数学建模,教师的薪金
承诺书我们仔细阅读了昆明理工大学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。
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评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：评阅专用页评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：大学教师薪金模型一、摘要：模型一：利用Matlab 建立X1--X7与Z （薪金）的线性关系，得到散点图与一般的线性回归模型（模型一），模型如下：011223344556677ln *******z x x x x x x x ββββξββββ=+++++++模型二：由模型一整体效果与Stepwise Table 图推断部分变量对Z （薪金）的影响并不显著，由残差分析法筛选出影响明显的变量X1、X4，将他们的平方项与交互项加入建立新的回归模型（模型二），模型如下：6.90260.004310.174640.00011*40*1^20.02284^2z x x x x x x =+++-++- 得到R2，F,P ，与模型一相比较。
模型一调用原始参数较全，但回归性差，模型二只启用影响明显的变量，回归模型更为显著，可靠度更高。
于是得出：教师的薪金与工作时间、学历关系明显，与性别、是否受雇于重点大学、是否接受过培训的关系较小，即女教师没有受到不公正的待遇，婚姻状况也不会影响收入。
关键词：回归分析，互交作用，图形结合，残值分析法。
二、问题重述：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，分析人事策略的合理性，特别是考察女教师是否受到不公平的待遇，以及她们的婚姻状况是否会影响收入。
要求从当地教师中随机选了3414位进行观察后，从中所保留的90个观察对象的数据进行分析。
（1）进行变量，建立变量与的回归模型的关系，说明教师薪金与哪些变量的关系密切，是否存在性别和婚姻状况上的差异。
（2）除了变量本身之外，尝试将它们的平方项或交叉项加到模型中，建立更好的模型。
三、模型假设：1、该地区的人事部门对中学教师的薪金调查是可信的；2、各参数对薪金的影响呈线性关系；3、工作时间、性别、教育程度及培训情况之间相互独立，没有交互作用；四、符号说明：Z：月薪（元）；X1：工作时间（月）；X2：1男性，女性；X3：1男性或单身女性，0已婚女性；X4：学历（取值0-6，值越大表示学历越高）；X5：1受雇于重点大学，0其它；X6：1受过培训的毕业生，0未受过培训的毕业生或受过培训的肄业生； X7：1已两年以上未从事教学工作，0其它。
五、分析与建立模型：首先,调用所有相关变量,运用Matlab 分别得到，Z 与X1--X7之间的关系及散点图, 由此知Z 与各变化量呈线性关系，于是可以建立线性回归模型：011223344556677ln *******z x x x x x x x ββββξββββ=+++++++Z （薪金）为因变量,X1--X7分别表示对Z 的值产生影响的各个变量,07ββ--表示回归系数,ξ表示随机变量.用Matlab 求解模型（见附录），得到β的值与置信区间如下：表一由上表中2R =0.7889可以知道薪金（z ）的78.89%可由模型确定,由P=0远小于0.05,模型从整体上看是成立的,但是还可以看到一个问题，即些部分的置信区间包含0点,因此我们可以知道这些变量对因变量的影响是不显著的.在Matlab 中运行stepwise 命令得到下图：X X X X X X XCoefficients with Error BarsCoeff. t-stat p-val 200300400500Model HistoryR M SE由图可知，在模型中23567x x x x x 、、、、对因变量的影响是不显著的.于是只保留x41和x ，并将它们的交互项和平方项加入，建立逐步线性回归方程如下：ξββββββ++++++=2^4*52^1*44*1*34*21*10)ln(x x x x x x z然后使用Matlab 求解模型（程序见附录），得到β值与置信区间如下：β0.1746 [0.1073 0.2419]2β-0.0001 [-0.0003 0.0001]3β-0.0000 [-0.0000 -0.0000]4β-0.0228 [-0.0371 -0.0085]52R= 0.9008 F=152.6081 P=0通过新建模型中得到的数据,可以看到2R明显提高,薪金z的90.08%可由模型确定.P远小于0.05,F远超过临界值，回归模型更为显著，可靠度增高.然后进行残差分析，在Matlab中运行命令rcoplot得到残差图如下：由图可知,除个别数据外,其他数据的残差离零点均较近,且残差的置信区间都包含零点.这说明回归模型能较好地符合原始数据，而个别异常点可以忽略.六、模型的评价优点:1.该方案实用简单，可行性强，模型简单，易于理解。
