Modele ryzyka skreślenia z listy studentów na przykładzie studentów trybu niestacjonarnego

• Autorzy: Beata Jackowska , Ewa Wycinka

Warianty tytułu

Models of Risk Relegation Based on the Example of Extramural Students

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Każdego roku część studentów przerywa studia na różnym etapie ich zaawansowania. Zmniejszająca się liczba studentów na kolejnych semestrach ma niekorzystny wpływ na planowanie i efektywne wykorzystanie kadry i środków technicznych uczelni, a także na możliwość prognozowania strumieni finansowych. Z tego powodu dla władz uczelni ważne jest rozpoznanie i pomiar czynników ryzyka przerwania studiów przez studenta. Na przykładzie rozkładu odejść ze studiów studentów z kohorty naboru na rok akademicki 2004/2005 trybu zaocznego Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego (UG) podjęta została próba wyodrębnienia czynników wpływających na ryzyko przerwania studiów. Celem tego opracowania jest skonstruowanie modelu, który mógłby służyć prognozowaniu natężenia i rozkładu odejść w kolejnych kohortach studentów. (fragment tekstu)

EN

On the basis of observations made on the 2004/2005 cohort of extramural students of the Faculty of Management, University of Gdansk, there was made an attempt to identify risk factors of relegation. In order to estimate probabilities of relegation during semesters, we used logit and probit models. The significance levels were examined with the use of chi-square test and Akaike information criterion. As a goodness of fit criteria were used pseudo-R2 measures and accuracy coefficients (based on ROC curve). The probabilities of rejection for these semesters were also estimated with the use of actuarial estimator of proportion due to presence of censored data. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Studenci; Analiza ryzyka; Model logitowy; Model probitowy

EN

Students; Risk analysis; Logit model; Probit model

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2009
• Tom: 16
• Numer: nr 47 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 487--493

Twórcy

autor

Beata Jackowska

• Uniwersytet Gdański

autor

Ewa Wycinka

• Uniwersytet Gdański

Bibliografia

• Agresti A.(2002), Categorical data analysis, Wiley-Interscience, New Jersey.
• Gruszczyński M. (2001), Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości, SGH, Warszawa.
• Harrell F. (2001), Regression modeling strategies whit applications to linear models, logistic regression, and survival analysis, Springer-Verlag, New York.
• Williams B.A., Mandrekar J.M., Cha S.S., Furth A.F. (2006), Finding optimal cutpoints for continuous covariates with binary and time-to-event outcomes, "Technical Report", Mayo Foundation, Rochester.