基于企业员工工资制定标准的数学建模

工资总额分配方案工资总额分配是与企业人力资源战略紧密联系的管理要素。

企业的工资总额分配机制对企业的发展至关重要，它不仅影响员工的激励、调控、保障管理，而且有助于企业实现战略目标、改善经营绩效、提高市场竞争力和加强企业文化。

如何建立一套科学、合理的工资总额分配方案，对国有企业来说是一个全新而重大的课题。

现有某国有企业，总公司拟对26个省市分公司进行工资总额分配，即，该国企2018年计划在26个省市分公司分配工资总计360余亿元人民币（附件2），那么每个省市分公司应该怎样分配才能保证工资总额分配是合理的？当然，该国企总公司为了在26个省市分公司科学配置工资总额，促进企业经营发展、提高管理水平、提升竞争能力，应该综合考虑各省市的地区差异、收入与成本规模和收益等因素。

总公司一般在年初制定本年度各省市分公司的工资总额分配方案，年底根据本年度各省市分公司的实际运营情况进行微调，进而制定下一年度的分配方案，例如：2018年初，根据2017年各省市分公司的实际运营情况制定2018年分配方案，并加以执行；2018年底，根据2018年各省市分公司的实际运营情况，判定2018年初制定的工资总额分配是否合理，从而对2018年制定的分配方案进行微调，并据此制定并执行2019年的分配方案。

现在，我们给出了2018年度26个省市分公司一年的运营情况统计表（附件1），同时给出了2018年度该国企总公司工资总额在26个省市分公司制定并执行的分配方案（附件2），根据相关数据，建立如下的数学模型。

1.分析26个省市各分公司所分配的工资总额主要受哪些因素影响？2.根据问题1 确定的因素，用数学模型评价2018年初制定的省市分公司工资总额分配是否合理。

基于综合集成赋权法的灰色局势决策；江苏电力：探索基于“五大”体系架构下的工资总额分配模型；3.建立数学模型，给出2018年各省市分公司工资总额合理分配方案。

基于加权灰靶理论的集团化国有企业工资总额分配方法研究；基于改进灰靶模型的林业经济发展水平评价_以西部省份为例。

软件开发人员的薪金(数学模型)
我们可以使用线性回归模型来预测软件开发人员的薪资。

该模型将考虑以下因素：
1. 经验：开发人员的工作经验通常与其薪资相关。

2. 技能水平：开发人员拥有的技能和熟练度也会影响其薪资。

3. 学历：一些公司可能更愿意支付高学历人员的薪资。

线性回归模型的方程如下：
薪资 = w1 ×经验 + w2 ×技能水平 + w3 ×学历 + b
其中，w1、w2、w3是各因素的权重，b是截距项。

我们可以使用历史薪资数据和相关因素来训练模型，获得每个因素的权重，并使用该模型来预测未来软件开发人员的薪资。

工资总额分配方案工资总额分配是与企业人力资源战略紧密联系的管理要素。

企业的工资总额分配机制对企业的发展至关重要，它不仅影响员工的激励、调控、保障管理，而且有助于企业实现战略目标、改善经营绩效、提高市场竞争力和加强企业文化。

如何建立一套科学、合理的工资总额分配方案，对国有企业来说是一个全新而重大的课题。

现有某国有企业，总公司拟对26个省市分公司进行工资总额分配，即，该国企2018年计划在26个省市分公司分配工资总计360余亿元人民币（附件2），那么每个省市分公司应该怎样分配才能保证工资总额分配是合理的？当然，该国企总公司为了在26个省市分公司科学配置工资总额，促进企业经营发展、提高管理水平、提升竞争能力，应该综合考虑各省市的地区差异、收入与成本规模和收益等因素。

总公司一般在年初制定本年度各省市分公司的工资总额分配方案，年底根据本年度各省市分公司的实际运营情况进行微调，进而制定下一年度的分配方案，例如：2018年初，根据2017年各省市分公司的实际运营情况制定2018年分配方案，并加以执行；2018年底，根据2018年各省市分公司的实际运营情况，判定2018年初制定的工资总额分配是否合理，从而对2018年制定的分配方案进行微调，并据此制定并执行2019年的分配方案。