2.模型一首先用简单的线性规划进行分析.结构简单，计算方便，有利于对相似问题进行求解和对模型进行扩充。
3.模型二的建立是从一般问题到特殊问题的发展过程.根据已知的数据，从常识和经验进行初步分析，并运用了逐步线性回归方法以及辅作散点图，决定取那几个回归变量及它们的函数形式.把对Z影响不显著的变量（Xi）予以排除，又运用残值分析法建立新的回归模型.使得精确值增高，模型更合理.缺点：1 该模型在处理此问题时有假设与理想化的思想，与实际问题的求解还有所差距.比如所求模型结果只达到了模型设想的80%左右.七、参考文献【01】赵静，数学建模与数学实验，北京，高等教育出版社，2003 【02】苏彦华，MATLAB 7.0从入门到精通，北京，人民邮电出版社，2010八、附录：1、薪金模型数据表：2、1234567x x x x x x x 、、、、、、与Z 的关系及散点图：>> x1=[7 14 18 19 19 19 27 30 30 30 31 31 38 41 42 42 42 42 47 52 52 54 54 54 55 66 67 67 75 78 79 91 92 94 103 103 103 111 114 114 114 117 139 140 154 158 159 162 167 173 174 175 199 209 209 210 213 220 222 222 223 223 227 232 235 245 253 257 260 284 287 290 308 309 319 325 326 329 337 346 355 357 380 387 403 406 437 453 458 464]'; | >> X1=[ones(90,1) x1];>> Z=[998 1015 1028 1250 1028 1028 1018 1072 1290 1204 1352 1204 1104 1118 1127 1259 1127 1127 1095 1113 1462 1182 1404 1182 1594 1459 1237 1237 1496 1424 1424 1347 1342 1310 1814 1534 1430 1439 1946 2216 1834 1416 2052 2087 2264 2201 2992 1695 1792 1690 1827 2604 1720 1720 2159 1852 2104 1852 1852 2210 2266 2027 1852 1852 1995 2616 2324 1852 2054 2617 1948 1720 2604 1852 1942 2027 1942 1720 2048 2334 1720 1942 2117 2742 2740 1942 2266 2436 2067 2000]';>> x2=[0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1]';>> X2=[ones(90,1) x2];>> Z=[998 1015 1028 1250 1028 1028 1018 1072 1290 1204 1352 1204 1104 1118 1127 1259 1127 1127 1095 1113 1462 1182 1404 1182 1594 1459 1237 1237 1496 1424 1424 1347 1342 1310 1814 1534 1430 1439 1946 2216 1834 1416 2052 2087 2264 2201 2992 1695 1792 1690 1827 2604 1720 1720 2159 1852 2104 1852 1852 2210 2266 2027 1852 1852 1995 2616 2324 1852 2054 2617 1948 1720 2604 1852 1942 2027 1942 1720 2048 2334 1720 1942 2117 2742 2740 1942 2266 2436 2067 2000]';x3=[0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1x3=[0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1]';>> X3=[ones(90,1) x3];>> Z=[998 1015 1028 1250 1028 1028 1018 1072 1290 1204 1352 1204 1104 1118 1127 1259 1127 1127 