用LOGIT模型分析ECON PHD录取难度

danielmiraceUID: 2454767

具体的分析见附件PDF。我对这个分析的总体评价是，只能作为非严格的参考。从做模型的角度来说，这个模型做得并不好。当然，这不是因为作者不厉害，我宁愿假设作者是大牛，因为对于喜欢用规范方法来回答问题的人我总是愿意give the benefit of the doubt. 其实，我觉得他不该用计量的方法，应该用简单的统计的方法。例如，把历年GRE Q的变化做成一个曲线图，再附上一个具体数据的图标就很一目了然了。
如果我们不考虑显著度，倒是可以得出结论，09年的申请确实难度增加。这与直观是相符的，特别是由于很多美国本土的学生由于经济危机就业困难而继续读博，使得applicant pool的总体数量和质量上升
原模型的另一个严重缺陷是自变量里面用的是GPA。其实，如果这个GPA是不同算法的结果，而且包含课程的不同，那么这个数据的质量是很差的。特别是考虑到，录取中数学课的成绩尤其重要。对中国学生而言，实分析90分和政治课90分对于录取委员会的意义显然是不同的。

wooothUID: 2534678

有意思的东西，不过作者的数据太粗糙了，结论基本上没有太大参考价值。
样本的质量基本不能确认，因为作者是选择论坛上帖出的数据，但毫无疑问这个不能代表整体。此外，也不符合大样本。
变量太少，并且不是很准确，所以导致模型的拟合效果不好。
此外，我觉得加上国度虚拟变量，不知道会不会出现有意思的结果。

danielmiraceUID: 2454767

有意思的东西，不过作者的数据太粗糙了，结论基本上没有太大参考价值。
样本的质量基本不能确认，因为作者是选择论坛上帖出的数据，但毫无疑问这个不能代表整体。此外，也不符合大样本。
变量太少，并且不是很准确 ...
woooth 发表于 2009-11-3 17:42

原文作者在回帖中考虑过加上国别的虚拟变量,但无法获得可靠数据