[理學(xué)]大學(xué)生平均起薪研究的數(shù)學(xué)建模論文

1、基于模糊數(shù)學(xué)的大學(xué)生就業(yè)難度的綜合評價(jià)模型摘要大學(xué)生就業(yè)問題是一直是社會一大熱點(diǎn)問題，近年來由于受經(jīng)濟(jì)波動、畢業(yè)人數(shù)劇增等因素的影響，大學(xué)生就業(yè)問題愈發(fā)凸顯。 我們在對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析的基礎(chǔ)上，首先通過spss統(tǒng)計(jì)軟件對影響大學(xué)生起薪的各因素進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)合影響大學(xué)生畢業(yè)起薪的相關(guān)因素預(yù)測2011大學(xué)生平均起薪；然后，在對大學(xué)生能力聚類的基礎(chǔ)上構(gòu)建就業(yè)難度綜合評價(jià)模型，并通過合理地調(diào)整期望起薪值降低模型中的就業(yè)難度系數(shù)值；通過分析“是否參加就業(yè)指導(dǎo)”和就業(yè)難度的關(guān)系，確定是否有必要在研究生中開展就業(yè)指導(dǎo)課程。針對問題1，首先利用spss統(tǒng)計(jì)軟件對大學(xué)生平均年起薪、畢業(yè)生總數(shù)、國家生產(chǎn)

2、總值、在職職工平均工資，進(jìn)行初步分析，利用多元線性回歸模型分析大學(xué)生平均起薪和三個(gè)因素之間相關(guān)關(guān)系，并對分析結(jié)果進(jìn)行評價(jià)；然后，在處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用灰色系統(tǒng)預(yù)測法對大學(xué)生平均起薪進(jìn)行預(yù)測，并將模型進(jìn)行檢驗(yàn)，最終利用matlab編程計(jì)算，預(yù)測得到2011年大學(xué)畢業(yè)生平均起薪。針對問題2，首先結(jié)合期望月薪、求職失敗次數(shù)、是否參加就業(yè)指導(dǎo)三個(gè)因素建立模糊綜合評價(jià)模型， 并通過matlab軟件編程計(jì)算出各學(xué)生就業(yè)難度值y，并將就業(yè)難度值分為困難、一般、容易三類。然后為區(qū)分能力高低學(xué)生，我們利用模糊聚類方法，結(jié)合起薪和求職失敗次數(shù)兩個(gè)因素針對大學(xué)生能力進(jìn)行聚類，最終整合得到不同能力三類畢業(yè)生。隨

3、后以就業(yè)難度和能力大小為維度建立二維交叉系統(tǒng)，將九十名畢業(yè)生細(xì)分為九類。最后，在期望月薪建議調(diào)整方案中，我們創(chuàng)造性定義并為模型引進(jìn)了期望月薪邊際影響度，可供定量分析衡量期望月薪調(diào)整額和就業(yè)難度系數(shù)變化額之間的關(guān)系；而后給出兩類不同角度的調(diào)整方案，方案1：針對每位畢業(yè)生，分別下調(diào)不同金額的期望月薪，最后選取最大值對應(yīng)的下調(diào)金額為這名畢業(yè)生的最優(yōu)調(diào)整金額；方案2：對之前分的九類畢業(yè)生，分別提出期望月薪最優(yōu)調(diào)整金額。針對問題3，首先通過分析表二中是否參加就業(yè)培訓(xùn)與大學(xué)生起薪、期望年薪以及求職失敗次數(shù)三個(gè)變量之間的關(guān)系，得出初步結(jié)論；然后將表三數(shù)據(jù)全部代入模糊數(shù)學(xué)綜合評價(jià)模型，分別計(jì)算全部參加就業(yè)指導(dǎo)