现在，我们给出了2018年度26个省市分公司一年的运营情况统计表（附件1），同时给出了2018年度该国企总公司工资总额在26个省市分公司制定并执行的分配方案（附件2），根据相关数据，建立如下的数学模型。

1.分析26个省市各分公司所分配的工资总额主要受哪些因素影响？2.根据问题1 确定的因素，用数学模型评价2018年初制定的省市分公司工资总额分配是否合理。

基于综合集成赋权法的灰色局势决策；江苏电力：探索基于“五大”体系架构下的工资总额分配模型；3.建立数学模型，给出2018年各省市分公司工资总额合理分配方案。

基于加权灰靶理论的集团化国有企业工资总额分配方法研究；基于改进灰靶模型的林业经济发展水平评价_以西部省份为例。

数学建模竞赛论文论文题目：对企业员工薪酬问题的研究姓名1：学号：姓名2：学号：姓名3：学号：学院：专业：班级：指导老师：一、问题重述薪酬是员工因向所在的组织提供劳务而获得的各种形式的酬劳，狭义的薪酬指货币和可以转化为货币的报酬，题干中所指即为狭义的薪酬。

由于工资是指用人单位根据国家和本市的规定，以货币的形式支付给劳动者的报酬，研究企业员工薪酬的问题可以具体到对员工工资的研究。

企业员工工资体系标准的制定灵活多变。

一个建立在对不同员工个体差异都有所考虑的工资体系标准，并使之发挥补偿职能、激励职能、调节职能、效益职能,能有效激励员工的劳动积极性，提高劳动效率，进而提高企业效益，增强企业整体竞争力。

研究以下问题：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.考察女员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.考虑员工激励制度，建立企业员工薪酬体系标准，并验证该标准。

二．模型假设1.员工平均日工资除表中所涉及因素外不考虑其他因素的影响。

2.工龄和其他因素对员工平均日工资的影响是线性的。

3.样本数据是通过有效的统计方法获得的，即数据是有效且可信的。

4.各因素的观测值没有系统误差，随机系统误差的平均值为零。

5.培训对所有员工的影响是基本相同的。

三，变量说明符号符号说明x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 工龄/月性别婚姻状况工作性质一线经历培训情况是否为本科是否为硕士是否为博士四、问题分析对于问题一：这一重点在于分析各个因素和平均日工资之间的关息，需要一定的社会科学知识作为基础。

难点在于对性别和婚姻状况的同时考虑以及“博士后”样本的处理。

第一问是典型的需要建立统计回归模型的问题。

对于问题二：五．模型的建立及求解5.1问题一：分析平均日工资的影响因素在假设条件下，员工的平均日工资只受表中所列因素的影响，且样本数据是通过有效的统计方法获得的，即数据是有效且可信的。

集团企业工资总额管控数学模型根据集团本年度建立工资总额正常增长机制数学模型的要求，通过反复研究，并咨询相关专家，最终采取回归分析的方法构建工资总额数学模型。

图1：建立工资总额模型的流程图一、回归分析概述回归分析是由一个或多个变量来估计或预测某一个随机变量时，所建立的数学模型及所进行的统计分析。

因此，回归分析是确定变量之间数量关系的一种数学统计方法。

回归分析不仅告诉我们怎样建立变量间的数学表达式，即数学模型，而且还利用概率统计知识进行分析讨论，判断出所建立的数学模型的有效性，从而可以进行预测或估计。

二、确定集团工资总额的数学模型1、确定数学模型的自变量以及预测变量建议自变量：销售总额、利润总额、人数。

自变量筛选：工资总额发生变化主要受到销售、利润、人数、毛利、费用总额以及社会政策等因素变化的共同影响。

因此，在回归分析之前要将上述各变量进行分析，剔除非显著因素，并将显著因素作为自变量挑选入数学模型。

销售总额：工资总额与劳动生产率息息相关，且员工奖金与销售额挂钩计发，因此建议将销售总额确定为自变量入选模型。

利润总额：企业最关注的指标就是利润总额，劳动局考核公司工资总额的指标亦为利润总额，且利润总额与班子年终奖金挂钩，因此，建议将利润总额确定为自变量选入模型。

人数：人员定编是确定工资总额的一项重要的因素，门店的面积、销售额等因素对人员定编影响较大，在合理的定岗定编基础上，才能科学的确定工资总额，因此，建议将人数确定为自变量选入模型。

