软件开发人员的薪金
软件开发人员的薪金(数学模型)
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。
研发部薪酬制度
软件研发部薪酬管理及日常工作制度第一章总则第一条目的为规范研发部门薪酬管理，充分发挥薪酬管理对员工的激励作用,做到公正、公平，保障员工合法权益,特制订本制度.第二条制定原则（1)竞争原则：保证企业薪酬水平具有市场竞争力(2）公平原则:是企业内部不同职务序列、不同部门、不同职位员工之间的薪酬相对公平合理.（3）激励原则：根据企业员工的贡献大小，决定员工的薪酬水平（4）控制原则:坚持效率优先，根据每年企业的薪酬预算,控制薪酬成本第三条适用范围企业研发部门第二章薪酬构成企业薪酬设计按人力资源的不同类别,实行分类管理,着重体现岗位（或职位）价值和个人贡献，鼓励员工长期为企业服务，共同致力于企业的不断成长和可持续发展，同时共享企业发展所带来的成果。
第四条企业正式员工薪酬构成职能工资+年功工资+行为绩效工资+项目绩效工资+福利计划第五条试用期员工薪酬构成企业一般员工试用期为1-6个月不等，具体时间长短根据岗位而定，员工使用期工资为转正后工资的70％—80%，试用期内不享受正式员工所发放的给类补贴。
第六条年终效益奖年终效益奖是对企业管理人员的一种短期激励，一般以货币的形式年底支付，该部分应占高层管理人员全部薪酬的15％-25％.第三章研发人员薪酬设计第七条研发人员薪酬设计职能工资+年功工资+行为绩效工资+项目绩效工资+福利计划1：职能工资:是指具备承担某个职位的能力并承担了该职位应获得的工资，包括职位工资和能力工资两个部分。
职位工资主要通过对该职位职责的评估，能力工资的确定主要通过能力评估的方法。
单位（元/月）2：年功工资年功工资=适用津贴标准+（工作年限＊100（元））单位:（元/月）3：行为绩效工资行为绩效工资=行为绩效基数*（(考核指数/100）*100％）行为绩效基数如下表：单位：（元/月）考核指标4:项目绩效工资在整个项目完成之后根据项目所盈利（除去项目的所有开销和费用）的20％作为项目绩效工资按季度或者年度发放。
软件开发者人员
软件开发者人员职位概述软件开发者人员是指专门从事软件开发工作的员工。
他们负责设计、编码和测试软件，并根据客户需求进行软件功能和性能的优化。
职责和要求编写代码- 使用编程语言如Java、C++等，编写高质量的、可维护的代码。
- 根据软件需求和设计规范，实现各种功能模块。
- 修复和调试软件中的错误和缺陷。
进行软件测试- 编写测试用例，测试软件的功能和性能。
- 发现并修复软件中的漏洞和错误。
- 与软件测试团队密切合作，确保软件的质量和稳定性。
参与软件开发项目- 参与软件开发项目的需求分析和系统设计。
- 与团队成员协作，按时完成软件开发任务。
- 参与代码审查，提供和接受有效的反馈。
研究和发展- 不断更新和研究最新的软件开发技术和工具。
- 通过参加培训和认证课程来提升自己的技能。
- 参与行业交流和学术研讨会，保持对软件开发领域的了解。
技能要求- 熟练掌握至少一种主流编程语言，如Java、C++、Python等。
- 具备良好的编程和算法设计能力。
- 熟悉常用的软件开发工具和环境，如IDE、版本控制系统等。
- 具备良好的沟通和团队协作能力。
- 具备独立解决问题和解决技术挑战的能力。
薪酬范围薪酬范围根据不同公司和地区的不同而有所变化。
根据相关调查数据，软件开发者人员的薪酬水平通常在中等以上。
结论软件开发者人员是关键的技术团队成员，他们的工作对于软件开发项目的成功至关重要。
通过不断学习和发展，软件开发者人员可以提升自己的技能，并在软件领域取得更大的成就。
软件开发研发费用归集表
四、设计费用
17
1、新产品设计费、新工艺规程制定费
18
2、进行工序、技术规范、操作特性方面的设计等发生的其它费用
19
20
五、装备调试费
21
1、工装准备过程中研发活动发生的费用
22
23
六、专门用于研发活动的无形资产摊销费
24
1、研发软件
25
2、专利权
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3、非专利发明（技术）
27
4、、许可证、专有技术、设计和计算方法等专有技术发生的摊销费
28
29
七、勘探、开发技术的现场试验费
30
31
八、研发成果的论证、鉴定、评审、验收费
32
九、与研发活动直接相关的其他费用
33
1、技术图书资料费、资料翻译费
34
35
研发费用合计数（1+6+12+16+20+23+29+31+32）
36