4、課程、和全部不參加就業(yè)指導(dǎo)課程時(shí)的就業(yè)難度系數(shù)值，通過比較兩組數(shù)據(jù)進(jìn)一步得出結(jié)論。關(guān)鍵詞：模糊數(shù)學(xué)綜合評價(jià)；灰色系統(tǒng)預(yù)測；多元線性回歸；模糊聚類分析； 期望月薪邊際影響度；一、 問題重述大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)問題不僅關(guān)系到每個(gè)學(xué)生的前途，還直接影響到我國高等教育的發(fā)展，更是關(guān)系到我國社會人力資源和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的一件大事。人力資源和社會保障部部長尹蔚民3月8日在北京表示，近幾年數(shù)據(jù)顯示高校畢業(yè)生初次就業(yè)率在7075之間，年底就業(yè)率基本上能夠達(dá)到90以上。今年高校畢業(yè)生有660萬人，總量的壓力非常大。在對學(xué)生的調(diào)查中了解到：學(xué)生對學(xué)校的就業(yè)指導(dǎo)保持一種迷茫的態(tài)度。大部分學(xué)生承認(rèn)，目前他們最關(guān)心找工作的事。

5、在這種新的形勢下，開設(shè)就業(yè)指導(dǎo)課程，引導(dǎo)學(xué)生轉(zhuǎn)變就業(yè)觀念，提升職場競爭力和主動適應(yīng)社會的能力，是非常及時(shí)和必要的。表1給出了2007年-2010年全國大學(xué)畢業(yè)生的平均起薪。表2是針對某高校是否開設(shè)就業(yè)指導(dǎo)課的學(xué)生就行調(diào)查數(shù)據(jù)表。1）進(jìn)一步收集數(shù)據(jù)，結(jié)合影響大學(xué)畢業(yè)生起薪點(diǎn)的有關(guān)因素（如當(dāng)年畢業(yè)生總數(shù)、國家生產(chǎn)總值等等），建立模型預(yù)測2011年大學(xué)生平均起薪。2）在表2的基礎(chǔ)上（也可補(bǔ)充數(shù)據(jù)），構(gòu)建綜合評價(jià)模型，定量分析就業(yè)指導(dǎo)課程、期望月薪及求職次數(shù)等對于大學(xué)生就業(yè)產(chǎn)生的影響?？紤]不同學(xué)生之間的能力差距，適當(dāng)降低期望月薪可以幫助學(xué)生更好地就業(yè)，請結(jié)合你的綜合評價(jià)模型給出以上90名大學(xué)生的建議期

6、望月薪。3）結(jié)合表2和表3，建立模型定量分析是否有必要在碩士研究生中開設(shè)就業(yè)指導(dǎo)課程。二、 問題分析大學(xué)生就業(yè)問題是當(dāng)今社會一大熱點(diǎn)問題，近年來由于受經(jīng)濟(jì)波動、畢業(yè)人數(shù)劇增等因素的影響，大學(xué)生就業(yè)問題愈發(fā)凸顯，其主要表現(xiàn)在就業(yè)難度和畢業(yè)生起薪高低兩方面。出于對以上分析以及題目中提出的問題的考慮，本題中我們試圖解決三個(gè)問題，即結(jié)合影響大學(xué)生畢業(yè)起薪的相關(guān)因素預(yù)測2011大學(xué)生平均起薪；構(gòu)建就業(yè)難度綜合評價(jià)模型并通過合理地調(diào)整期望起薪值降低模型中的就業(yè)難度值；通過分析“是否參加就業(yè)指導(dǎo)”和就業(yè)難度的關(guān)系，確定是否有必要在研究生中開展就業(yè)指導(dǎo)課程。具體問題分析如下。(一)問題1的分析通過對問題1 的

7、研究，可分析影響大學(xué)生畢業(yè)起薪的相關(guān)因素并預(yù)測出大學(xué)生平均畢業(yè)起薪，對大學(xué)生就業(yè)有一定指導(dǎo)意義。在搜集年1997年至2010年各年的大學(xué)生平均年起薪、畢業(yè)生總數(shù)、國家生產(chǎn)總值、在職職工平均工資后，首先利用spss統(tǒng)計(jì)軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，利用多元線性回歸模型分析了大學(xué)生平均起薪和畢業(yè)生總數(shù)、國家生產(chǎn)總值、在職職工平均工資三個(gè)因素之間相關(guān)關(guān)系，并對分析結(jié)果進(jìn)行評價(jià)；然后，在處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用灰色系統(tǒng)預(yù)測法對大學(xué)生平均起薪進(jìn)行預(yù)測，并將模型進(jìn)行檢驗(yàn)，最終預(yù)測得到2011年大學(xué)畢業(yè)生平均起薪。(二)問題2的分析由于問題中涉及數(shù)據(jù)量較大，首先為區(qū)分能力高低學(xué)生，我們利用模糊聚類方法，結(jié)合起薪

