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文檔簡介
1、<p> 2013大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽</p><p><b> 承 諾 書</b></p><p> 我們仔細閱讀了大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽的競賽規(guī)則.</p><p> 我們完全明白,在競賽開始后參賽隊員不能以任何方式(包括電話、電子郵件、網(wǎng)上咨詢等)與隊外的任何人(包括指導(dǎo)教師)研究、討論與賽題有關(guān)的問題。</p>
2、;<p> 我們知道,抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)則的, 如果引用別人的成果或其他公開的資料(包括網(wǎng)上查到的資料),必須按照規(guī)定的參考文獻的表述方式在正文引用處和參考文獻中明確列出。</p><p> 我們鄭重承諾,嚴格遵守競賽規(guī)則,以保證競賽的公正、公平性。如有違反競賽規(guī)則的行為,我們將受到嚴肅處理。</p><p> 我們授權(quán)數(shù)學(xué)建模競賽組委會,可將我們的論文以任何形
3、式進行公開展示(包括進行網(wǎng)上公示,在書籍、期刊和其他媒體進行正式或非正式發(fā)表等)。</p><p> 我們參賽選擇的題號是(從A/B中選擇一項填寫): A </p><p> 所屬學(xué)院(請?zhí)顚懲暾娜?理學(xué)院 </p><p> 參賽隊員
4、(打印并簽名) :1. 魏振通 </p><p> 2. 王康康 </p><p> 3. 王智信 </p><p> 日期: 2013 年
5、11 月 25 日</p><p> 評閱編號(由組委會評閱前進行編號):</p><p> 對企業(yè)員工薪酬問題的研究</p><p><b> 摘要</b></p><p> 研究企業(yè)員工的薪酬問題并建立薪酬評價標準,將為企業(yè)提供工資的制定標準提供理論依據(jù)。</p><p> 針對問題
6、一:首先,我們給出員工工資的多元線性回歸模型并驗證模型的合理性。然后,我們分析由MATBLA軟件做出的殘差及其置信區(qū)間的分布圖,通過對異常點的剔除,使模型得到優(yōu)化。之后,我們嘗試用非線性的方程進一步優(yōu)化模型,并給出模型的優(yōu)化方案。最后,我們得出員工工資關(guān)于表中變量的多元二項式回歸模型,并分析得出與員工平均工資關(guān)系密切的項。</p><p> 針對問題二:首先,通過對樣本的配對和K-S檢驗,我們證實了樣本呈正態(tài)分
7、布的假設(shè)。之后,我們進行樣本的t檢驗,說明了女員工確實受到了不公正待遇。最后,我們進行樣本的t檢驗,得到結(jié)論:婚姻狀況影響了女性的工資待遇。</p><p><b> 針對問題三:我們</b></p><p><b> 關(guān)鍵詞:</b></p><p><b> 一、問題重述</b></p
8、><p> 薪酬是員工因向所在的組織提供勞務(wù)而獲得的各種形式的酬勞,狹義的薪酬指貨幣和可以轉(zhuǎn)化為貨幣的報酬,題干中所指即為狹義的薪酬。由于工資是指用人單位根據(jù)國家和本市的規(guī)定,以貨幣的形式支付給勞動者的報酬,研究企業(yè)員工薪酬的問題可以具體到對員工工資的研究。</p><p> 企業(yè)員工工資體系標準的制定靈活多變。一個建立在對不同員工個體差異都有所考慮的工資體系標準,并使之發(fā)揮補償職能、激勵
9、職能、調(diào)節(jié)職能、效益職能,能有效激勵員工的勞動積極性,提高勞動效率,進而提高企業(yè)效益,增強企業(yè)整體競爭力。</p><p><b> 研究以下問題:</b></p><p> 分析平均日工資與其他因素之間的關(guān)系,尤其需要說明與哪些因素關(guān)系密切;</p><p> 考察女員工是否受到不公正待遇,以及她們的婚姻狀況是否影響其收入;</p
10、><p> 考慮員工激勵制度,建立企業(yè)員工薪酬體系標準,并驗證該標準。</p><p><b> 二.模型假設(shè)</b></p><p> 1.員工平均日工資除表中所涉及因素外不考慮其他因素的影響。</p><p> 2.工齡和其他因素對員工平均日工資的影響是線性的。</p><p> 3.樣
11、本數(shù)據(jù)是通過有效的統(tǒng)計方法獲得的,即數(shù)據(jù)是有效且可信的。</p><p> 4.各因素的觀測值沒有系統(tǒng)誤差,隨機系統(tǒng)誤差的平均值為零。</p><p> 5.培訓(xùn)對所有員工的影響是基本相同的。</p><p><b> 三,變量說明</b></p><p><b> 四、問題分析</b>&l