由国家财政拨款并纳入不征税收入的研发费用
37
加计扣除额（35-36）×50%
注：对委托给外单位开发的项目，受托方应依照本归集表逐项填列，由委托方将归集表汇总后报主管税务机关，并将受托方归集表附后。
开发费用情况归集表
（已计入无形资产成本的费用除外）
纳税人名称（公章）：所属年度：
纳税人识别号：金额单位：元
序号
研发费用项目
发生额
1
一、直接从事研发活动的本企业在职人员人工费用
2
1、工资、薪金
3
2、津贴、补贴
4
3、加班工资、奖金、年终加薪
5
6
二、研发活动直接投入的费用
7
软件和信息技术服务行业工资标准
软件和信息技术服务行业工资标准
软件和信息技术服务行业的工资标准因地区、公司规模、员工经验和技能水平而有所不同。
一般来说，大城市的工资水平可能会高于小城市，知名科技公司的工资水平可能会高于小型企业。
在美国，根据美国劳工统计局的数据，软件开发人员的平均年薪大约在8万到10万美元之间，而高级软件工程师的年薪可能超过12万美元。
在其他国家的情况也会有所不同。
此外，工资还会受到员工的技能水平和经验的影响。
有些公司可能会根据员工的技能水平和工作表现来调整工资水平。
另外，随着技术的发展和行业的变化，一些新兴技术领域的工资标准可能会有所提高。
总的来说，软件和信息技术服务行业的工资标准是一个动态的概念，受多种因素影响。
希望这些信息能够为您提供一些参考。
软件开发费用核算管理规定
软件开发费用核算管理规定集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#软件开发费用核算管理办法一、目的为加强软件开发项目的管理，加速公司的新产品（新工艺）的研究开发和新技术的推广应用，统筹合理安排软件开发项目费用的开支，特制定本制度。
二、适用范围本制度适用于北京国都信业科技有限公司软件开发项目（即新产品、新工艺研究开发、新技术推广应用项目）的管理。
三、软件开发费用开支范围1.软件开发项目所发生的项目调研费、资料费、差旅费、技术协作费，以及专为项目购置的材料和测试仪器、设备等费用。
2.为软件开发项目进行的技术咨询和学术交流等活动所发生的评审费、咨询费、会议费等费用。
3.为搜集行业科技情报及知识产权工作所发生的技术资料费、出版印刷费、专利年费等费用。
4.软件开发人员的工资薪金、办公场所租金、以及用于科技进步奖励所发生的费用。
四、软件开发费用的管理1.公司财务部是软件开发费用的归口管理部门，具体负责软件开发项目的审定和费用指标方案的制定以及项目结果的评定工作。
2.软件开发费用的拨付按照公司资金拨付的规定执行，各项目组应在软件开发项目立项批准意后方可启用，并由项目承担单位按规定的使用范围严格控制、合理使用。
3.软件开发费用按软件开发项目计划下达到具体项目，实行专款专用，严格管理，不得挪做它用。
软件开发项目以合作或委托第三方形式进行的，必须签订项目外包技术合作合同，并经财务部审查后才能生效拨款。
4.软件开发费用在使用中，分管软件开发技术工作的负责人，应按内控制度授权的规定执行，并按照不同的项目进行核销。
5.软件开发费用核销时，须由项目负责人、分管软件开发技术的负责人、总经理审核同意后方可到财务报销付款。
6.采用项目外包或第三方协作完成的有关软件开发项目所取得的软件开发成果，所有权均归属公司，所形成的知识产权纳入公司知识产权管理范围进行管理。
7.各项目负责人因软件开发工作需要购置价格在2000元以上设备、仪器，应按公司固定资产管理制度规定办理审批手续，并严格按公司采购流程进行采购及验收手续。
软件人才该拿多少薪水？
的 薪资 问题大概 就有这样 两种说 法 ， 一
种 认为 国内的软 件 人员拿 着垒 国最高 的 工 资 ，还 要对 工作挑肥拣 瘦 ，动 不动就 跳槽。 中国的 民族软件产业 发展不起 来 ，
时高得 令人吃惊 ，但我 想这其 实也是正
常的 。
你是 怎样来 看待 国内程序 员的薪资 ，是
高 了还是 低 了？
程 序 员薪 资 的确 定 还要 考 虑地 域 周 ：其 实 真 正决 定 薪 资 待遇 的根 上的 因素 。从 整体来讲 ，国内的程序 员
维普资讯
空 白恰好是非 常好 的插人点 ，虽然 目前
３ ５ ０ — 年９ ％的 知识就过 时 了 ，４ 岁的程 ０ 序 员就 很少有 人要 了 ，所 以Ｉ Ｔ行业是 人
才 淘汰最残酷 的行 业 。那些 拿高薪 的软
件 ‘ 手’ 高 ，有 几个 不是 少 年 白发 ，体
质 弱 不禁风 ？这 都 是熬 夜加 班 的结 果 。
备类保 险金的缴 纳等 。国企的 薪酬待遇