毛利额：利润总额是根据毛利额推导而出，由于已经选定利润总额作为自变量纳入模型，因此，若将毛利与利润共同作为数学模型的自变量，将加大利润对工资总额的影响，使得模型精度下降。

建议毛利额不作为自变量纳入数学模型。

费用总额：工资总额作为费用总额的一部分，若将费用作为自变量参与回归，则将导致回归模型中自变量与因变量有部分重叠，影响回归模型的正确性。

因此，建议在回归分析中不将费用总额作为模型的自变量。

消费与工资模型数学建模
消费与工资模型的数学建模可以使用线性回归模型来实现。

具体步骤如下：
1. 收集数据,包括工资和消费的相关数据。

2. 将数据分成训练集和测试集。

3. 使用训练集数据训练线性回归模型。

4. 使用测试集数据评估模型的准确性和可靠性。

5. 如果模型准确性和可靠性较高,则使用该模型进行预测。

具体地,假设工资是自变量,消费是因变量。

则线性回归模型的公式为：
```
Y = a + bX + ε
```
其中,Y表示消费, X表示工资, a表示截距, b表示斜率, ε表示误差。

线性回归模型可以用最小二乘法拟合数据,并获得线性关系的系数a和b。

系数a表示在工资为0时,预测消费的值。

而系数b表示每增加1元工资,消费会相应增加多少元。

通过建立消费与工资的线性回归模型,我们可以预测消费在不同工资水平下的变化。

进一步应用该模型,可以评估不同消费政策的影响,并制定相应的措施。

教师薪金问题教师薪金问题摘要本文是一个关于建立教师薪金影响因素的回归模型。

在模型中我们考虑到了题目给出的所有因素，通过题目给出的数据，发现这七个变量之间与因变量均呈线性关系，因此我们初步的建立了一般的线性回归模型，然后我们用MATLAB软件求解。

我们首先利用MATLAB软件作出薪金与老师工作时间的散点图，然后假设工作时间与教师薪金为线性关系，通过对解出的数据进行分析，我们发现模型存在缺陷，有些变量对因变量的影响不显著，这也就说明性别和婚姻状况上的差异对所调查的教师的薪金影响较小。

经过对模型的各个变量的逐步回归和作残差图，从影响系数的表图中我们得出了工作时间和学历对教师的薪金的影响最大。

关键词：统计回归模型 MATLAB软件残差分析法逐步回归一、问题提出某地人事部门为研究中学教师的薪金与他们的资历，性别，教育程度及培训情况等因素之间的关系，要建立一个数学模型，分析人士策略的合理，特别是考虑女教师是否受到不公平的待遇，以及他们的婚姻状况是否会影响收入。

为此，从当地教师中随机选了3414位进行观察，然后从中保留了90个观察对象，得到了下表给出的相关数据。

尽管这些数据具有一定的代表性，但是仍有统计分析的必要。

现将表中数据的符号介绍如下：Z～月薪（单位：元）；X1～工作时间（以月计）；X2=1～男性，X2=0～女性；X3=1～男性或单身女性，X3=0～已婚女性；X4～学历（取值0～6，值越大表示学历越高）；X5=1～受雇于重点中学，X5=0～其它；；X6=1～受过培训的毕业生，X6=0～未受过培训的毕业生或受过培训的肄业生；X7=1～以两年以上未从事教学工作，X7=0～其他。

注意组合（X2,X3）=（1,1），（0,1），（0,0）的含义。

（1）进行变量选择，建立变量X1～X7与Z的回归模型（不一定包括每个自变量），说明教师的薪金与哪些变量关系密切，是否存在性别和婚姻状况上的差异。

为了数据处理上的方便，建立对薪金取对数后作为因变量。

企业工资制度合理性问题摘要本文围绕企业工资制度的合理性问题进行分析，我们以神经网络模型、BP 算法、层次属性模型为基础，科学合理地分析了该企业员工工资与可控因素的关系，并进一步分析了女工的待遇问题。