8、和求職失敗次數(shù)兩個(gè)因素針對大學(xué)生能力進(jìn)行聚類，最終整合得到不同能力三類畢業(yè)生；然后結(jié)合期望月薪、求職失敗次數(shù)、是否參加就業(yè)指導(dǎo)三個(gè)因素建立模糊綜合評價(jià)模型， 并通過matlab編程計(jì)算出各學(xué)生就業(yè)難度值y，并將就業(yè)難度值分為困難、一般、容易三類；最后以就業(yè)難度和能力大小為維度建立二維交叉系統(tǒng)，通過改變不同能力大小同學(xué)的期望起薪，并將改變后的數(shù)據(jù)輸入模糊綜合評價(jià)模型重新計(jì)算得出新的就業(yè)難度值通過比較前后就業(yè)難度值。我們創(chuàng)造性定義并為模型引進(jìn)了期望月薪邊際影響度，針對每位畢業(yè)生，分別下調(diào)不同金額的期望月薪，最后選取最大值對應(yīng)的下調(diào)金額為這名畢業(yè)生的最優(yōu)調(diào)整金額；對之前分的九類畢業(yè)生，分別提出期望月

9、薪最優(yōu)調(diào)整金額。（三）問題3 的分析首先通過分析表二中是否參加就業(yè)培訓(xùn)與大學(xué)生起薪、期望年薪以及求職失敗次數(shù)三個(gè)變量之間的關(guān)系，得出初步結(jié)論，其中是否參加就業(yè)指導(dǎo)對求職失敗次數(shù)影響最大，對其它兩個(gè)因素的影響很小。假定在沒參加就業(yè)指導(dǎo)的情況下，大學(xué)生與碩士生在其它條件類似的情況下，就業(yè)難度相同。然后將表三數(shù)據(jù)全部代入模糊數(shù)學(xué)綜合評價(jià)模型，分別計(jì)算全部參加就業(yè)指導(dǎo)課程、和全部不參加就業(yè)指導(dǎo)課程時(shí)的就業(yè)難度系數(shù)值，通過比較兩組數(shù)據(jù)進(jìn)一步得出結(jié)論。三、模型假設(shè)1.假設(shè)題目所給的數(shù)據(jù)真實(shí)可靠；2假定在沒參加就業(yè)指導(dǎo)的情況下，大學(xué)生與碩士生在其它條件類似的情況下，就業(yè)難度相同。3.假設(shè)2011年不會出現(xiàn)其

10、它明顯影響就業(yè)起薪的因素。例如，突發(fā)因素金融危機(jī)、大學(xué)生數(shù)量明顯增多的情形。4.假設(shè)2011年的大學(xué)生在評定起薪的方面，條件基本類似。四、定義與符號說明1.代表相對誤差。2. 代表均方差。3. 代表關(guān)聯(lián)度。4. 代表期望月薪下調(diào)金額。5. 代表期望月薪邊際影響度。6. 代表改變后的就業(yè)難度系數(shù)值。7.y代表原來的就業(yè)難度系數(shù)值。8. 代表參數(shù)向量。五、模型的建立與求解5.1問題1的模型、模型求解及解決方案5.1.1模型1多元回歸模型的建立一、模型的建立假設(shè)討論的多元線性回歸模型的自變量為k個(gè)，者多元線性回歸的一般表達(dá)式為：其中： ，假設(shè): 1) 即所有的隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布, 此為正態(tài)分布假