额外 开支也许还 会觉得拮 据 ，而 在内地
的５ ０ 元基本就 能显得很宽裕 。 ００ 应该 关 注的 是 现 在 除 了外 企 ．经
根 本不知道软 件程 序 员的辛 苦。他 们是 通过十 年寒窗 苦读 出来的 。Ｉ Ｔ业是加 班
最勤 的行 业 ， 也是知 识老化最快 的行业 ，
网软 件企业是高风 险 ． 回报 的新 企业 ， 高
业 的实 力包括 了其资金基 础 ．研发 能 运 作能 力等各 方面 。 并 且 ，由于品 牌 、 市场 运 作等因素 ，即使是 同样的软 件产
软件开发人工成本核算标准
“软件开发人工成本核算标准”通常指的是在软件开发项目中，对人工成本进行核算和管理的一套标准或方法。
这些标准旨在确保项目的经济效益、提高开发效率、合理配置资源，并确保质量。
以下是一些常见的软件开发人工成本核算标准和方法：
1. 工时核算：确定每个开发人员或团队成员每天/每周的工作小时数，并根据其工资和福利进行成本核算。
2. 角色与级别：根据开发人员的角色（如开发工程师、测试工程师、项目经理等）和级别（如初级、中级、高级）来确定人工成本。
不同的角色和级别通常对应不同的薪资结构。
3. 加班与补贴：如果开发人员需要加班或在非正常工作时间工作，需要考虑加班费或其他相关补贴。
4. 培训与发展：除了直接的开发工作成本，还应考虑培训和发展成本，例如为团队提供的技能培训、工作坊、研讨会等。
5. 外包与合作：如果项目中有外包或合作的团队或个人，需要明确他们的费用结构和支付条件。
6. 工具与资源：除了人工成本，还需要考虑开发所需的软件工具、硬件资源以及其他相关资源的成本。
7. 风险管理：在核算人工成本时，还需要考虑可能的风险和不确定性，如项目延期、需求变更等因素可能带来的额外成本。
8. 绩效与奖励：在某些情况下，可以考虑绩效奖金或其他激励机制，以鼓励团队的高效工作和优质成果。
总之，软件开发人工成本核算标准应该综合考虑多种因素，确保项目在预算、时间和质量方面都能达到预期目标。
同时，这也需要与项目管理、财务部门和其他相关部门密切合作，确保成本核算的准确性和合理性。
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软件开发人员的薪金摘要本文所要解决的是研究软件开发人员的薪金与他们的资历、管理责任、教育程度等之间的关系，建立一个模型，以便分析公司人事策略的合理性，并作为新聘人员薪金的考虑。
根据题设条件，结合实际情况，建立线性回归模型，方程表达式：011223344=+++++y a a x a x a x a x ε其中0a ，1a ，2a ，3a ，4a 是回归系数，ε 为随机误差，1x ，2x ，3x ，4x 分别为资历、管理水平和教育程度。
结合题目所给的数据，运用matlab 软件的命令rearess ，求出了软件开发人员的薪金与资历、管理水平、教育水平之间的线性回归方程：1234=11300+546+6883-2994+148+y x x x x ε分析后同时运用残差分析法发现模型的缺陷，改进影响软件开发人员薪金的因素，改变模型，使得管理责任因素和教育程度因素对薪金是交互作用的，这样合理化模型后，得出了影响软件开发人员薪金因素的最佳多元回归模型。
建立回归方程：011223344523632=+++++++y a a x a x a x a x a x x a x x ε并用运用matlab 软件得出了该模型的较准确的解：12342342=11204+497+7048-1727-348-3071+1836+y x x x x x x x x ε 并对回归方程和各个因素运用残差分析法进行了显著性检验，去掉异常数据后，在运用matlab 软件求解，得出更为准确的解：ε++++=4232432199713056-356-1737-704149811200x x x x x x x x y再次运用残差分析法对模型进行检验，说明模型可用。
综上所述，本文对数据进行深入分析，运用MATLAB 软件画图，制作表格，更形象地反映数据，简单明了，运用残差分析法对模型进行检验，说明模型可用。
关键字：线性回归模型 ressess 残差分析法一．问题重述一家高技术公司人事部门为研究软件开发人员的薪金与他们的资历、管理责任、教育程度等之间的关系，要建立一个模型，以便分析公司人事策略的合理性，并作为新聘用人员薪金的参考。
他们认为目前公司人员的薪金总体上是合理的，可以作为建模的依据，于是调查了46名软件开发人员的档案资料，如表，其中资历一列指从事专业工作的年数，管理一列中1表示管理人员，0表示非管理人员，教育一列中1表示中学程度，2表示大学程度，3表示更高程度（研究生）。
