学生群体中发放调查问卷，要求学生对照教师各个方面的表现进行综合评定打分（五分制），表1：高校教师教育质量调查表（保留两位小数），其中y，x1，x2，x3，x4分别代表教师总体教育质量、课程内容组织的合理性、主要问题开展的逻辑性、回答学生问题的有效性和课下交流的有助性。
进行多元非线性回归拟合时，对非线性回归项中的二次项进行组合变换，所得高校教师教育质量所表征数据线性化后的数据调查表如表2所示（保留两位小数）。
3.2 多元线性回归和多元非线性回归分析
对表1和表2数据分别进行多元线性回归分析和多元非线性回归分析，结果如表3和表4所示（保留三位小数）。
由表3和表4中多元回归相关系数可知，非线性回归对此模型的解释能力更高，因此选用非线性回归模型进行拟合回归，回归方程为：
y=0.402+24.978x1-34.925x2+19.210x3-9.267x4-4.330x1x2-8.250x1x3+7.148x1x4+2.871x2x3-2.749x2x4+1.052x3x4-0.190x12+6.245x22+0.103x32-1.611x42
3.3 线性规划求解
为在一定约束作用下确定出最高教育水平，对上述所求非线性回归模型进行线性规划求解，线性规划求解数值表如表5所示（保留三位小数）。
由表5可知，当教师总体教育质量、课程内容组织的合理性、主要问题开展的逻辑性、回答学生问题的有效性和课下交流的有助性评分分别为1.488、0.174、0.051和4.168时，教育教学水平最大值可达到最高分5分。值得注意的是线性规划求解依赖于拟合的多元回归方程，这里的线性规划求解只具备数学意义，不具备物理实际意义，因为在实际情况下肯定是当x1=x2=x3=x4=5时，y最大；但当具备条件不够充足时，此线性规划求解可以提供指导意见，比如在提高教育教学质量水平时控制教师总体教育质量，当此力度不足以达到最高限度5时，可以控制在1.488附近，转而提升其它水平。
4 结论
本文通过多种数学方法与计算机处理数据相结合，在较大程度上保证了教师教育质量评估的精确性和客观性，一定程度上避免传统方法中主观因素的影响和干扰，结果可靠性较强。文章引入多元线性回归模型与多元非线性回归模型，对比择优后经过线性规划求解最优值，尽可能减小了评估过程中存在的误差影响，在数据处理与指标评估方面，具有较大可行性与可靠性，在数据处理技术日趋完善的背景下，其研究前景将愈加广泛。
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