1095 1113 1462 1182 1404 1182 1594 1459 1237 1237 1496 1424 1424 1347 1342 1310 1814 1534 1430 1439 1946 2216 1834 1416 2052 2087 2264 2201 2992 1695 1792 1690 1827 2604 1720 1720 2159 1852 2104 1852 1852 2210 2266 2027 1852 1852 1995 2616 2324 1852 2054 2617 1948 1720 2604 1852 1942 2027 1942 1720 2048 2334 1720 1942 2117 2742 2740 1942 2266 2436 2067 2000]';>> x4=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 3 4 4 0 0 2 2 4 5 0 0 0 0 2 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 3 0 0 2 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 2 2 0 0 0 0 2]';>> X4=[ones(90,1) x4];>> Z=[998 1015 1028 1250 1028 1028 1018 1072 1290 1204 1352 1204 1104 1118 1127 1259 1127 1127 1095 1113 1462 1182 1404 1182 1594 1459 1237 1237 1496 1424 1424 1347 1342 1310 1814 1534 1430 1439 1946 2216 1834 1416 2052 2087 2264 2201 2992 1695 1792 1690 1827 2604 1720 1720 2159 1852 2104 1852 1852 2210 2266 2027 1852 1852 1995 2616 2324 1852 2054 2617 1948 1720 2604 1852 1942 2027 1942 1720 2048 2334 1720 1942 2117 2742 2740 1942 2266 2436 2067 2000]';x5=[0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1]';>> X5=[ones(90,1) x5];>> Z=[998 1015 1028 1250 1028 1028 1018 1072 1290 1204 1352 1204 1104 1118 1127 1259 1127 1127 1095 1113 1462 1182 1404 1182 1594 1459 1237 1237 1496 1424 1424 1347 1342 1310 1814 1534 1430 1439 1946 2216 1834 1416 2052 2087 2264 2201 2992 1695 1792 1690 1827 2604 1720 1720 2159 1852 2104 1852 1852 2210 2266 2027 1852 1852 1995 2616 2324 1852 2054 2617 1948 1720 2604 1852 1942 2027 1942 1720 2048 2334 1720 1942 2117 2742 2740 1942 2266 2436 2067 2000]';>> x6=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1]';>> X6=[ones(90,1) x6];>> Z=[998 1015 1028 1250 1028 1028 1018 1072 1290 1204 1352 1204 1104 1118 1127 1259 1127 1127 1095 1113 1462 1182 1404 1182 1594 1459 1237 1237 1496 1424 14241347 1342 1310 1814 1534 1430 1439 1946 2216 1834 1416 2052 2087 2264 2201 2992 1695 1792 1690 1827 2604 1720 1720 2159 1852 2104 1852 1852 2210 2266 2027 1852 1852 1995 2616 2324 1852 2054 2617 1948 1720 2604 1852 1942 2027 1942 1720 2048 