論文の概要: A Practice in Enrollment Prediction with Markov Chain Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14007v1
• Date: Wed, 22 May 2024 21:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 20:04:17.205118
• Title: A Practice in Enrollment Prediction with Markov Chain Models
• Title（参考訳）: マルコフ連鎖モデルを用いた入学予測の実践
• Authors: Yan Zhao, Amy Otteson,
• Abstract要約: 本稿ではマルコフ・チェイン・モデリングを用いた入学予測の革新的手法を提案する。 本稿は、今後の方向性と機関間の連携の機会について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9714447272714082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enrollment projection is a critical aspect of university management, guiding decisions related to resource allocation and revenue forecasting. However, despite its importance, there remains a lack of transparency regarding the methodologies utilized by many institutions. This paper presents an innovative approach to enrollment projection using Markov Chain modeling, drawing upon a case study conducted at Eastern Michigan University (EMU). Markov Chain modeling emerges as a promising approach for enrollment projection, offering precise predictions based on historical trends. This paper outlines the implementation of Enhanced Markov Chain modeling at EMU, detailing the methodology used to compute transition probabilities and evaluate model performance. Despite challenges posed by external uncertainties such as the COVID-19 pandemic, Markov Chain modeling has demonstrated impressive accuracy, with an average difference of less than 1 percent between predicted and actual enrollments. The paper concludes with a discussion of future directions and opportunities for collaboration among institutions.
• Abstract（参考訳）: 入学予測は大学経営における重要な側面であり、資源配分や収益予測に関する意思決定を導く。 しかし、その重要性にもかかわらず、多くの機関が利用している方法論に関する透明性の欠如が残っている。 本稿では,東ミシガン大学 (EMU) のケーススタディに基づいてマルコフ・チェイン・モデリングを用いた入学予測の革新的手法を提案する。 マルコフ・チェイン・モデリングは、歴史的傾向に基づいた正確な予測を提供する、入学予測のための有望なアプローチとして出現する。 本稿では,EMUにおける拡張マルコフ連鎖モデリングの実装について概説し,遷移確率を計算し,モデル性能を評価するための方法論を詳述する。 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックのような外部の不確実性によって引き起こされる課題にもかかわらず、マルコフ・チェイン・モデリングは、予測と実際の入学の間に平均的な差が1%未満である印象的な精度を示した。 本稿は、今後の方向性と機関間の連携の機会について論じる。

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