二．模型假设（1）薪金自然随着资历（年）的增长而增加；（2）管理人员的薪金应高于非管理人员；（3）教育程度越高薪金也越高；（4）管理责任、教育程度、资历诸因素之间没有交互作用；（5）资历（年）、管理水平、教育程度分别对薪金的影响是线性的；（6）目前公司软件开发人员的薪金是合理的；（7）在模型改进中我们假设资历（年）、管理水平、教育程度之间存在交互作用。
三．问题的分析对于问题，在符合题意并且与实际情况较吻合的情况下，薪金记作y，资历（年）记作1x，为了表示是否非管理人员，定义为了表示3种教育程度，定义，这样，中学用3x=1，4x=0来表示，大学用3x=0，4x=1表示，研究生则用3x=0，x=0表示。
4对于影响变量的这些定性因素（管理，教育），在模型求解过程中我们采用“0-1”变量来处理，并运用数学软件matlab来求解，最后对所得的解进行讨论和分析。
四．模型的建立及求解2.模型的建立薪金y 与资历1x ，管理责任2x ，教育程度3x ，4x 之间的多元线性回归方程为：011223344=+++++y a a x a x a x a x ε3.模型的求解直接利用matlab 统计工具箱中的命令regress 求解，使用格式为：[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,slpha)其中输入y 为模型（1）中的y 的数据（n 维向量，n=30），x 为对应于回归系数i a 的数据矩阵，alpha 为置信区间α；输出b 为i a 的估计值，bint 为b 的置信区间，r 为残差向量，rint 为r 的置信区间，stats 为回归模型的检验统计量，有四个值，第1个是回归方程的决定系数2R （R 是相关系数），第2个是F 统计量值，第3个是与F 统计量值对应的概率值p ，第4个是剩余方差2s 。
根据上述方程式，我们用数学软件matlab 对模型进行求解 可以得到回归系数及其置信区间（置信水平α=0.05），检验统计量2R ，F ，p ，2s 的结果，见表二。
五.结果分析和检验一．结果分析从表二知2R =0.975，即因变量（薪金）的95.7%可由模型确定，F 值远远超过F 的检验的临界值，p 远小于α，因而模型（1）从整体来看是可用的。
比如，利用模型可以估计（或预测）一个大学毕业，有2年资历，费管理人员的薪金为：0112233441=+++++y a a x a x a x a x ε=12272模型中各个回归系数的含义可初步解释如下：1x 的系数为546，说明资历增加1年薪金增长546 ；2x 的系数为6883，说明管理人员薪金多6883 ；3x 的系数为-2994，说明中学程度薪金比更高的少2994 ；4x 的系数为148，说明大学程度薪金比更高的多148 ，但是注意到4a 置信区间包含零点，说明这个系数的解释不可靠。
需要指出，以上解释是就平均值来说，并且，一个因素改变引起的因变量的变化量，都是在其他因素不变的条件下成立的。
二．结果检验4a 的置信区间包含零点，说明基本模型（1）存在缺点。
为了寻找改进的方向，常用残差分析方法（残差ε指薪金的实际值y 与用模型估计的薪金y1之差，是模型（1）中随机误差ε的估计值，这里用了一个符号）。
我们将影响因素分成资历与管理-教育组合两类，管理-教育组合的定义如表三：表三 管理——教育为了对残差进行分析，图1给出了ε与资历x 1的关系，图2给出ε与管理x 2-教育x 3，x 4组合间的关系。
图1 模型（1）ε与1x 的关系 图2模型（1）ε与2x —3x ，4x 组合 的关系从图一看，残差大概分成3个水平，这是由于6种管理—教育组合混合在一起，在模型中未被正确反映的结果，、；从图2看，对于前4个管理—教育组合，残差或者全为正，或者全为负，也表明管理—教育组合在模型中处理不当。
在模型（1）中国管理责任和教育程度是分别起作用的，事实上，二者可能起着交互作用，如大学程度的管理人员的薪金会比二者分别的薪金制和高一点。
以上分析提醒我们，应在基本模型（1）中增加管理2x 与教育3x ，4x 的交互项，建立新的回归模型。
六．优化方向通过以上分析，我们在模型一中增加管理2x 与教育3x ，4x 的交互项，建立新的回归模型。
