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惠悦薪酬回归模型.xls

上传人:guanlirenli 文档编号:2051066 上传时间:2018-08-31 格式:XLS 页数:10 大小:39.50KB
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资源描述

1、惠悦等级 职位 公司月工资 市场年工资1 Receptionist 1500 364722 Driver 1500 444352 Administrative assistant 2700 494003 Skilled Production Operator 2500 307713 Store Keeper 2300 292184 Foreman 4500 584705 Personnel Assistant 3500 500806 Secretary to Director 3900 546787 Systems Analyst 6000 1165708 Executive Secretar

2、y 6500 914609 Engineering Supervisor 6400 820709 Accounting Supervisor 6100 916559 Purchasing Supervisor 5900 7265110 District Sales Manager 11000 18330510 Quality Control Supervisor 10000 16039811 Chief Accountant 10000 12527011 HR Officer 9000 10289412 Engineering Manager 12500 16637412 Sales Admi

3、nistration Manager 10000 12433912 Purchasing Manager 9800 16866613 Group Product Manager 12000 n.a.14 Finance Director 15000 20865014 HR Director 14800 21304514 Sales Director 16000 386330公司月工资的平均数市场年工资的平均数2100 469182400 299956133 8212510500 1322139500 11408210767 15312615267 269342惠悦等级公司月工资的平均数市场年工

4、资的平均数推算出的市场月工资的平均数C/133 2500 25431 1956.234 41412.875 3185.615 45168.66667 3474.516 2500 46222 3555.547 0 0.008 2732.352941 54348.5 4180.659 2287.5 72427.66667 5571.3610 5138.888889 72825.625 5601.9711 3875 77869 5989.9212 6964.285714 144808.5 11139.1213 7500 199952 15380.9214 8750 200703.3333 15438

5、.7215 0.0016 12500 0.0017 0.0018 13750 0.00市场月工资的自然对数 EXPONENTIAL 惠悦等级Ln(D)7.578774824SUMMARYOUTPUT 18.066397744 28.153209553 Regression Statistics 38.176261797 Multiple R 0.926189891 4#NUM! R Square 0.857827714 0.926189891 58.338222936 Adjusted R Square 0.844902961 68.625394284 Standard Error 0.250

6、093577 78.630873807 Observations 13 88.697833849 99.318218101 ANOVA 109.640883259 df SS 119.644633786 Regression 1 4.151288217 12#NUM! Residual 11 0.688014768 13#NUM! Total 12 4.839302985 14#NUM!#NUM! Coefficients Standard ErrorIntercept 7.688019479 0.144505512X Variable 1 0.145935118 0.017913107回归模

7、型E=7.688019479+0.145935118x(x=1,2,-,13)相关系数 #NUM!公司月工资的平均数推算出的市场月工资的平均数回归所得的市场数据回归模型斜率检验EXP(G20*I3)+G19) (L2/L1)-11500 2805.54 2525 0.157121112100 3609.08 2922 0.157121112400 2307.31 3381 0.157121114500 4497.69 3912 0.157121113500 3852.31 4526 0.157121113900 4206.00 5238 0.157121116000 8966.92 6061

8、0.157121116500 7035.38 7013 0.157121116133 6317.31 8115 0.1571211110500 13219.38 9390 0.157121119500 8775.54 10865 0.1571211110767 11778.95 12572 0.1571211112000 n.a. 14548 0.1571211115267 18575.31 16833 -1最小值 中位值 最大值 纵向比较 横向比较同列相比 同行相比1969 2264 2560 n.a. 0.32166 2491 2815 0.1 0.32382 2740 3097 0.1

9、0.32625 3151 3676 0.15 0.43019 3623 4227 0.15 0.43472 4167 4861 0.15 0.44167 5000 5833 0.2 0.45000 6000 7000 0.2 0.46000 7500 9000 0.25 0.57500 9375 11250 0.2 0.58824 11250 13676 0.2 0.5510588 13500 16412 0.2 0.5512462 16200 19938 0.2 0.614954 19440 23926 0.2 0.6等级越高,往上跃进的可能性就越少,因此高等级需要带宽变大,以利于工资的浮动

10、比较 A 比较 B 比较 CO/J O/K O/L1.509449569 0.80703736 0.8967401481.18599609 0.690091079 0.8524727051.141521237 1.187379983 0.8103905180.700133025 0.700492252 0.8054032451.035196687 0.940524147 0.8004466631.068376068 0.99064828 0.7955205860.833333333 0.557604873 0.8249998160.923076923 0.852831839 0.8555714

11、451.222892549 1.187214612 0.9242457830.892857143 0.709185811 0.9984324191.184210526 1.281972616 1.0354308581.253831151 1.146112469 1.073800331.35 n.a. 1.1135916421.273334643 1.046550482 1.154857482比较的平均表现 1.1124435 0.9305881 0.9244217三组数都接近1是最好的,但若无法同时满足,则应使设计值与市场值更接近。否则,这种设计没有意义。等级越高,往上跃进的可能性就越少,因此

12、高等级需要带宽变大,以利于工资的浮动三组数都接近1是最好的,但若无法同时满足,则应使设计值与市场值更接近。否则,这种设计没有意义。SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.92619R Square 0.857828Adjusted R Square0.844903标准误差 0.250094观测值 13方差分析df SS MS F Significance F回归分析 1 4.151285 4.151285 66.37084 5.49E-06残差 11 0.688015 0.062547总计 12 4.8393Coefficients标准误差 t Stat P-value

13、Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept 7.68802 0.144506 53.20225 1.27E-14 7.369965 8.006074 7.369965 8.006074X Variable 10.145935 0.017913 8.14683 5.49E-06 0.106509 0.185362 0.106509 0.185362RESIDUAL OUTPUT PROBABILITY OUTPUT观测值 预测 Y 残差 标准残差 百分比排位 Y1 7.833955 0.105396 0.440165 3.846154 7.743837

14、2 7.97989 0.211317 0.882525 11.53846 7.9393513 8.125825 -0.38199 -1.5953 19.23077 8.1912074 8.27176 0.13956 0.582843 26.92308 8.2564285 8.417695 -0.16127 -0.6735 34.61538 8.3442676 8.56363 -0.21936 -0.91612 42.30769 8.411327 8.709565 0.391733 1.635993 50 8.7510488 8.8555 0.003207 0.013395 57.69231 8

15、.8587089 9.001435 -0.25039 -1.04569 65.38462 9.07972310 9.14737 0.342069 1.428584 73.07692 9.10129811 9.293305 -0.21358 -0.89198 80.76923 9.37406712 9.43924 -0.06517 -0.27218 88.46154 9.4894413 9.731111 0.098478 0.411274 96.15385 9.829589X V a r ia b le 1 R e s id u a l P lo t1 61 41 21 086420- 0 . 500 . 5X V a r ia b le 1残差X V a r ia b le 1 L in e F it P lo t1 61 41 21 086420051 01 5X V a r ia b le 1YY预 测 YN o r m a l P r o b a b ility P lo t1 1 01 0 09 08 07 06 05 04 03 02 01 00051 01 5S a m p le P e r c e n tileY上限 95.0%

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