數(shù)模論文對企業(yè)員工薪酬問題的研究(編輯修改稿)
2025-07-12 01:59 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? ? ?? — （ 1） 其中 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9? ? ? ? ? ? ? ? ? ?、 、 、 、 、 、 、 、 、是待估計的回歸系數(shù) ， ? 是隨機誤差。 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 2RF、 、 p 及 殘差 分布 圖 。 （程序及運行結(jié)果見附錄 1） 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 6 表 1 模型 （ 1） 的檢驗統(tǒng)計量 從表 1， F~（ 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 。 較大 ，說明擬合效果較好。 圖 1 多元線性回歸模型的殘差分布 觀察 上面殘差分布圖，除第 4 5 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） 表二 剔除異常樣本點后 的檢驗統(tǒng)計量 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7 的改進 ，模型得到了改 善。如下表 : 參數(shù) 參數(shù)估計值 置信區(qū)間 [,] [,] [,] [,] [,] [,] [,] [,] [,] [,] 表 3 剔除常數(shù)項后參數(shù) 估計值及 置信區(qū)間 多項式回歸模型的建立 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。 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： 為了使模型得到進一步完善， 我們嘗試添加關(guān)于主要成分的多項式項21 3 4 7 )? ? ?（ x x x x。 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） 參數(shù)的估計值由下表給出 8 參數(shù) 參數(shù)估計值
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