模型记作：011223344523632=+++++++y a a x a x a x a x a x x a x x ε利用matlab 的统计工具得到的结果如表四：表四 模型（2）的计算结果参数 参数估计值参数置信区间0a 11204 [11044,11363] 1a 497 [486,508] 2a 7048 [6841,7255] 3a -1727 [-1939,7255] 4a -348 [-545，-152] 5a -3071 [-3372，-2769] 6a1836[1571,2101]2R =0.9988 F =5545 p <0.0001 2s =3.0047x104由表四可知，模型（2）的2R和F值都比模型（1）有所改进，并且所有回归系数的置信区间都不含零点，表明模型（2）是完全可用的。
与模型（1）类似，作模型（2）的两个残差分析图（图3，图4），可以看出，已经消除了图1，图2中的不正常现象，这也说明了模型（2）的适用性。
图3 模型（2）ε与1x的关系图4 模型（2）ε与2x—3x，4x组合的关系从图3，图4还可以发现一个异常点：具有10年资历、大学程度的管理人员（从表1可以查出是33号），他的实际薪金明显地低与模型的估计值，也明显低于与他有类似经历的其他人的薪金。
这可能是由我们未知的原因造成的，为了使个别的数据不致影响整个模型，应该讲这个异常数据去掉，对模型（2）重新估计回归系数，得到的结果如表五，残差分析图见图5，图6.可以看出，去掉异常数据后结果又有改善。
表五模型（2）去掉异常数据后的计算结果参数参数估计值参数置信区间a11200[11139,11261]a498[494,503]1a7041[6962,7120]2a-1737[-1818,,-1656]3a-356[-431,-281]4a-3056[-3171,-2942]5a1997[1894,2100]62R=0.9998 F=36701 p<0.0001 2s=4.347x103图5 模型（2）去掉异常数据后ε图6 模型（2）去掉异常数据后与ε与1x的关系与2x—3x，4x组合的关系对于回归模型（2），用去掉模型异常数据（33号）后估计出的系数，得到的结果是满意的。
作为这个模型的应用之一，不妨用它来"制订”6种管理—教育组合人员的“基础”薪金（即资历为零的薪金，当然，这也是平均意义上的）。
利用模型（2）和表五容易得到表六：表六6种管理—教育组合人员的“基础”薪金组合管理教育系数“基础”薪金1010a+3a946313448 2110a+2a+5a+3a3020a+4a108444120a+2a+4a19882+6a5030a112006130a+2a182417从表六可以看出，大学程度的管理人员的薪金比研究生程度的管理人员的薪金高，而大学程度的非管理人员的薪金比研究生程度的管理人员的薪金高，而大学程度的非管理人员的薪金比研究生的非管理人员的薪金略低。
当然，这是根据这家公司实际数据建立的模型得到的结果，并不具普遍性。
七．模型评价本文在模型建立时结合实际情况，对问题进行了适当的假设。
对于影响因变量的定性变量因素（管理，教育），可以引入0—1变量来处理，0—1变量的个数可比定性因素的水平少1（如教育程度有3个水平，引入2个0—1变量）。
运用到MATLAB软件进行计算还有制图，得到较准确的数据和图表。
为求结果的精确，还运用了残差分析方法，发现模型的缺陷，引入交互作用项使模型更加完善和具可行性。
因有异常数据的存在，我们予以剔除，有助于结果的合理性。
对于本文所得的模型也可以用于不同单位，不同行业某类人才的预测。
当然，本文也存在许多不足。
但是对于对模型进行的改进和检验，难免会出现误差。
八.参考文献[1]将启源，谢金星，叶俊数学建模,高等教育出版社2011[2]周明华，邬学军，周凯，李春燕,MATLAB实用教程浙江工业大学应用数学系2011附录一:表二的程序及结果：x1=[1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 7 8 8 8 8 10 10 10 10 11 11 12 12 13 13 14 15 16 16 16 17 20]';x2=[1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0]';x3=[1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1]';x4=[0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0]';y=[13876 11608 18701 11283 11767 20872 11772 10535 12195 12313 14975 21371 19800 11417 20263 13231 12884 13245 