数学模型 软件开发人员的薪金.ppt

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1、软件开发人员的薪金资历~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=更高程度建立模型研究薪金与资历、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编号薪金资历管理教育0113876111021160810303187011130411283102编号薪金资历管理教育422783716124318838160244174831601451920717024619346200146名软件开发人员的档案资料分析与假设y~薪金，

2、x1~资历（年）x2=1~管理人员，x2=0~非管理人员1=中学2=大学3=更高资历每加一年薪金的增长是常数；管理、教育、资历之间无交互作用教育线性回归模型a0,a1,…,a4是待估计的回归系数，是随机误差中学：x3=1,x4=0；大学：x3=0,x4=1；更高：x3=0,x4=0模型求解参数参数估计值置信区间a011032[1025811807]a1546[484608]a26883[62487517]a3-2994[-3826-2162]a4148[-636931]R2=0.957F=22

3、6p=0.000R2,F,p模型整体上可用资历增加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148a4置信区间包含零点，解释不可靠!中学：x3=1,x4=0;大学：x3=0,x4=1;更高：x3=0,x4=0.x2=1~管理，x2=0~非管理x1~资历(年)残差分析方法结果分析残差e与资历x1的关系e与管理—教育组合的关系残差全为正，或全为负，管理—教育组合处理不当残差大概分成3个水平，6种管理—教育组合混在一起，未正确反映。应在模型中增加管理

4、x2与教育x3,x4的交互项组合123456管理010101教育112233管理与教育的组合进一步的模型增加管理x2与教育x3,x4的交互项参数参数估计值置信区间a011204[1104411363]a1497[486508]a27048[68417255]a3-1727[-1939-1514]a4-348[-545–152]a5-3071[-3372-2769]a61836[15712101]R2=0.999F=554p=0.000R2,F有改进，所有回归系数置信区间都不含零点，模型完全可用消

5、除了不正常现象异常数据(33号)应去掉e~x1e~组合去掉异常数据后的结果参数参数估计值置信区间a011200[1113911261]a1498[494503]a27041[69627120]a3-1737[-1818-1656]a4-356[-431–281]a5-3056[-3171–2942]a61997[18942100]R2=0.9998F=36701p=0.0000e~x1e~组合R2：0.9570.9990.9998F：22655436701置信区间长度更短残差图十分正常最

6、终模型的结果可以应用模型应用制订6种管理—教育组合人员的“基础”薪金(资历为0）组合管理教育系数“基础”薪金101a0+a39463211a0+a2+a3+a513448302a0+a410844412a0+a2+a4+a619882503a011200613a0+a218241中学：x3=1,x4=0；大学：x3=0,x4=1；更高：x3=0,x4=0x1=0；x2=1~管理，x2=0~非管理大学程度管理人员比更高程度管理人员的薪金高大学程度非管理人员比更高程度非管理人员的薪金略低对定性因素(

7、如管理、教育)，可以引入0-1变量处理，0-1变量的个数应比定性因素的水平少1软件开发人员的薪金残差分析方法可以发现模型的缺陷，引入交互作用项常常能够改善模型剔除异常数据，有助于得到更好的结果注：可以直接对6种管理—教育组合引入5个0-1变量