Weight
Tech=4
Medical=2
Law=IB=1
MBB=0.5
加上行业Pool size权重更真实的体现了现实中校友在热门行业里的人数。
Berkeley以体量和广度力压Harvard夺得头筹。
大家还是安了吧,还是按人家USNews, 你搞这个人家会舍弃M,P 去你把那一堆放在这两个之前的学校吗?
何必那么酸,堵别人的嘴?
https://www.usnews.com/education/best-colleges/the-short-list-college/articles/colleges-with-the-most-undergraduates
SCHOOL (STATE)
FALL 2021 UNDERGRADUATE ENROLLMENT
U.S. NEWS RANK AND CATEGORY
不同意可以指出我的算法的问题,不用人身攻击
伯克利的medical school比H少1000人,Tech多1000人。你说Tech open多,medical school open少,那不更说明H在medical school上多1000人比伯克利在Tech上多1000人难吗?咋最后伯克利胜出?
说实话我喜欢看到这个变化,因为很多以前很多排名的假设不符合事实,根本是在操纵。所以昨天当你说很高兴排名接近News,我反而觉得可能模型有问题。
自己娃对哪一行感兴趣,就挑哪个排名看。
CS就只算CS专业的学生,Med就只算pre-med和周边几个专业的学生,Law要算人文社科,MBB和IB主要算商科经济科,如此等等。
那些不大沾边的专业,例如艺术、电影、建筑等就不算在基数里面,这些专业的学生大多不会选这些行业。
在行业选择上,专业 signals intentions。这种normalization比较的是:学校能培养出多少百分比优秀(即能成功进入intended career choice)的学生
我也是闲得慌,单纯参与讨论model的合理性啊。
这里提意见只是认真商榷,完全没有责怪的意思!
您和无穷花了不少时间精力,结果都是有参考价值的。同样的基础数据,不同的分析角度处理方法会得出不同的结果。
Weight
Tech=4
Medical=2
Law=IB=1
MBB=0.5
加上行业Pool size权重更真实的体现了现实中校友在热门行业里的人数。
Berkeley以体量和广度力压Harvard夺得头筹。
大家还是安了吧,还是按人家USNews, 你搞这个人家会舍弃M,P 去你把那一堆放在这两个之前的学校吗?
何必那么酸,堵别人的嘴?
https://www.usnews.com/education/best-colleges/the-short-list-college/articles/colleges-with-the-most-undergraduates
SCHOOL (STATE)
FALL 2021 UNDERGRADUATE ENROLLMENT
U.S. NEWS RANK AND CATEGORY
不同意可以指出我的算法的问题,不用人身攻击
伯克利的medical school比H少1000人,Tech多1000人。你说Tech open多,medical school open少,那不更说明H在medical school上多1000人比伯克利在Tech上多1000人难吗?咋最后伯克利胜出?
说实话我喜欢看到这个变化,因为很多以前很多排名的假设不符合事实,根本是在操纵。所以昨天当你说很高兴排名接近News,我反而觉得可能模型有问题。
自己娃对哪一行感兴趣,就挑哪个排名看。
CS就只算CS专业的学生,Med就只算pre-med和周边几个专业的学生,Law要算人文社科,MBB和IB主要算商科经济科,如此等等。
那些不大沾边的专业,例如艺术、电影、建筑等就不算在基数里面,这些专业的学生大多不会选这些行业。
在行业选择上,专业 signals intentions。这种normalization比较的是:学校能培养出多少百分比优秀(即能成功进入intended career choice)的学生
我也是闲得慌,单纯参与讨论model的合理性啊。
这里提意见只是认真商榷,完全没有责怪的意思!
您和无穷花了不少时间精力,结果都是有参考价值的。同样的基础数据,不同的分析角度处理方法会得出不同的结果。