13677 15965 12366 21352 13839 22884 16978 14803 17404 22184 13548 14467 15942 23174 23780 25410 14861 16882 24170 15990 26330 17949 25685 27837 18838 17483 19207 19346]';x0=ones(46,1);x=[x0 x1 x2 x3 x4];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05); b=vpa(b,8)bint=vpa(bint,8)stats=vpa(stats,8)b =11032.734546.127656882.5329-2994.1783147.73798bint =[ 10258.256, 11807.213][ 484.44860, 607.80670][ 6248.1051, 7516.9607][ -3826.3273, -2162.0294][ -635.71842, 931.19438]stats =[ .95669181, 226.42580, 0., 1057144.8]图一及图二残差图程序段及结果：x5=[2 5 6 3 5 4 3 1 5 3 2 4 6 1 6 5 3 3 5 2 1 6 3 4 2 3 2 6 1 1 3 6 4 4 1 3 6 1 4 3 6 4 3 1 3 1]';[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05);subplot(2,2,1)plot(x1,r,'r+')subplot(2,2,2)plot(x5,r,'b+')表四的模型及结果：x1=[1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 7 8 8 8 8 10 10 10 10 11 11 12 12 13 13 14 15 16 16 16 17 20]';x2=[1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0]';x3=[1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1]';x4=[0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0]';x5=[2 5 6 3 5 4 3 1 5 3 2 4 6 1 6 5 3 3 5 2 1 6 3 4 2 3 2 6 1 1 3 6 4 4 1 3 6 1 4 3 6 4 3 1 3 1]';y=[13876 11608 18701 11283 11767 20872 11772 10535 12195 12313 14975 21371 19800 11417 20263 13231 12884 13245 13677 15965 12366 21352 13839 22884 16978 14803 17404 22184 1354814467 15942 23174 23780 25410 14861 16882 24170 15990 26330 17949 25685 27837 18838 17483 19207 19346]';x0=ones(46,1);x=[x0 x1 x2 x3 x4 x2.*x3 x2.*x4];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05);b=vpa(b,8)bint=vpa(bint,8)stats=vpa(stats,8)b =11203.754496.863937047.9997-1726.5042-348.39254-3070.59621835.9676bint =[ 11044.259, 11363.248][ 485.63509, 508.09277][ 6841.0518, 7254.9477][ -1938.9889, -1514.0195][ -545.21127, -151.57381][ -3371.8328, -2769.3595][ 1571.3704, 2100.5648]stats =[ .99882910, 5544.7990, 0., 30047.093]图3及图4残差图程序段及结果：x1=[1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 