12、t;/p><p> 對于問題一:這一重點在于分析各個因素和平均日工資之間的關(guān)息,需要一定的社會科學(xué)知識作為基礎(chǔ)。難點在于對性別和婚姻狀況的同時考慮以及“博士后”樣本的處理。第一問是典型的需要建立統(tǒng)計回歸模型的問題。</p><p><b> 對于問題二:</b></p><p> 五.模型的建立及求解</p><p>
13、 5.1問題一:分析平均日工資的影響因素</p><p> 在假設(shè)條件下,員工的平均日工資只受表中所列因素的影響,且樣本數(shù)據(jù)是通過有效的統(tǒng)計方法獲得的,即數(shù)據(jù)是有效且可信的。我們需要分析并統(tǒng)計表中的數(shù)據(jù),并在需要解決的問題和表格中的數(shù)據(jù)之間建立聯(lián)系,以便進一步建立員工平均日工資的數(shù)學(xué)模型。</p><p> 5.1.1線性回歸模型的建立</p><p> 為
14、描述員工平均日工資受表中其他因素的影響方式統(tǒng)計,我們將給出一個員工平均日工資隨其他因素變化而變化的函數(shù),通過引入0—1變量使得性別等不連續(xù)變量納入評價體系,為此,我們定義</p><p> 首先,我們建立了y與x的一次常系數(shù)線性方程組來描述員工平均日工資和其他因素之間的關(guān)系</p><p><b> —(1)</b></p><p> 其
15、中是待估計的回歸系數(shù),是隨機誤差。</p><p> 直接利用MATLAB統(tǒng)計工具箱中的命令regress和rcoplot并將表中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為我們已定義的變量輸入并運行,得到模型的回歸系數(shù)估計值及其置信區(qū)間、檢驗統(tǒng)計量及殘差分布圖。(程序及運行結(jié)果見附錄1)</p><p> 首先,我們檢驗員工日工資與表中變量的線性關(guān)系。檢驗結(jié)果如下</p><p> 表1模型
16、(1)的檢驗統(tǒng)計量</p><p> 從表1,F(xiàn)~(1,88)檢驗遠超過F檢驗的臨界值。因此,檢驗員工日工資與表中變量存在顯著的線性關(guān)系,p遠小于的默認值0.05。較大,說明擬合效果較好。</p><p> 圖1 多元線性回歸模型的殘差分布</p><p> 觀察上面殘差分布圖,除第47、52、90三個數(shù)據(jù)外其余殘差的置信區(qū)間均包含零點。上述3個樣本的置信區(qū)間
17、不包含零點,誤差較大,應(yīng)視為異常點,將其剔除后重新計算相關(guān)參數(shù)值(程序及運行結(jié)果見附錄2)</p><p> 表二 剔除異常樣本點后的檢驗統(tǒng)計量</p><p> 由上表可知,剔除異常點后,模型在線性化程度及擬合優(yōu)度方面都有了較大的改進,模型得到了改善。如下表:</p><p> 表3 剔除常數(shù)項后參數(shù)估計值及置信區(qū)間</p><p>
18、 5.1.2多項式回歸模型的建立</p><p> 從上表我們可以看出:一次項因子、、、、的置信區(qū)間包含零點,所以我們可以先給出假設(shè):對方程起主要作用的只有、、、。下面,我們對模型進行進一步改進。</p><p> 模型(1)存在缺點,我們用殘差分析法進行了研究,做出了殘差與x1的關(guān)系圖:</p><p> 為了使模型得到進一步完善,我們嘗試添加關(guān)于主要成分
19、的多項式項。從上圖看,殘差點大概呈拋物型分布,且根據(jù)常識,員工的平均日工資和工齡并不是成近似線性關(guān)系的,而是隨工齡的增加而增加,增速先快后慢。并且“工齡”、“性別”、“職位”、“是否為本科以上學(xué)歷”四個主要因素之間互相都有一定的作用,例如:一個學(xué)歷為博士生的員工在管理崗位任職,要比分別只具有這兩個性質(zhì)之一的員工的工資提成還要高一個額外的部分。模型改進為: ——(2)</p><p> 參數(shù)的估計值由下表
20、給出</p><p> 表3 剔除常數(shù)項后參數(shù)估計值及置信區(qū)間</p><p> 我們檢驗員了工日工資與表中變量的線性關(guān)系。檢驗結(jié)果如下</p><p> 表3模型(2)的檢驗統(tǒng)計量</p><p> 分析上表中數(shù)據(jù),F(xiàn)~(1,85)小于改進前的值,線性關(guān)系有所減弱。p遠小于的默認值0.05。但增大,工資的82.41%能由模型確定,說
21、明擬合效果加強,模型改進合理。由此,我們通過建立統(tǒng)計回歸模型并經(jīng)過兩次優(yōu)化得出了模型(2),即得出了員工平均日工資和其他因素之間的關(guān)系。</p><p> 5.1.3主要影響因素的分析:</p><p> 為了驗證假設(shè),我們在模型(2)中剔除“次要因子”、、、、,模型簡化為</p><p><b> —(3)</b></p>