在问题一中，我们通过建立神经网络模型来确定日平均工资与各因素的相关程度：Y(,,,,,,)f A B C D E F G=我们以工龄、性别、受教育状况等7个相关因素作为输入神经节点，以日平均工资为输出节点，通过神经网络BP算法求解得出各相关因素对日平均工资影响的相关权重，其中工龄与日平均工资的关系尤为密切。

在问题二中，为了合理确定性别及婚姻状况对女性员工工资的影响，我们分别从性别和婚姻状况这两个单因素去分析其对日平均工资的影响。

我们通过建立属性层次模型来求解性别和婚姻状况对日工资的影响权重。

我们在7个相关因素中除去性别和婚姻状况两个因素建立层次模型。

模型分为三层：一、性别对收入的影响模型结构：■最高层为男女对工资影响的综合评价层，记为J；■中间层为工资因素层，包含5个因素：B工龄、D受教育状况、E工作部门性质、F培训情况、G一线工作；■最底层为对象层，即:男（记为M），女（记为W）通过求解最后得出合成属性权为：0.50330.4966 L⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭男女由此可以看出男性与女性在工资待遇上是不完全平等的，有一定的性别歧视在里面。

二、婚姻状况对收入的影响模型结构：以是否结婚作为决策对象，我们主要从根据题目中所给婚姻状态以外其他因素进行考虑。

建立层次结构，模型分为三层：■最高层为女性是否结婚对工资影响的综合评价层，记为J；■中间层为工资因素层，包含5个因素：B工龄、D受教育状况、E工作部门性质、F培训情况、G一线工作；■最底层为对象层，即: 女性未婚（N），女性已婚（记为Y）通过求解最后得出合成属性权为：0.46670.5334 L⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭已婚未婚由此看出婚姻状况对女性收入有影响，未婚女性的工资明显高于已婚女性。

A题：垃圾分类处理与清运方案设计垃圾分类化收集与处理是有利于减少垃圾的产生，有益于环境保护，同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程。

在发达国家普遍实现了垃圾分类化，随着国民经济发展与城市化进程加快，我国大城市的垃圾分类化已经提到日程上来。

2010年5月国家发改委、住房和城乡建设部、环境保护部、农业部联合印发了《关于组织开展城市餐厨废弃物资源化利用和无害化处理试点工作的通知》，并且在北京、上海、重庆和深圳都取得一定成果，但是许多问题仍然是垃圾分类化进程中需要深入研究的。

在深圳，垃圾分为四类：橱余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他不可回收垃圾，这种分类顾名思义不难理解。

其中对于居民垃圾，基本的分类处理流程如下：在垃圾分类收集与处理中，不同类的垃圾有不同的处理方式，简述如下：1）橱余垃圾可以使用脱水干燥处理装置，处理后的干物质运送饲料加工厂做原料。

不同处理规模的设备成本和运行成本（分大型和小型）见附录1说明。

2）可回收垃圾将收集后分类再利用。

3）有害垃圾，运送到固废处理中心集中处理。

4）其他不可回收垃圾将运送到填埋场或焚烧场处理。

所有垃圾将从小区运送到附近的转运站，再运送到少数几个垃圾处理中心。

显然，1）和2）两项中，经过处理，回收和利用，产生经济效益，而3）和4）只有消耗处理费用，不产生经济效益。

本项研究课题旨在为深圳市的垃圾分类化进程作出贡献。

为此请你们运用数学建模方法对深圳市南山区的分类化垃圾的实现做一些研究，具体的研究目标是：1）假定现有垃圾转运站规模与位置不变条件下，给出大、小型设备（橱余垃圾）的分布设计，同时在目前的运输装备条件下给出清运路线的具体方案。

以期达到最佳经济效益和环保效果。

2）假设转运站允许重新设计，请为问题1）的目标重新设计。

仅仅为了查询方便，在题目附录2所指出的网页中，给出了深圳市南山区所有小区的相关资料，同时给出了现有垃圾处理的数据和转运站的位置。

其他所需数据资料自行解决。

企业员工工资标准制定摘要：本题是分析人们关注的企业员工工资的问题，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。