11、設(shè)。2) 即不同隨機(jī)誤差項(xiàng)之間是不相關(guān)的, 此為不相關(guān)假設(shè)。3)所有的解釋變量是確定性的, 因而是非隨機(jī)的, 它和隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)。如果我們隨機(jī)抽取了一個(gè)容量為n 的樣本, 其觀測值為 二、多元線性回歸模型的預(yù)測功能（1）點(diǎn)預(yù)測假設(shè)有觀測值1, 那么得到被解釋變量的一個(gè)點(diǎn)估計(jì): 。（2）區(qū)間預(yù)測總體均值經(jīng)的區(qū)間預(yù)測如果取顯著性水平為, 則根據(jù)t分布和區(qū)間估計(jì)理論得到的區(qū)間估計(jì)為: 總體個(gè)別值y0 的區(qū)間預(yù)測在顯著性水平為下, 根據(jù)t分布和區(qū)間估計(jì)理論得到總體個(gè)別值y0 的區(qū)間估計(jì)為: 5.1.2 灰色系統(tǒng)預(yù)測模型灰色系統(tǒng)預(yù)測模型建立步驟：步驟1：寫出原始序列，進(jìn)行一次累加，求出一次累加序列。其

12、中步驟2：求出緊鄰均值。其中步驟3：根據(jù)，其中，對參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)，由 ，可得gm（1,1）白化方程為。步驟4：將數(shù)據(jù)代人公式可得模擬序列。步驟5：模型檢驗(yàn)方法根據(jù)公式和可得的值并判斷的精度等級。求出均方差；根據(jù)求得，其中和可有原始序列及殘差序列求得。求小誤差概率檢驗(yàn)。求得值。求關(guān)聯(lián)度，其中，其中n=1,2,.,14.根據(jù)以上公式分別計(jì)算 ，以及的值，并檢驗(yàn)相應(yīng)檢驗(yàn)級別。如果檢驗(yàn)級別均為一級，則說明建立的模型擬合度良好，否則，就需要改進(jìn)模型。步驟6：若模型擬合度良好，則根據(jù)白化方程，可得2011年大學(xué)生平均起薪，否則，就要改進(jìn)模型來進(jìn)行計(jì)算。5.1.3模型求解及解決方案一、多元線性回歸分析

13、（1）影響大學(xué)畢業(yè)生起薪點(diǎn)的有關(guān)因素及數(shù)據(jù)搜集整理從總體考慮，我們選取畢業(yè)生總數(shù)、國家生產(chǎn)總值、全國在職職工平均工資這三個(gè)影響大學(xué)生平均期望月薪的因素2。（2）相關(guān)性分析設(shè)回歸方程的具體形式為: ，下面利用spss分析軟件對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 對回歸模型的描述表一 model summarymodelrr squareadjusted r squarestd. error of the estimate1.896a.802.763310.869a. predictors: (constant), 國民總收入, 畢業(yè)人數(shù), 全國職工平均工資總體說來，回歸模型對期望起薪的預(yù)測效果比較好。多重相關(guān)系

14、數(shù)=0.896，多重測定系數(shù)=0.802,表明約有89.5%的起薪能用模型解釋。 校正后的測定系數(shù)為0.763，與相近。說明擬合度較高。 對回歸模型的方差分析結(jié)果表二給出了對回歸模型的方差分析的結(jié)果。方差分析表明回歸方程顯著，f（3,15）=20.289，相關(guān)系數(shù)p=.000,（3）模型最終結(jié)果該模型所有檢驗(yàn)都合格,且檢驗(yàn)級別均為一級，說明建立的模型擬合度良好，可以進(jìn)行平均起薪的預(yù)測。令k=14代入白化方程可得2011年大學(xué)生平均起薪的預(yù)測值為2828.5.2 問題2的模型、模型求解及解決方案5.2.1模糊數(shù)學(xué)綜合評價(jià)模型建立評價(jià)指標(biāo)因素：通常各因子的重要程度不一樣，因此，對每個(gè)因子賦予一個(gè)相

