数学与信息科学系赴高校特殊人群的认定小分队社会实践论文院系：数学与信息科学系团队名称：高校特殊人群的认定小组时间：2013年7月3日高校特殊人群的认定办法摘要在高校中有很多特殊的人群，例如：贫困生、文明学生、优秀班委等等。由于特殊人群很多，而且认定办法类似，所以这里以贫困生为例。高校贫困生,是指家庭困难无力支付学费或支付学费很困难的学生，近年来,随着国家、社会、高校对贫困大学生群体越来越关注和重视，投入的财力、人力越来越来多。各个高校逐步建立了以国家助学贷款为主体的奖、贷、助、补、减的资助体系,为很多贫困大学生解决了后顾之忧,受到了受助学生及其家庭的普遍欢迎。然而,目前高校还没有一套行之有效的贫困生认定制度和办法。如何准确地对高校家庭经济困难学生进行HYPERLINK"http://www.qikan.com.cn/SearchResult.aspx?type=0&startpos=1&sort=1&keywords=%c8%cf%b6%a8"\o"认定"\t"_blank"认定，对于完善高校对HYPERLINK"http://www.qikan.com.cn/SearchResult.aspx?type=0&startpos=1&sort=1&keywords=%c6%b6%c0%a7%c9%fa"\o"贫困生"\t"_blank"贫困生资助政策体系、促进和谐校园发展有着十分重要的作用。由于《贫困生申请表》采集信息不够具体，申请人填写内容不统一，给贫困生评定带来了困难。通过进一步分析、归纳贫困生等级评定指标，细化信息采集的内容，借助聚类分析理论，可以较好的区分学生的家庭的贫困程度，基本上反映了学生的家庭经济情况。本文开发的贫困生评定系统使得家庭经济困难学生认定工作、贫困生等级评定工作变得更为透明有效，很好的提高了贫困生评定的公平性和工作效率。在有限资助金额的情况下，资金的合理分配成为决定公平性和贫困生满意度的主要因素。为评判该校资金分配方案是否合理，首先要建立恰当的评价指标体系，在本篇论文中，我们选用了贫困生的覆盖率、贫困生的占有率、公平性、贫困生的农村户口占有率作为指标，通过变异系数法和相对比较法相结合确定各指标的权重，并结合模糊数学的方法对模型进行了定量分析，最终建立贫困生认定的综合评价模型，贫困生认定模型就可以用量化后的评价值来评价，评价值越高，评判模型就越科学、合理。同理我们可以利用层次分析法和模糊隶属函数得到贫困系数（即k值比较法，为各项指标的标准值，各项指标的权重），k值越接近1，越是贫困，但是我们k值没有给出判断贫困生的标准，因此我们很容易想到判别分析法给学生分为贫困生和非贫困生。对于判别分析法，我们可以直接利用Matlab的统计工具箱提供了判别函数classify。这样我们可以很好的判断学生是否为贫困生。这样我们解决第三问就相对容易，根据程序判别法的到贫困生应有46人，非贫困生应有203人，利用k值比较法将助学金分给k值较大的前10%，即25人，我们很容易算出有21位贫困生未得到资助。关键词：层次分析法判别分析模糊评价综合评价二、问题提出（1）分析确定合理的评价指标体系，用以评价大学贫困生认定模型的优劣。（2）依据该校当前的情况，采用附录的数据，建立合理的评价大学贫困生认定模型，并利用问题一中的指标体系对该模型作出评价。（3）根据当时该校部分大学生家庭的统计情况和该校大学生资助比例，估计一下该校未能获得国家资助的贫困学生的人数。三、问题重述随着我国经济的发展，国家对大学生的资助力度越来越大。国家奖学金、国家助学金、国家助学贷款、励志奖学金、以及社会上爱心人士的资助义举等，给家庭贫困的大学生带来了希望，然而,目前该校还没有一套行之有效的贫困生认定制度和办法，因此，需要建立新的数学模型对贫困生“身份”进行认定，从而使奖学金等得到合理的利用。当前该校国家助学金名额百分比：10%，各年级每年金额：2000元、3000元、4000元。（1）分析确定合理的评价指标体系，用以评价大学贫困生认定模型的优劣。（2）依据该校当前的情况，采用附录的数据，建立合理的评价大学贫困生认定模型，并利用问题一中的指标体系对该模型作出评价。（3）根据当时该校部分大学生家庭的统计情况和该校大学生资助比例，估计一下该校未能获得国家资助的贫困学生的人数。四、问题分析此题研究的是某校助学金合理分配的数学建模问题。要对助学金进行合理分配，就要有合理的分配规则，尤其是在金额不够的情况下。当前该校助学金发放比例只有10%，通过对已给数据进行分析可知，该校贫困生人数较多，为了得到合理的分配规则，首先要确定合理的评价指标体系针对问题一：从学校角度看，学校努力