为了科学合理的制定企业的工资制度，我们建立了数学模型进行分析。

针对第一个问题，我们采用了多元线性回归的数学模型对其进行分析计算，首先假设影响的因素都是呈线性显著相关，利用多元回归分析进行求解计算，并用求解结果验证原工资是否合理。

其次，通过多元线性回归的最小二乘法和回归分析的方法我们逐步考虑了影响工资的各种因素，使得问题处理得到简化。

针对第二个问题，我们综合其他工资的影响因素及原则，建立新的模型，使其更合理。

对于第三第四个问题，在之前的基础上，我们增加了新的因素，进一步优化工资的制定方案，以满足员工的需要。

在模型的建立与求解中，我们利用了Microsoft Excel工作表函数、数据分析工具对数据进行回归分析，曲线拟合，建立了相应的线性回归数学模型。

用matlab建立了最符合现实中员工工资制定的模型。

在最后，得出了符合实际情况的数学模型，分析了题目所给的问题，并且可以较为广泛的应用在企业职工工资的评价体系中，具有很大的实际应用空间。

关键词：线行回归分析；最小二乘法； Excel；数据处理；matlab图形处理一、问题重述企业为了充分调动员工的工作积极性，需要制定一个公平、合理的企业员工工资体系。

现有一企业的基本情况如下：1）该企业现有员工204名，其目前的工资、职称和工龄情况如表1所示，该企业的薪资职等的划分情况如表2所示。

（附表略）2）在当前职称岗位工作满5年，经本人申请并由企业委员会推荐决定是否可以晋升高一级别职称；对于新聘员工，若获得博士学位者直接聘为工程师，若获得硕士者直接聘为助理工程师，其它新聘员工均从技术员聘起。

3）新聘员工的工资按学位分别为：博士：3700元，硕士3200元，其它：2700元。

对于从其它企业转聘的员工，若有相应职位7年以上的工作经验资格证明，可按高一级职位聘用，否则按当前职位聘用。

对工资待遇问题的探讨工资支付，就是工资的具体发放办法。

包括如何计发在制度工作时间内职工完成一定的工作量后应获得的报酬，或者在特殊情况下的工资如何支付等问题。

主要包括：工资支付项目、工资支付水平、工资支付形式、工资支付对象、工资支付时间以及特殊情况下的工资支付等。

工资支付的项目，一般包括计时工资、计件工资、奖金、津贴和补贴、延长工作时间的工资报酬以及特殊情况下支付的工资。

本文我们讨论的是对大学教师工资的分配问题，原工资支付系统导致抱怨的原因大致分为两个方面：1． 称与工龄相同的教师的工资相差太大，则工资低的人会抱怨。

2． 能力高、贡献大的人希望得到更高的收入，否则则会产生抱怨。

我们对两篇获奖论文进行了分析摘要总结。

论文1：摘要:该模型通过选取两个指标作为评价某工资分配方案优劣的标准，并以该指标确定三种不同的评价函数，建立规划模型。

通过对规划问题求解，可以找到较为合理的工资过渡方案。

在年工资总额增长3%，人年工资增长率介于1%～3%间的条件下，通过对工资调整的几个原则的逐步考虑，由较为简化的单一模型发展到较为复杂的分级非线性模型，使模型在符合所有的原则的前提下，做到了过渡过程尽可能平稳有序，达到了较为满意的结果。

知识：最小二乘法：用于直线拟合；偏差平方和：实际值与理论值差的平方和；无序度函数：Entropy 定义为某数列的逆序值。

线性规划假设：工资增长总额为定值，问题转化为：如何将增长额合理地分配到各教员，使其尽可能接近目标方案的优化问题。

原则：1.每年所有教员工资须有所提升。

2.教员应从晋级中获得实质性利益，如果一个人在最短的时间内得到晋级，其工资的增长应大致相当于七年正常（未晋级）工资的增长。

3.按时（每7至8年）得到晋级且工作25年以上的教员在退休时工资应大致相当于刚工作博士工资的两倍。

4.对于相同级别的教员，工作年限长，经验多的应得到更多的报酬，但是这种由工作年限长短导致的工资差异应逐渐变小。

论文题目：职工住房分配问题摘要随着社会发展趋势的引领，众多的企业单位在年终之际会对每一位员工分发一些福利，然而房价一直居高不下，单位分房自然而然成为很多企业给职工的重要福利之一。

