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Predicting participation in higher education: a\ud comparative evaluation of the performance of\ud geodemographic classifications

机译:预测参加高等教育的人数:a \ ud \ ud性能的比较评估 地理人口分类

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摘要

Participation in UK higher education is modelled by using Poisson regression techniques. Models using geodemographic classifications of neighbourhoods of varying levels of\uddetail are compared with those using variables that are directly derived from the census, using a cross-validation approach. Increasing the detail of geodemographic classifiers appears to be justified in general, although the degree of improvement becomes more marginal as the level\udof detail is increased. The census variable approach performs comparably, although it is argued that this depends heavily on an appropriate choice of predictors. The paper concludes by discussing these results in a broader practice-oriented and pedagogic context.
机译:参与英国高等教育的方法是使用泊松回归技术进行建模。使用交叉验证方法,将使用\ uddetail级别不同的邻域的地理人口统计分类的模型与使用直接从人口普查得出的变量的模型进行比较。总体上,增加地理人口分类器的详细信息似乎是合理的,尽管随着详细程度的提高,改进程度变得越来越微不足道。尽管有人认为这在很大程度上取决于对预测因子的适当选择,但人口普查变量方法的表现可比。本文通过在更广泛的实践导向和教学背景下讨论这些结果来结束。

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