Algorithmus zur Identifizierung von Studienabbrüchen
Logistischer Regressionsalgorithmus zur Identifizierung von Studienabbrüchen
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Ziel der Untersuchung war es, festzustellen, wie der logistische Regressionsalgorithmus die Identifizierung von Studienabbrüchen an der Universität für Andenentwicklung im Jahr 2019 beeinflusst.Die Forschungsarbeit hat eine prädiktive Ebene der Untersuchung. Es wurden Erhebungen bei einer Grundgesamtheit von 203 Studenten und einer Stichprobe von 133 Studenten im ersten Zyklus aller Studiengänge der Universität durchgeführt.Nach den Ergebnissen, die bei der Anwendung des Modells erzielt wurden, gaben 11,28 % der Studierenden an, dass sie nie familienbezogene Faktoren für die Entscheidu...
Ziel der Untersuchung war es, festzustellen, wie der logistische Regressionsalgorithmus die Identifizierung von Studienabbrüchen an der Universität für Andenentwicklung im Jahr 2019 beeinflusst.Die Forschungsarbeit hat eine prädiktive Ebene der Untersuchung. Es wurden Erhebungen bei einer Grundgesamtheit von 203 Studenten und einer Stichprobe von 133 Studenten im ersten Zyklus aller Studiengänge der Universität durchgeführt.Nach den Ergebnissen, die bei der Anwendung des Modells erzielt wurden, gaben 11,28 % der Studierenden an, dass sie nie familienbezogene Faktoren für die Entscheidung, ihr Studium abzubrechen, hatten, während 23,16 % immer angaben, dass sie immer familienbezogene Faktoren hatten; in der Dimension Akademische Faktoren gaben 16,24 % der Studierenden an, dass sie nie familienbezogene Faktoren für die Entscheidung, ihr Studium abzubrechen, hatten. 24% gaben an, dass sie nie akademische Vorfälle hatten, die sie zu dem Entschluss brachten, ihr Studium abzubrechen, und 7,97% immer; nach den Ergebnissen, die in Bezug auf die Dimension der sozioökonomischen Faktoren erzielt wurden, gaben 8,27% der Studenten an, dass sie nie soziale oder wirtschaftliche Vorfälle hatten, die sie dazu brachten, ihr Studium abzubrechen, und 6,02% immer.
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