然而,采取何种方法分配才能达到最为合理公正，在分配过程中采用怎样的衡量标准等问题仍然颇具争议。

本文即主要探讨如何协调各种影响因素实现合理公正分房排序问题。

并试图评价其公平程度及给出可推广的解决方案。

本文主要采用了层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP），它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法，特别适用于一些难于完全定量分析的、复杂模糊的问题。

根据实际情况抽象出较为贴切的层次结构，在确定不同因素之间相互影响程度之时，依据Saaty建议引用数字1-9及其倒数作为标度，将难以定量分析的、复杂模糊的问题，分别以因素为行列做出正互反矩阵，利用matlaB软件处理数据，得到各个因素的权重并作为分房排序指标，进而可以较合理的划分分房人选。

由于本文主要针对于是否分房的福利，性别因素对探讨问题的影响可以不考虑在内，1．问题的重述为提高员工的积极性，为公司创造出更大更多的价值，单位一般会给员工发放福利，单位一些大的福利发放，如年终奖特别是住房分配等,一般采用“综合排序法”：按照职工基本情况先把职工自然分档，同档次的再进行综合排名，分档办法一般没有异议，尽管排序方法千差万别，但职工仍有不少意见，为了寻找更加合理公正的分房办法，试综合分析图表中所给的因素，建立合适的模型，回答以下问题。