15、應(yīng)的權(quán)值 （i = 1,2,3)，構(gòu)成權(quán)重集:期望月薪的隸屬函數(shù)如下： 求職失敗次數(shù)的隸屬函數(shù)為：就業(yè)指導(dǎo)的隸屬函數(shù)為：將相應(yīng)數(shù)據(jù)輸入對應(yīng)隸屬函數(shù)，可得模糊關(guān)系矩陣。最終由權(quán)重集矩陣乘模糊關(guān)系矩陣，可得到模糊集合。即：5.2.2模糊聚類模型為區(qū)分所給90名學(xué)生的能力大小，根據(jù)平均起薪和求職失敗次數(shù)兩項(xiàng)因素對90位學(xué)生進(jìn)行模糊聚類分析。對個(gè)人能力差異進(jìn)行分類（1）設(shè)論域?yàn)楸环诸悓ο蠹?0位大學(xué)生，,每個(gè)對象又由2個(gè)指標(biāo)起薪和求職失敗次數(shù)表示其形狀:xi = xi1, xi2, i = 1, 2, , 99于是得到特征指標(biāo)矩陣為:（2）由于特性指標(biāo)的量綱和數(shù)量級都不相同，致使對各特性指標(biāo)的分類缺乏

16、一個(gè)統(tǒng)一尺度，為消除影響，需要對個(gè)各指標(biāo)值實(shí)行數(shù)據(jù)規(guī)格化，從而使每一指標(biāo)值統(tǒng)一于某種共同的數(shù)值特性范圍,在此采用最大值規(guī)格化法=xijmj其中： （3）因?yàn)榍舐毷〈螖?shù)和能力大小成反比，所以對規(guī)格化數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，即將xi2規(guī)格化的數(shù)據(jù)取反加一，最終得到數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。然后用最大最小法構(gòu)造模糊相似矩陣。（4）求模糊相似關(guān)系矩陣 的傳遞閉包一般采用平方自成法。取r 的乘冪：，若在某一步有，則便是一個(gè)模糊等價(jià)關(guān)系，已具有傳遞性。這里,（其它乘冪類似）遵守模糊矩陣復(fù)合運(yùn)算中的先取小后取大規(guī)則。（5）利用matlab軟件繪制動態(tài)聚類圖。適當(dāng)選取 截割傳遞閉包，對被分類對象進(jìn)行動態(tài)聚類。 是r 中的隸屬度

17、，選擇不同的隸屬度使樣本分為不同的c 類。聚類就在已建立的模糊等價(jià)關(guān)系矩陣上，給定不同的水平進(jìn)行截取，從而得到不同的分類。越小，分的類就越少、越粗；越大，分的類就越多、越細(xì)。當(dāng)取最優(yōu)的值時(shí)，得到最合理的分類體系。5.2.3模型求解一、 模糊數(shù)學(xué)綜合評價(jià)模型的求解將九十名同學(xué)的所有信息全部寫入矩陣x，并將期望月薪、求職失敗次數(shù)是否參加就業(yè)指導(dǎo)分別代入相應(yīng)隸屬函數(shù)，利用matlab編程（見附錄8.3）實(shí)現(xiàn)，可得到以下矩陣.columns 1 through 10 0.7391 0.2174 0.3043 0.3478 0.1304 0.3913 0.2174 0.0870 0.1739 0.130

18、4 0.8000 0 0.4000 0.2000 0.2000 0.4000 0 1.0000 0.6000 0.4000 0 1.0000 0 1.0000 1.0000 0 1.0000 0 1.0000 0 columns 11 through 20 0.5217 0.7391 0.0870 0.2609 0.7391 0.3043 0.3478 0.1739 0.8696 0.4348 0 0.8000 0.2000 0 0.6000 0.4000 0.4000 0.4000 0.2000 01.0000 0 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0 1.0000 1

19、.0000 1.0000 columns 21 through 30 0.7826 0.4348 0.1739 0.3913 0.6957 0.3478 0.3478 0.6957 0.6522 0.65220.6000 0.6000 0.4000 0.2000 0.2000 0.6000 0.4000 0.6000 0.2000 0 1.0000 1.0000 1.0000 0 0 1.0000 1.0000 0 0 0 columns 31 through 40 0.8261 0.4348 0.8261 0.6087 0.4348 0.5652 0.3043 0 0.5217 0.7391

20、 0.4000 0 0.2000 0.6000 0.2000 0.4000 0 0.6000 0.4000 0.4000 1.0000 0 1.0000 0 0 0 1.0000 1.0000 0 1.0000 columns 41 through 50 0.8696 0.3043 0.5217 0.6087 0.0870 0.2174 0.1304 0.8261 0.3478 0.4348 0.4000 0 0.4000 0 0.4000 0.6000 0.6000 0.2000 0.4000 0.6000 0 0 1.0000 0 0 1.0000 1.0000 0 0 1.0000 co

