职工工资模型.doc

2010 年中国矿业大学徐海学院暑期数学建模集训承诺书我们仔细阅读了中国矿业大学徐海学院暑期数学建模集训的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料) ,必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是(从 A/B/C 中选择一项填写):B 我们的参赛号为: 201013 参赛队员(打印并签名): (打印并签名):教练组日期: 2010-8-20 评阅编号(由组委会评阅前进行编号): 2010 年中国矿业大学徐海学院暑期数学建模集训编号专用页评阅编号(由组委会评阅前进行编号): 评阅记录(可供评阅时使用): 评阅人评分备注统一编号: 评阅编号: 职工工资模型摘要本文要求我们对某企业职工工资与其影响因素进行分析,并分析出影响工资的主要因素,同时判断女工是否受到不公正待遇,以及她们的婚姻状况是否影响其收入,最后要求我们对模型进行优化,得出实用性,可靠性较高的模型。问题一模型,我们分别建立了多元线性回归模型和多元非线性回归模型,通过eviews 运行结果比较可知多元非线性模型具有较高的可行性,即工资一工龄之间为非线性关系。同时我们通过 SPSS 利用主成分分析法分析了工资的影响因素,得出了结论:影响工资的主要因素为工龄,学历,培训情况,一线经历。问题二模型,通过问题一的主成分分析,我们对问题一的模型进行了简化, 剔除次要因素,使得模型更具有实用性,也更便于数据较多时的计算。而后对女工是否受到不公正待遇,以及她们的婚姻状况是否影响其收入进行了判断,得出结论:该企业女性职工并未受到不公平待遇且女性职工的婚姻状况不影响其收入。问题三模型,我们采用逐步回归分析法,对问题一的模型中的解释变量逐个引入,通过检验是否合格来筛选解释变量,因此,该模型具有很高的可靠性。最后对模型进行了误差分析,可知模型四具有较高的可行性,最后我们得出结论: 工龄和学历是影响该企业职工工资的关键因素。模型平均误差如下表: 模型一模型二模型三模型四平均误差 结论 1、影响工资的主要因素为工龄,学历,培训情况,一线经历。 2、该企业女性职工并未受到不公平待遇且女性职工的婚姻状况不影响其收入。 3、工龄和学历是影响该企业职工工资的关键因素。关键词:多元线性回归多元非线性回归 eviews 主成分分析 SPSS 逐步回归分析法- 1-1 一、问题重述 问题描述职工工资可以说是人们最为关切、议论最多的部分,因此也常常是最受重视的部分。一般说来,现代企业的工资具有补偿职能、激励职能、调节职能、效益职能。科学合理的工资制度,是激励职工的劳动积极性,提高劳动效率的重要手段,正确运用工资的杠杆作用在调动员工积极性方面会起到事半功倍的效果。此外,对于企业中的各种不同的“特殊职务族”,是否要制定和执行专门的倾斜与优惠政策,如对管理干部、高级专家、女工等,也是需要重点考虑的问题。现随机抽取了某企业若干职工的相关数据,见附件 。请建立适当的数学模型研究下列问题: 问题提出(1)分析平均日工资与其他因素之间的关系,尤其需要说明与哪些因素关系密切; (2)考察女工是否受到不公正待遇,以及她们的婚姻状况是否影响其收入; (3)继续改进你的模型,并给出模型误差分析。二问题分析本题要求我们分析企业员工的平均日工资与其他影响因素之间的关系,同时指出哪些因素对平均日工资影响较大。我们先建立简单的多元线性回归模型,对日工资与各因素之间的关系进行粗略的分析,因考虑到工龄达到一定程度后,工龄再增大对模型的结果影响不大,故建立了多元非线性回归模型,拟合平均日工资。。用主成分分析法[1]对各个因素进行分析,并找出对日工资影响较大的几个。接着,我们剔除对模型结果影响较小的因素,保留主要因素使模型得到简化,这样更易于计算也更符合实际。最后我们利用逐步回归法[2]对问题一的模型进行改进,剔除对工资影响较小的因素,使得模型得到优化。三、模型假设因素 1、本题所给数据能确实反映出该公司的工资的构成 2、所给数据有较高的可靠性及准确性 3、男性和女性的工资数据在相同条件下获得 4、男性不管是否已婚等同于女性已婚四、主要符号说明 12::0:1 yxx ???平均日工资工龄(月)无一线经历(一线经历)=有一线经历- 2-2 30