5) 平均年龄与起薪的散点图：
6) 外国学生比例与起薪的散点图：
由上面的相关系数统计分析数据可知，我们通过直观地观察色阶图表，对各变量与起薪之间的相关关系的假设基本是正确的。 3.2.4.
起薪($) 用统计学相关性分析（相关系数）来验证直观假设
招生人数 导师带的 学生数 本国学生 学费 ($) 外国学生 学费($) 平均年龄 外国学生 比例 Pearson 相-.387 0.007 .786** .667** .578** .494* 关系数 相关关系 低度负相关 不相关 显著正相关 显著正相关 显著正相关 低度正相关 描述 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 *. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。 16 / 18
由上面的散点图和表格可以看出，起薪与学费和平均年龄有显著的正相关关系，而与招生人数有负相关关系，而与导师带学生的人数基本没有线性相关的关系。 3.2.5.
用加权平均数和柱形图来验证关于年龄分布与起薪关系的
假设
1) 首先我们分别计算出22-37岁的学生的加权平均起薪，如下表所示：
年龄 平均起薪 年龄 平均起薪 年龄 平均起薪 年龄 7100 34000 52553 22 26 30 34 7449 23 27 31 35 7000 69779 45390 24 28 32 36 21034 42770 25 29 33 37 平均起薪 60100 41400 2) 然后，做成柱形图如下：
可以看出，平均年龄较低的学校的学生起薪明显很低；平均28岁的学校学生起薪最高，平均28岁以上的学校学生起薪有所降低但普遍较高。根据色阶图表做出的假设得到了验证。
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3.3. 探寻到的高薪秘密和给考生的建议
综上所述，我们给准备读MBA并且希望毕业后起薪水平较高（高于中间水平）的学员如下建议： 3.3.1.
考生自身素质需同时满足的条件
1) 你的年龄应在27岁以上； 2) 应具有良好的英语水平；
3) 有一些工作经验或者良好的GMAT成绩； 3.3.2.
学校的选择需同时满足的条件
1) 学费较高（高于中间水平）； 2) 招生较少（低于中间水平）； 3) 外国学生比例适中（30%-60%）。
4. 该案例研究有感：此门课程或许改变我们的一生
通过以上案例分析，我们组的同学认识到，现实生活中很多事情看似纷繁复杂，却都隐藏着发生和发展的规律。这些规律不是显而易见的，需要收集数据，并使用科学的方法加以分析才能发现，一旦发现，我们就可以更容易地做出正确决策来指导我们的行动。说到底，数据是基础，方法和模型是手段，决策是目的。学好数据、模型与决策这门课程有着重大的现实意义，或许可以改变我们的一生。
（全文完）
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