2334 1720 1942 2117 2742 2740 1942 2266 2436 2067 2000]';>> x7=[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0]';>> X7=[ones(90,1) x7];>> Z=[998 1015 1028 1250 1028 1028 1018 1072 1290 1204 1352 1204 1104 1118 1127 1259 1127 1127 1095 1113 1462 1182 1404 1182 1594 1459 1237 1237 1496 1424 1424 1347 1342 1310 1814 1534 1430 1439 1946 2216 1834 1416 2052 2087 2264 2201 2992 1695 1792 1690 1827 2604 1720 1720 2159 1852 2104 1852 1852 2210 2266 2027 1852 1852 1995 2616 2324 1852 2054 2617 1948 1720 2604 1852 1942 2027 1942 1720 2048 2334 1720 1942 2117 2742 2740 1942 2266 2436 2067 2000]';x 1x 2x 3x4x5x6x 73、模型一程序：>> x1;>> x2;>> x3;>> x4;>> x5;>> x6;>> x7;>> x=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7];>> stepwise(x,z)>> [b,bint,r,rint,stats]=regress(z,x)Warning: R-square and the F statistic are not well-defined unless X has a column of ones.Type "help regress" for more information.> In regress at 162b =1.0e+003 *1.13110.0027-0.0229-0.02290.10890.03850.1817bint =1.0e+003 *1.0268 1.2353 0.0023 0.0031 -0.1432 0.0974 -0.1005 0.1193 0.0296 0.1882 -0.0670 0.1440 -0.0507 0.4142 0.0000 0.0000r =1.0e+003 *1.6545 0.8444 0.1855 0.8335 -0.1303 1.62840.87311.6045 0.8096 0.4959 0.75090.95221.58710.78571.5784 0.1334 0.7835 0.9283 0.8296 0.8187 0.70530.90221.5524 0.3623 0.8762 0.0791 -0.2346 0.3981 0.0552 0.3894 0.0269 0.73180.81531.0530 1.4459 0.6510 -0.0165 0.3433 0.4525 -0.2855 0.6775 -0.07730.2042 0.2691 -0.2741 0.2091 -0.1382 0.5559 0.5537 0.10160.12871.2156 -0.1065 0.1048 -0.23810.45381.1874 0.3925 0.0766 0.3903 0.5264 0.4277 0.4212-0.3250 -0.7352 1.1048 -0.0260 0.2513 -0.8069 -0.1873 -1.1846 0.3265 0.1687 -0.4836 -0.4901 0.9376 -1.0078 0.1605 0.0992 -0.6887 -1.0969 -1.1316 -0.6574 -0.3883-0.4339-0.5262rint =1.0e+003 *0.1748 3.1341-0.6232 2.3119-1.2830 1.6541-0.6350 2.3020-1.5468 1.28610.1476 3.1092-0.5915 2.33760.1227 3.0863-0.6609 2.2801-0.9648 1.9566-0.6306 2.1323-0.5146 2.41900.1047 3.06950.0957 3.0611 -1.3399 1.6067 -0.6890 2.2561 -0.5395 2.3961 -0.6383 2.2975 -0.6500 2.2874 -0.6803 2.0908 -0.7170 2.2319 -0.5665 2.3710 0.0690 3.0358 -1.0889 1.8135 -0.5934 2.3457 -1.3984 1.5565 -1.6607 1.1915 -1.0699 1.8662 -1.4238 1.5342 -1.0792 1.8580 -1.4538 1.5077 -0.7419 2.2056 -0.6554 2.2860 -0.3692 2.4751-0.8291 2.1311 -1.4994 1.4664 -1.1231 1.8097 -0.9679 1.8728 -1.6954 1.1244 -0.7984 2.1535 -1.5624 1.4078 -1.1914 1.6607 -1.2227 1.6311 -1.1037 1.6418 -1.5958 1.0476 -1.2660 1.6842 -1.6245 1.3482 -0.9221 2.0338 -0.9243 2.0317 -1.3617 1.5650 -1.3465 1.6040 -0.2610 2.6923 -1.1202 0.9073 -1.3701 1.5798 -1.7244 1.2482-0.2873 2.6621 -1.0892 1.8742 -1.3979 1.5511 -1.0913 1.8719 -0.9364 1.9892 -1.0482 1.9036 -1.0545 1.8969 -1.4065 1.5240 -1.8092 1.1592 -2.1647 0.6943 -0.3630 2.5727 -1.4867 1.4347 -1.2239 1.7264 -2.2359 0.6221 -1.6430 1.2684 -2.6124 0.2432 -1.1177 1.7708 -1.3001 1.6376 -1.9588 0.9916 -1.9648 0.9846 -0.5108 2.3859-2.4463 0.4306-1.2972 1.6182-1.3630 1.5614-2.1275 0.7501-2.5305 0.3368-2.5628 0.2996-2.1150 0.8003-1.8236 1.0470-1.8530 1.0069-1.8621 0.9943-1.9443 0.8919stats =1.0e+005 *0.7889 51.6934 0 0.01834、模型二程序：>>x=[ones(90,1) x1,x4,x1.*x4,x1.^2*x4,x4.^2*x1]; >>[b,bint,r,rint,stats]=regress(z,x)b =6.90260.00430.1746-0.0001-0.0000-0.0228bint =6.8557 6.94960.0037 0.00490.1073 0.2419-0.0003 0.0001-0.0000 -0.0000-0.0371 -0.0085 r =-0.1649 -0.1769 0.0350 -0.1756 -0.1590 -0.1621 -0.1354 0.0481 -0.0180 -0.1213 -0.0390 -0.1194 -0.1134 -0.1055 -0.0143 -0.1070 -0.1235 -0.1227 -0.1147 -0.0383 -0.0794-0.0779 -0.0178 0.0946 -0.0737 -0.0708 0.1239 0.0487 0.0679 -0.0287 0.0062 -0.0600 0.0328 0.1008 0.0291 0.0040 0.0141 0.0749 -0.0943 0.0174 0.3120 0.13110.0326 -0.0157 0.1033 0.1297 0.1006 0.1769 0.2724 0.0561 0.0380 -0.0276 0.1117 0.2133 0.1135 0.0902 0.2654 0.2917 0.1773 0.0638 0.0935 0.1628 0.09090.0530 0.1302 0.0260 0.0305 -0.0761 0.0500 -0.0549 -0.0426 0.0067 -0.0558 -0.1822 -0.0015 -0.1031 -0.1862 -0.0896 -0.0218 -0.0105 -0.0380 -0.1896 -0.0662 -0.0206-0.4748。
数学建模,教师的薪金
承诺书我们仔细阅读了昆明理工大学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。