21、lumns 51 through 60 0.2174 0.6522 0.2174 0.7391 0.5652 0.8696 0.4348 0.2609 0.1739 0.8261 0.4000 0.2000 0.6000 0.2000 0.6000 0 0.4000 0 0.6000 0.4000 0 0 0 1.0000 0 0 1.0000 0 0 columns 61 through 70 0.0870 0.8261 0.6087 0.9565 0.1304 0.5217 0.2609 1.0000 0.1739 0.9130 0.6000 0.2000 0.2000 0.2000 0.

22、4000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0 0 1.0000 0 1.0000 0 0 0 1.0000 0 1.0000 columns 71 through 80 0.6957 0.9130 0.0435 0.2609 0.3478 0.7826 0.4348 0.9565 0.3478 0.2609 0.6000 0.2000 0.6000 0.6000 0.2000 0.4000 0.4000 0.2000 0 0.4000 0 0 1.0000 0 0 1.0000 0 1.0000 0 0 columns 81 through 90 0.2609 0.17

23、39 0.9565 0.6957 0.4783 0.2174 0.8696 0.6522 0.5217 0.4783 0.2000 0.4000 0 0 0.4000 0.2000 0.2000 0.2000 0 0.4000 0 0 1.0000 0 0 0 1.0000 0 0 1.0000=（以上為matlab軟件輸出結(jié)果）最終計(jì)算模糊集合， 即：利用matlab軟件編程計(jì)算，得到如下矩陣：columns 1 through 10 0.8126 0.0978 0.4769 0.2265 0.1287 0.5161 0.0978 0.5892 0.2883 0.3987 columns 1

24、1 through 20 0.2348 0.8126 0.1092 0.1174 0.5426 0.2769 0.4965 0.2183 0.4613 0.1957 columns 21 through 30 0.5622 0.4057 0.2183 0.4461 0.5831 0.3665 0.2965 0.7231 0.5635 0.4935 columns 31 through 40 0.5117 0.3957 0.4417 0.6839 0.4657 0.5943 0.1369 0.21 0.5748 0.4726 columns 41 through 50 0.4378 0.5635

25、 0.5078 0.4026 0.6643 0.5913 0.3357 0.3174 0.4883 0.7117 columns 51 through 60 0.7313 0.3369 0.3748 0.4739 0.3791 0.3078 0.2687 0.6417 0.4965 0.4057 columns 61 through 70 0.4491 0.4417 0.5439 0.5004 0.3987 0.5048 0.3874 0.52 0.3483 0.4109 columns 71 through 80 0.7231 0.6809 0.2296 0.5274 0.4265 0.49

26、22 0.5357 0.5004 0.3565 0.4574 columns 81 through 90 0.3874 0.4183 0.4304 0.5131 0.5552 0.3678 0.4613 0.5635 0.4348 0.3552（以上為matlab輸出結(jié)果）1x90的矩陣中每一列代表相應(yīng)同學(xué)的就業(yè)的模糊綜合評價(jià)值，即每位同學(xué)的就業(yè)難度系數(shù)值。我們對90位同學(xué)的就業(yè)難度系數(shù)值按照0，0.350)、0.350，0.550）、0.550，1進(jìn)行分類，得到容易、一般、困難三類。具體分類情況如下：0，0.350)容易: 2,7,14,37,20,11,58,42,38,18,23,73,

27、47,16,9,27,46,57,13,5,40.350，0.550）一般: 90,26,43,45,65,22,50,82,83,51,61,80,59,17,49,53,6,74,77,15,79,32,70,89,44,3,30,84,69,86,67,81,54,75,33,62,24,19,87,35,40,76,64,78,66,31,68,630.550，1困難：29,52,88,25,48,72,60,41,85,21,39,36,55,34,28,71,8,56,1,12二、 模糊聚類模型的求解1）首先把90位同學(xué)起薪和失敗次數(shù)兩項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化，然后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣用最大最小法

