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二、模型的假设
1、假设我们所统计和分析的数据，都是客观真实的；
2、在考虑影响毕业生就业的因素时，假设我们所选取的样本为简单随机抽样，具有典型性和普遍性，、因素、成份、特征性质、组成成分等等，.
定理1：对于三决策问题，假设第一层只有一个因素，即这是总的目标，决策总是最后要集中在一个总目标根底之上的东西，、个，并且记第二层对第一层的权向量〔即构成成份的数量大小、成份的比例、影响程度的大小的数量化指标的量化结果、所拥有的这种属性的程度大小等等多方面的事情的量化的结果〕为：
，
而第层对第层的全向量分别是：
，
这表示第层的权重大小，，第三层的因素相对于第一层的因素而言，其权重应当是：先构造矩阵，用为列向量构造一个方阵，
这个矩阵的第一行是第3层次的个因素中的第1个因素，通过第2层次的个因素传递给第1层次因素的权重，故第3层次的个因素中的第个因素对第1层次的权重为，从而可以统一表示为：
，
它的每一行表示的就是三层〔一般是方案层〕中每一个因素相对总目标的量化指标.
定理2：一般公式
如果共有层，则第层对第一层〔设只有一个因素〕的组合权向量为
，
其中矩阵的第行表示第层中的第个因素，相对于第层中每个因素的权向量；而列向量则表示的是第层中每个因素关于第一层总目标的权重向量.
于是，最下层对最上层的的组合权向量为：
，
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〔4〕灰色关联度综合评价法
灰色系统的关联分析主要是对系统动态开展过程的量化分析，它是根据因素之间开展态势的相似或相异程度，来衡量因素间接近的程度，实质上就是各评价对象与理想对象的接近程度，评价对象与理想对象越接近，，即评价对象与理想对象接近程度的先后次序，，：
1)用表格方式列出所有被评价对象的指标.
2)由于指标序列间的数据不存在运算关系，因此必须对数据进展无量纲化处理.
3)构造理想对象，即把无量纲化处理后评价对象中每一项指标的最正确值作为理想对象的指标值.
4)：
其中
，，=，，.
式中为评价对象的个数；为评价对象指标的个数；为第个对象第个指标对理想对象同一指标的关联系数；表示在各评价对象第个指标值与理想对象第个指标值的最小绝对差的根底上，再按找出所有最小绝对差中的最小值；表示在评价对象第个指标值与理想对象第个指标值的最大绝对差的根底上，再按找出所有最大绝对差中的最大值；为评价对象第个指标值与理想对象第个指标值的绝对差.