够的样本才行啊。假设前提是被录取的都上CD报AD。

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