28、求出模糊相似矩陣，采用平方自成法用matlab程序求出傳遞閉包，最終由matlab軟件繪制動態(tài)聚類圖由于受圖片限制分類數(shù)不能完全由圖片展示，現(xiàn)將分類數(shù)從左到右依次記為：1，2，14，3，32，7，37，58，20，42，79，11，89，30，44，84，56，70，83，34，65，17，23，51，18，45，82，6，80，16，49，27，36，43，39，85，90，57，77，4，63，25，52，88，29，54，5，13，24，75，19，62，33，48，64，68，72，87，78，35，66，67，81，86，69，9，59，46，47，61，53，74，15，22，26

29、，50，55，21，28，71，34，38，73，31，41，60，40，76，12，8.2）取值為0.8539，可將90名畢業(yè)生分為八類，依次為：a=1 b=2，3，14，32，7，37，58，20，42，79，11，89，30，44，84，57，70 c=83，34，65，17，23，51，18，45，82，68，80，16，49，27，36，43，38，85，90，57，77 d=4，63，25，52，88，29，54，5，13，24，75，19，62，33，48，64，68，72，87，78，35，66，67，81，86，69 e=9，59，46，47，61，53，74，15，22，2

30、6，50，55，21，28，71，34，38，73f=31，41，60，40g=8進(jìn)一步將能力劃分為高、中、低三個(gè)等級。其中能力高=df；中=ce、低=abcg5.2.4問題2的解決方案（1） 類別的細(xì)分按照0，0.350)、0.350，0.550）、0.550，1三個(gè)區(qū)間對就業(yè)難度系數(shù)值進(jìn)行分類，將之作為第一維度；以模糊聚類劃分三類不同大小能力，將之作為第二維度。兩維度的交叉關(guān)系如下圖所示。能力大小就業(yè)難度低中高容易2,7,14,37,20,11,58,4238,18,23,73,47,16,9,27,46,5713,5,4,一般79,32,70,89,44,3,30,8490,26,43,

31、45,65,22,50,82,83,51,61,80,59,17,49,53,6,74,77,1569,86,67,81,54,75,33,62,24,19,87,35,40,7664,78,66,31,68,63困難8,56,1,1285,21,39,36,55,34,28,7129,52,88,25,48,7260,41如此，將90名畢業(yè)生分為九類，分別為：就業(yè)難度容易-能力低、就業(yè)難度一般-能力低、就業(yè)難度困難-能力低、就業(yè)難度一般-能力中、就業(yè)難度容易-能力中、就業(yè)難度困難-能力中、就業(yè)難度容易-能高中、就業(yè)難度一般-能力高、就業(yè)難度困難-能力高。（2）期望月薪邊際影響度指標(biāo)的定義為衡

32、量期望月薪變化對就業(yè)難度系數(shù)的影響程度，結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)中邊際效益等概念現(xiàn)定義如下指標(biāo)：令=期望月薪邊際影響度，=期望月薪下調(diào)金額，上述公式可記為：注：由于實(shí)際值過小，所以在以下計(jì)算中記=1000。（3）的計(jì)算以及最優(yōu)期望月薪下調(diào)金額的按照不同能力不同就業(yè)難度可以提出不同期望月薪調(diào)整方案。我們分別將期望月薪下調(diào)200元、300元、400元、500元、800元、1000元，分別從觀測不同能力等級和每位同學(xué)角度考慮就業(yè)難度。一 從每位畢業(yè)生的角度考慮期望月薪最優(yōu)下調(diào)值每位畢業(yè)的值隨著期望月薪下調(diào)金額的變動，呈現(xiàn)出向下的拋物線變化趨勢。下表是90位畢業(yè)生生在期望月薪下調(diào)200元、300元、400元、500

33、元、800元、1000元時(shí)的值。序號就業(yè)難度系數(shù)ymax最優(yōu)期望月薪下調(diào)值20.09780.19550000 0.195666670.19550.19560.122250.09780.19566667 30070.09780.19550000 0.195666670.19550.19560.122250.09780.19566667 300130.10920.19600000 0.1306666670.0980.07840.0490.03920.19600000 200140.11740.19550000 0.1956666670.195750.19560.146750.11740.19575

