员工管理软件开发人员的薪金

1、员工管理）软件开发人员 的薪金建立模型研究薪金和资历、管理责任、教育程度的关系，分析人事策略的合理性，作为新聘用人员薪金的参考 46 名软件开发人员的档案资料 资历从事专业工作的年数；管理 1= 管理人员， 0=非管理人员；教育 1= 中学， 2=大学， 3= 更高程度 分析和假设y 薪金， x1 资历（年）x2=1 管理人员， x2=0 非管理人员 教育 1= 中学 2= 大学 3= 更高 中学： x3=1,x4=0 ；大学： x3=0,x4=1 ；更高： x3=0,x4=0线性回归模型a0,a 1, a,4 是待估计的回归系数，是随机误差模型求解软件开发人员的薪金 (MATLAB 实现 )

2、 基本模型 :资历增加 1 年薪金增长 546 管理人员薪金多 6883 中学程度薪金比更高的少 2994 大学程度薪金比更高的多 148 a4 置信区间包含零点，解释不可靠 ! 模型 (1)的计算结果及其残差分析图 : 图 9:模型 (1)x1 和的关系随机数学建模 xinjindata.m'); n=46;x1=M(:,3);x2=M(:,4);x3=M(:,6);x4=M(:,7);y=M(:,2);x=ones(n,1)x1x2x3x4; b,bint,r,rint,stats=regress(y,x); s2=sum(r.2)/(n-5);b,bint,stats,s2 pl

3、ot(x1,r,'+') b= 1.0e+004* 1.1033 0.0546 0.6883 -0.2994 0.0148 bint= 1.0e+004* stats=s2=1.0571e+006残差大概分成 3 个水平， 6 种管理教育组合混于壹起，未正确反映。 图 10: 模型 (1)x2-x3.x4 和组合关系 (MATLAB 实现如下 )随机数学建模 xinjindata.m');n=46;x1=M(:,3);x2=M(:,4);x3=M(:,6);x4=M(:,7);y=M(:,2);x=ones(n,1)x1x2x3x4;b,bint,r,rint,stat

4、s=regress(y,x);s2=sum(r.2)/(n-5);xx=M(:,8);plot(xx,r,'+')残差全为正，或全为负，管理教育组合处理不当应于模型中增加管理 x2 和教育 x3,x4 的交互项 更好的模型 :(1)的改进增加 x2 和 x3,x4 的交互项后 ,模型为 :模型 (2)的计算结果及其残差分析图 :图 11: 模型 (2)x1 和的关系随机数学建模 xinjindata.m');y=M(:,2);x1=M(:,3);x2=M(:,4);x3=M(:,6);x4=M(:,7);x5=x2.*x3;x6=x2.*x4;n=length(y);x

5、=ones(n,1)x1x2x3x4x5x6;b,bint,r,rint,stats=regress(y,x);s2=sum(r.2)/(n-7);b,bint,stats,s2 plot(x1,r,'+') b=1.0e+004* 1.1204 0.0497 0.7048 -0.1727 -0.0348 -0.3071 0.1836 bint= 1.0e+004* stats= 1.0e+003* s2= 3.0047e+004图 12: 模型 (2)x2-x3 ， x4 和组合关系 (MATLAB 实现如下 )随机数学建模 xinjindata.m');y=M(:,

6、2);x1=M(:,3);x2=M(:,4);x3=M(:,6);x4=M(:,7);x5=x2.*x3;x6=x2.*x4;n=length(y);x=ones(n,1)x1x2x3x4x5x6; b,bint,r,rint,stats=regress(y,x);s2=sum(r.2)/(n-7);xx=M(:,8);plot(xx,r,'+')异常数据处理后的模型 :残差分析图 : 图 13: 模型 (2) 去掉异常数据后 x1 和 e 的关系 随机数学建模 xinjindata.m');M=M(1:32,:);M(34:46,:);y=M(:,2);x1=M(:,

7、3);x2=M(:,4);x3=M(:,6);x4=M(:,7);x5=x2.*x3;x6=x2.*x4;n=length(y);x=ones(n,1)x1x2x3x4x5x6; b,bint,r,rint,stats=regress(y,x);s2=sum(r.2)/(n-7);b,bint,stats,s2plot(x1,r,'+'), b= 1.0e+004* 1.1200 0.0498 0.7041 -0.1737 -0.0356 -0.3056 0.1997 bint= 1.0e+004* stats= 1.0e+004* s2= 4.3474e+003图 14: 模型 (2) 去掉异常数据后 e 和 X2-X3,X4 组合关系随机数学建模 xinjindata.m');M=M(1:32,:);M(34:46,:);y=M(:,2);x1=M(:,3);x2=M(:,4);x3=M(:,6);x4=M(:,7);x5=x2.*x3;x6=x2.*x4;n=length(y);x=ones(n,1)x1x2x3x4x5x6;b,bint,r,rint,stats=regress(y,x);xx=M(:,8);plot(xx,r,'+')200大学： x3=0,x4=1 ；更高： x3=0,