7 8 8 8 8 10 10 10 10 11 11 12 12 13 13 14 15 16 16 16 17 20]';x5=[2 5 6 3 5 4 3 1 5 3 2 4 6 1 6 5 3 3 5 2 1 6 3 4 2 3 2 6 1 1 3 6 4 4 1 3 6 1 4 3 6 4 3 1 3 1]';y=[13876 11608 18701 11283 11767 20872 11772 10535 12195 12313 14975 21371 19800 11417 20263 13231 12884 13245 13677 15965 12366 21352 13839 22884 16978 14803 17404 22184 13548 14467 15942 23174 23780 25410 14861 16882 24170 15990 26330 17949 25685 27837 1883817483 19207 19346]';subplot(2,2,1)plot(x1,r,'r+')subplot(2,2,2)plot(x5,r,'b+')表五的程序及结果：x1=[1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 7 8 8 8 8 10 10 10 11 11 12 12 13 13 14 15 16 16 16 17 20]';x2=[1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0]';x3=[1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1]';x4=[0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0]';x5=[2 5 6 3 5 4 3 1 5 3 2 4 6 1 6 5 3 3 5 2 1 6 3 4 2 3 2 6 1 1 3 6 4 1 3 6 1 4 3 6 4 3 1 3 1]';y=[13876 11608 18701 11283 11767 20872 11772 10535 12195 12313 14975 21371 19800 11417 20263 13231 12884 13245 13677 15965 12366 21352 13839 22884 16978 14803 17404 22184 13548 14467 15942 23174 25410 14861 16882 24170 15990 26330 17949 25685 27837 18838 17483 19207 19346]';x0=ones(45,1);x=[x0 x1 x2 x3 x4 x2.*x3 x2.*x4];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05);b=vpa(b,8)bint=vpa(bint,8)stats=vpa(stats,8)图5和图6的残插图程序段及结果：x1=[1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 7 8 8 8 8 10 10 10 11 11 12 12 13 13 14 15 16 16 16 17 20]';x5=[2 5 6 3 5 4 3 1 5 3 2 4 6 1 6 5 3 3 5 2 1 6 3 4 2 3 2 6 1 1 3 6 4 1 3 6 1 4 3 6 4 3 1 3 1]';y=[13876 11608 18701 11283 11767 20872 11772 10535 12195 12313 14975 21371 19800 11417 20263 13231 12884 13245 13677 15965 12366 21352 13839 22884 16978 14803 17404 22184 13548 14467 15942 23174 25410 14861 16882 24170 15990 26330 17949 25685 27837 18838 17483 19207 19346]';subplot(2,2,1)plot(x1,r,'r+')subplot(2,2,2)合同编号：10-172plot(x5,r,'b+')05101520-200-10001002000246-200-1000100200。