34、000 40050.12870.19550000 0.195666670.146750.11740.0733750.05870.19566667 300370.13690.19550000 0.1953333330.19550.1960.1711250.13690.19560000 500200.19570.19600000 0.1956666670.195750.19580.195750.19570.19600000 200380.210.00000000 000000.00000000 0180.21830.19600000 0.1956666670.195750.15660.097875

35、0.07830.19600000 200230.21830.19600000 0.1956666670.195750.15660.0978750.07830.19600000 20040.22650.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.15650.19566667 300730.22960.09800000 0.0653333330.0490.03920.02450.01960.09800000 200110.23480.19550000 0.1956666670.195750.19560.1956250.19570.19575000 400470

36、.26870.19550000 0.195666670.146750.11740.0733750.05870.19566667 300160.27690.19550000 0.1953333330.19550.1960.1711250.13690.19560000 50090.28830.19600000 0.1956666670.195750.15660.0978750.07830.19600000 200270.29650.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.15650.19566667 300460.30780.19550000 0.1956

37、66670.19550.19560.122250.09780.19566667 300580.31740.19550000 0.1956666670.195750.19560.146750.11740.19575000 400570.33570.19600000 0.1956666670.195750.19580.195750.19570.19600000 200420.33690.19550000 0.1953333330.19550.1960.1711250.13690.19560000 500690.34830.19600000 0.1956666670.195750.15660.097

38、8750.07830.19600000 200900.35520.19550000 0.195666670.19550.1956250.19560.19566667 300790.35650.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.15650.19566667 300260.36650.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.15650.19566667 300860.36780.19550000 0.195666670.19550.19560.122250.09780.19566667 300430.3748

39、0.19550000 0.1956666670.195750.19560.1956250.19570.19575000 400450.37910.19550000 0.1303333330.097750.07820.0488750.03910.19550000 200670.38740.19550000 0.1956666670.195750.19560.146750.11740.19575000 400810.38740.19550000 0.1956666670.195750.19560.146750.11740.19575000 400320.39570.19600000 0.19566

40、66670.195750.19580.195750.19570.19600000 200100.39870.19550000 0.195666670.146750.11740.0733750.05870.19566667 300650.39870.19550000 0.195666670.146750.11740.0733750.05870.19566667 300540.40260.19550000 0.1956666670.195750.19560.1956250.19560.19575000 400220.40570.19600000 0.1956666670.195750.19580.

41、195750.19570.19600000 200500.40570.19600000 0.1956666670.195750.19580.195750.19570.19600000 200700.41090.19600000 0.1956666670.195750.19580.195750.19570.19600000 200820.41830.19600000 0.1956666670.195750.15660.0978750.07830.19600000 200750.42650.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.15650.1956666

42、7 300830.43040.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.19560.19566667 300890.43480.19550000 0.1956666670.195750.19560.1956250.19570.19575000 400510.43780.29350000 0.2606666670.24450.19560.122250.09780.29350000 200330.44170.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.19560.19566667 300620.44170.1955000

43、0 0.195666670.19550.19560.1956250.19560.19566667 300240.44610.19550000 0.1956666670.195750.19560.1956250.17610.19575000 400610.44910.19550000 0.1303333330.097750.07820.0488750.03910.19550000 200800.45740.19550000 0.1956666670.195750.19560.146750.11740.19575000 400190.46130.19550000 0.1956666670.1957

44、50.19560.1956250.19560.19575000 400870.46130.19550000 0.1956666670.195750.19560.1956250.19560.19575000 400350.46570.19600000 0.1956666670.195750.19580.195750.19570.19600000 200400.47260.19550000 0.1956666670.195750.19560.1956250.19560.19575000 400440.47390.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.19

45、560.19566667 30030.47690.19550000 0.1953333330.19550.1960.1711250.13690.19560000 500590.48830.19600000 0.1956666670.195750.15660.0978750.07830.19600000 200760.49220.19600000 0.1956666670.195750.19580.1956250.19570.19600000 200300.49350.19600000 0.1956666670.195750.19560.1956250.19570.19600000 200170.49650.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.15650.19566667 300490.49650.19550000 0.195666670.19550.19560.1956250.15650.19566667 300640.