评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：评阅专用页评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：评阅记录（供评阅时使用）：评阅人评分备注总分大学教师薪金模型一、摘要：模型一：利用Matlab 建立X1--X7与Z （薪金）的线性关系，得到散点图与一般的线性回归模型（模型一），模型如下：011223344556677ln *******z x x x x x x x ββββξββββ=+++++++模型二：由模型一整体效果与Stepwise Table 图推断部分变量对Z （薪金）的影响并不显著，由残差分析法筛选出影响明显的变量X1、X4，将他们的平方项与交互项加入建立新的回归模型（模型二），模型如下：6.90260.004310.174640.00011*40*1^20.02284^2z x x x x x x =+++-++- 得到R2，F,P ，与模型一相比较。
模型一调用原始参数较全，但回归性差，模型二只启用影响明显的变量，回归模型更为显著，可靠度更高。
于是得出：教师的薪金与工作时间、学历关系明显，与性别、是否受雇于重点大学、是否接受过培训的关系较小，即女教师没有受到不公正的待遇，婚姻状况也不会影响收入。
关键词：回归分析，互交作用，图形结合，残值分析法。
二、问题重述：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，分析人事策略的合理性，特别是考察女教师是否受到不公平的待遇，以及她们的婚姻状况是否会影响收入。
硕师计划教师工资
硕师计划教师工资
硕师计划是一项面向研究生的教师培养项目,它鼓励研究生在攻读硕士或博士学位的同时,开设本专业的教学课程,接受教学指导培训。
参与硕师计划的研究生学员在开展教学实践的同时,也将获得额外的工资补贴。
根据我校相关规定,硕师计划教师的工资标准如下:
1. 硕士研究生教师:每学期开设1门课程,将获得2000元人民币的补贴。
2. 博士研究生教师:每学期开设1门课程,将获得3000元人民币的补贴。
3. 开设双课程(即2门以上课程)的教师,其补贴标准将相应提高。
具体标准根据开设课程数额度灵活调整。
4. 教师工资将在每个学期结束后发放,发放时间一般安排在期末考试结束后1个月内。
5. 教师应按时完成各项教学任务,经评价认为教学质量和效果好的,其工资标准有望适当提高。
以上就是我校硕师计划教师的工资标准和发放条件,希望这可以给参与计划的同学一个参考。
教学质量是获得更高工资的重要依据,我们都应该致力于提升自己的教学水平。
【分析】数学建模有关纳税的分析与计算
【关键字】分析西南交通大学第二届“新秀杯”数学建模竞赛－西南交通大学教务处西南交通大学实验室及设备管理处西南交通大学数学建模创新实践基地工资薪金所得个人所得税计算方法的优化模型摘要本文研究的是关于工资薪金所得个人所得税计算方法的优化问题，主要运用了数学lingo软件，建立了数学优化模型，最后对模型作出分析、评价和改进。
对于问题一：本文根据速算扣除数的相关定义，再结合月工资的纳税计算方法，最后得出计算扣除数。
对于问题二：本文首先从实际情况出发，结合题目要求，在从分考虑修订前后的个人所得税的前提下，确定了该员工年总收入分为工资薪金与年终奖金的基本思路，随后，本文建立了数学优化模型，并利用lingo软件，对该模型进行了求解，得出最优解，即该员工的个人年终纳税的最合理纳税方案。
对于问题三：本文首先以第三问为基础，结合实际情况，综合考虑税率大小，建立了数学优化模型，本文将节假日费用和偶然所得费用归于月工资报税，年终奖金一万元单独报税，建立了数学优化模型，并利用lingo软件，对该模型进行了求解，得出最优解，最合理的报税方案即为总税额最小的方案。
关键词：个人所得税合理纳税数学优化模型lingo数学软件§ 1问题的重述一背景介绍十一届全国人大常委会第二十一次会议30日表决通过关于修改个人所得税法的决定。
法律规定，工资、薪金所得，以每月收入额减除费用3500元后的余额为应纳税所得额；工资、薪金所得，适用超额累进税率，税率为3%至45%。
修改后的个税法将于2011年9月1日起施行。
因此我国公民在今年纳税时，要对纳税方案进行合理规划。
二要解决的问题1、问题一如何计算税率计算公式的速算扣除数？2、问题二某公司员工连续两年全年总收入5—7万元/年, 若采用修改前、后的个税法，他应如何报税，从而达到合理报税。
3、问题三若该公司将在节假日（五一、国庆）发放节日费500-2000元，以及单独发放年终奖励1万元，而该员工在某月有工资外偶尔所得7000元，则该员工又应如何报税？1§2问题的分析一相关知识的介绍个人所得税是调整征税机关与自然人(居民、非居民人)之间在个人所得税的征纳与管理过程中所发生的社会关系的法律规范的总称。
教师工资汇总表
教师工资汇总表
教师的工资主要由以下几部分组成：
基本工资：这部分是根据教师资格定的，如小学教师3000元，初中教师3500元，高中教师4200元，大专教师4800元，本科教师5300元（各地具体会有所差异）。