22、<p> 我們得到模型的回歸系數(shù)估計值。(程序及運行結(jié)果見附錄4)</p><p> 我們檢驗員工日工資與表中變量的線性關(guān)系。檢驗結(jié)果如下</p><p> 表3模型(2)的檢驗統(tǒng)計量</p><p> 分析上表中數(shù)據(jù),p遠小于的默認值0.05。減小量小于0.05,模型簡化方案可靠。至此,假設(shè)得到驗證,對方程起主要作用的只有、、、,即員工的平均日
23、工資與“工齡”、“性別”、“職位”、“是否為本科以上學(xué)歷”四個因素關(guān)系密切。</p><p> 5.2 問題二:考察性別和婚姻狀況對模型的影響</p><p> 該問中,需要整理的數(shù)據(jù)和第一問一樣,但需要對數(shù)據(jù)進行分類整理。</p><p> 5.2.1數(shù)據(jù)的采集和整理</p><p> 我們將數(shù)據(jù)分別統(tǒng)計為“女員工工資”、“男員工工
24、資”、“女性未婚員工工資”和“女性已婚員工工資”(由于空間所限,其他數(shù)據(jù)分類表格未在論文上呈現(xiàn))</p><p><b> 表4女員工工資</b></p><p> 5.2.2 對女員工受到不公正待遇的假設(shè)</p><p> 首先,我們分別求出男、女員工的平均日工資的平均值,結(jié)果如下表</p><p> 表5 男
25、、女員工平均日工資的平均值</p><p> 以下,為了方便敘述,女員工的平均日工資的平均值用表示,男員工的平均日工資的平均值用表示。</p><p> 從上表中可以看出,男員工、女員工數(shù)量相差不大, 小于。由此,我們可以初步判斷女員工在工資發(fā)放方面受到了不公正待遇。下面,我們需要采用t檢驗來判斷是否確實存在差異。為此,我們需要先對樣本數(shù)據(jù)進行配對并進行正態(tài)分布檢驗。</p>
26、;<p> 5.2.3 樣本數(shù)據(jù)配對及K-S正態(tài)檢驗:</p><p> 根據(jù)t檢驗原理,對平均日工資配對樣品進行t檢驗之前我們要對樣品進行正態(tài)性檢驗。首先我們需要進一步處理所得的分類數(shù)據(jù),不失一般性,我們選取編號為5—45的41個女員工的平均日工資和全部男員工的平均日工資配對,得到配對樣品數(shù)據(jù)。繪制配對樣品表格部分數(shù)據(jù)如表6:</p><p> 表6 男、女員工平均日
27、工資配對樣品數(shù)據(jù)表</p><p> 配對樣品的t檢驗要求兩對樣品的總體滿足正態(tài)分布,則總體中的樣品應(yīng)該滿足正態(tài)分布或者近似正態(tài)性,樣本的正態(tài)性檢驗如下:</p><p> 利用spss軟件繪制兩樣品的直方圖和趨勢圖如</p><p> 圖2 男、女員工平均日工資兩組數(shù)據(jù)直方圖</p><p> 我們假設(shè)兩組總體數(shù)據(jù)都服從正態(tài)分布,
28、利用spss軟件進行K-S正態(tài)性檢驗的具體結(jié)果見附錄2.3。兩組數(shù)據(jù)的近似相伴概率值p分別0.107為和,大于我們一般的顯著水平0.05,故接受原假設(shè),即男性、女性員工的平均日工資符合近似正態(tài)分布。</p><p> 5.2.3對員工平均日工資配對樣品t檢驗</p><p> 首先,我們建立假設(shè)檢驗:</p><p><b> ?。?lt;,:>
29、;</b></p><p> 然后,我們采用MATLAB中的ttest函數(shù)進行檢驗,結(jié)果如下:</p><p> 表7:員工平均日工資配對樣品t檢驗結(jié)果</p><p> 求得h=1,p=0.0026。表明在=0.05的顯著水平下,可以驗證原假設(shè),即認為<,女員工的平均日工資的平均值小于男員工的該值。到此,我們分析得出了結(jié)論:女員工在工資發(fā)放
30、方面受到了不公正待遇。、</p><p> 5.2.4對女員工的婚姻狀況和收入關(guān)系的分析:</p><p> 從整理得到的數(shù)據(jù)出發(fā),我們比較了女性員工已婚和未婚人數(shù),發(fā)現(xiàn)相差較大,如果繼續(xù)使用需要對樣品配對的t檢驗,勢必遺漏較多數(shù)據(jù),從而較低得到結(jié)論的可靠性。因此我們需要采用非參數(shù)檢驗,來檢驗兩組樣本之間是否存在差異。對于兩個容量不等的樣本,可以采用wilcoxom秩和檢驗。</
31、p><p> 首先,我們建立假設(shè)檢驗:</p><p> ?。罕容^兩組的總體分布相同,</p><p> ?。罕容^兩組的總體分布不同;</p><p> 表8 女性已婚員工和未婚員工平均日工資差異的檢驗結(jié)果</p><p> 求得p=0.4276,h=0,表明兩樣本總均值相等的概率為0.4762,并不很接近于零,且h
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