1. 建立一个针对某种福利、适用于任意有限人数的合理排序数学模型；2. 按照你的模型，针对下表的数据样本，给出该单位职工的排列顺序。

某单位职工情况统计表2．问题的分析首先，针对各个单位企业给出的不同的福利制度，确定本文主要针对的福利是职工住房分配，进而寻找最佳的分房排序方法。

对企业员工薪酬问题的研究-数学建模竞赛论
文(一)
随着经济不断发展和全球化的加速，企业员工薪酬问题变得越来越复
杂和重要。

如何合理统筹薪酬问题，既要保证企业盈利，又要满足员
工的需求，是企业管理和人力资源管理的重要课题。

在这个背景下，我们进行了一项关于“对企业员工薪酬问题的研究”
的数学建模竞赛论文。

我们的研究目的是找到一种薪酬分配方案，既
符合企业利益，又能激励员工工作积极性。

首先，我们对现有的薪酬分配模型进行研究分析，发现目前的模型存
在几个问题。

一是很多模型只重视员工绩效，而忽视了员工薪酬间的
公平竞争。

二是很多模型只考虑了企业面对的现实情况，而忽视了员
工的个人情况。

三是很多模型过于复杂，无法在实际操作中应用。

基于以上问题，我们提出了一种新的薪酬分配模型，具有以下几个特点。

一是要坚持绩效导向，让高绩效员工获得更高的薪酬。

二是要考
虑到员工的个人需求，制定不同类型员工的薪酬方案。

三是要简单实用，易于企业实施。

我们利用数据分析工具，对我们的模型进行了验证和评估。

结果显示，我们的薪酬分配模型能够满足企业和员工双方的需求，达到了平衡的
状态。

总之，我们的研究为企业提供了一个简单实用的薪酬分配模型，既满
足企业利益，又能够激励员工工作积极性。

我们相信，这个模型可以
在不同类型企业中得到应用和推广。

工资总额分配的数学模型随着社会的发展和经济的增长，工资总额分配成为一个重要的问题。

如何公平合理地分配工资总额，涉及到经济、社会和政治等多个领域的问题。

为了解决这个问题，人们建立了各种数学模型来进行分析和决策。

我们需要确定一个目标函数，即工资总额分配的目标。

这个目标函数可以是最大化总体福利、平等分配、最大化个人福利等等。

不同的目标函数会导致不同的分配结果。

例如，如果目标是最大化总体福利，那么工资总额应该分配给那些对整个社会贡献最大的人，以提高整体效益。

如果目标是平等分配，那么工资总额应该均匀分配给每个人，以实现社会的公平。

我们需要确定一些约束条件，即工资总额分配的限制条件。

这些约束条件可以包括每个人的工作能力、生产力、工作时间、工作环境等因素。

例如，一个人的工资应该与他的工作能力和贡献程度成正比。

一个人的工资不应该超过他的工作时间和工作环境所能承受的范围。

根据这些约束条件，我们可以建立一个数学模型，来计算每个人的工资。

在建立数学模型的过程中，我们可以使用各种数学方法和技巧。

例如，线性规划方法可以用来解决工资总额分配的问题。

线性规划是一种数学优化方法，可以在一组线性约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。

我们可以将工资总额分配问题转化为一个线性规划问题，然后使用线性规划算法来求解最优解。

除了线性规划，还有其他的数学方法可以用来解决工资总额分配的问题。

例如，整数规划方法可以用来处理一些离散变量的情况，非线性规划方法可以用来处理一些非线性约束条件的情况。

我们可以根据具体的问题特点选择合适的数学方法。

在实际应用中，工资总额分配的数学模型可以帮助政府和企业做出更科学和合理的决策。

通过建立数学模型，我们可以考虑到各种因素的影响，避免主观因素的干扰，使决策更加客观和公正。

同时，数学模型还可以提供一种评估和对比不同方案的工具，帮助我们选择最优的方案。

工资总额分配的数学模型是解决工资分配问题的一种有效工具。

通过建立数学模型，我们可以在考虑各种因素的基础上，做出更科学和合理的决策。

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 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 分析与假设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⎩⎨⎧=其它中学,0,13x ⎩⎨⎧=其它大学,0,14x 中学：x3=1, x4=0 ；大学：x3=0, x4=1； 更高：x3=0, x4=0线性回归模型ε+++++=443322110x a x a x a x a a ya0, a 1, …, a4是待估计的回归系数，ε是随机误差 模型求解软件开发人员的薪金(MA TLAB 实现) 基本模型:ε+++++=443322110x a x a x a x a a y 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与ε的关系M=dlmread('D:\随机数学建模\xinjindata.m'); n=46; x1=M(:,3); x2=M(:,4);参数 参数估计值置信区间a 0 11032 [ 10258 11807 ]a 1 546 [ 484 608 ]a 2 6883 [ 6248 7517 ]a 3 -2994 [ -3826 -2162 ]a 4148[ -636 931 ]R 2=0.957 F=226 p=0.000x3=M(:,6);x4=M(:,7);y=M(:,2);x=[ones(n,1) x1 x2 x3 x4 ];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x);s2=sum(r.^2)/(n-5);b,bint,stats,s2plot(x1,r,'+')b =1.0e+004 *1.10330.05460.6883-0.29940.0148bint =1.0e+004 *1.0258 1.18070.0484 0.06080.6248 0.7517-0.3826 -0.2162-0.0636 0.0931stats =0.9567 226.4258 0s2 =1.0571e+006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。

承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.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/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：许昌学院参赛队员 (打印并签名) ：1. 李帅2. 王相涛3. 马向通指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：张亚东岳晓鹏日期： 2010 年 7 月 26 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：职工工资问题的数学模型摘要本文通过对热点问题——职工工资问题进行统计分析，以计量经济学和数理统计为基础，建立多元线性回归模型，然后用SPSS软件进行数据处理和图形操作，很好地剖析了该公司职工工资与变量之间的关系，并对女工是否收到不公正待遇进行了分析。

在本文中，我们首先建立因变量与多个自变量之间的多元线性回归模型，然后运用最小二乘法分析，确定了日平均工资与各因素之间的基本联系。

对于第一个问题，我们运用SPSS软件中的逐步回归法进行分析，得出日工资与工龄和学历更加密切，然后采用误差分析和单因变量多因素方差分析法，进一步验证了结果。

对于第二个问题，我们对女工进行单独分析，并与其他因素对比，发现女工并未受到不公正待遇。

对于第三个问题，通过对回归方程和回归系数的显著性检验，以及对模型中变量间的自相关性、多重共线性问题和序列相关性的分析，得到了非线性模型分析以改善模型这个方法。