工龄工资：按照工作年限计算，教龄满五年不满十年的，每月三元；满十年不满十五年的，每月五元；满十五年不满二十年的，每月七元；满二十年以上的，每月十元。
绩效工资：主要包括学期和学年奖金，占比工资的10%左右。
五险一金和各类补贴：包括但不限于住房公积金、餐补、通讯费、取暖费等。
地方补贴：为了吸引优秀的教师到特定地区工作，或者鼓励教师回到特定地区，这种补贴的数额往往与地区的经济发展程度和财政状况有关。
校级补贴：由学校发放，以表彰教师的特殊贡献或鼓励教师参与学校的某些项目。
职称津贴：根据职称的不同而有所差异。
其他收入：如住房补助等。
需要注意的是，各地的具体工资标准和政策可能会有所不同，而且具体的工资结构也会因教师的工作地点、职务、职称等因素而有所不同。
教师科研工资标准及任务一览表
教师科研工资标准及任务一览表注：1.所有项目的第一完成单位和科研成果的第一作者单位必须为西京学院，且项目和成果必须与所学专业相关。
2.权威（重要）期刊论文包括人大复印资料转载论文，SCI 、 SSCI 、 CSSCD 、 CSSCI 论文，EI 源刊论文等。
3.无特别说明的所有项目及论文的完成人均为排名第一。
职称一类科研工资（元/年）一 类 科 研 任 务二类科研工资（元/年）二 类 科 研 任 务三类科研工资（元/年）三 类 科 研 任 务教授 96000（一）每年发表1篇核心期刊论文。
（二）每两年：发表1篇权威（重要）期刊论文；获得1项发明专利或发表1篇权威（重要）期刊论文 。
（三）每三年：获得1项国家级科研项目；累计签订工科100万元（理科50万元，文科30万元）及以上的横向课题合同；获得1个省部级一等奖及其以上科研奖项。
（四）每四年出版1部学术著作。
84000（一）每两年：发表1篇核心期刊论文；发表1篇权威（重要）期刊论文；获得1项发明专利。
（二）每四年：获得1项国家级项目；累计签订工科80万元（理科40万元，文科20万元）以上的横向课题合同；获得1个省部级二等奖及其以上科研奖项；出版1部学术著作。
72000（一）每两年：发表1篇核心期刊论文；发表1篇权威（重要）期刊论文；获得1项省部级项目；获得1项发明专利。
（二）每四年：获得1项国家级项目（排名前二）；累计签订工科50万元（理科20万元，文科10万元）以上的横向课题合同；获得1个省部级三等奖及其以上科研奖项；出版1部学术著作。
副教授 60000（一）每两年：发表1篇核心期刊论文和1篇权威（重要）期刊论文；获得1项发明专利或发表1篇权威（重要）期刊论文。
（二）每三年：获得1项省部级以上项目；累计签订工科30万元（理科10万元，文科5万元）以上的横向课题合同；获得1个省部级三等奖及其以上科研奖项。
（三）每四年：获得1项国家级项目（排名前三）；出版1部学术著作。
数学建模模拟本科组题目
数学建模模拟题目 A （本科组）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，分析人事策略的合理性，考察是否存在不合理、不公正的待遇，以及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，得到了下表相关数据。
Z=月薪（元）；X1=工作时间（月）；X2=性别（1男，0女）；X3=（1男性或单身女性，0已婚女性）；X4=学历（数值越大学历越高）；X5=受聘单位（1重点，0其他）；X6=（0未受过培训的毕业生或肄业生，1受过培训的毕业生）X7=（1已两年以上未从事教学工作，0其他）问题：1）薪金与他们的资历、性别、教育程度及培训情况等因素之间是否有关系，有则建立关系数学模型，通过你的模型分析人事策略的合理性，考察是否存在不合理、不公正的待遇，以及婚姻状况是否会影响收入等；2）表中没有给出教师的职称信息，能否用数学建模方法对给出他们的大致职称信息；3）如果要进行工资调整，设计一个相对公正、合理的工资体系，并用数据表中相关数据验证说明。
附数据表：第五次数学建模模拟本科组B题设有一个靶标如下，取1个边长为100mm的正方形，分别以四个顶点（对应为A、C、D、E）为圆心，12mm为半径作圆。
以AC边上距离A点30mm处的B为圆心，12mm为半径作圆，如图1所示。
图 1 靶标示意图用分辨率为1024*768的数码相机对靶标进行拍摄。
图2是某次拍摄得到的图像。
图2 靶标的像靶标的像有5个类似椭圆形状的黑色块，分别在各个黑色块内任取一点，记得到的位置为P1(x1,y1), P2(x2,y2), P3(x3,y3), P4(x4,y4), P5(x5,y5)。
请建立模型设计一个算法，以确定P1,P2,P3,P4,P5的原像分别位于A, B, C, D,。
郓城教师工资组成明细
郓城教师工资组成明细
近些年来，教师的准入门槛在逐渐提高，在一定程度上提升了教师队伍的质量，但教师行业的经济地位和社会地位仍旧有待提高。
关于教师待遇的问题，一直以来都是人们关注的重点，今天老师就和大家一起来讨论一下教师的待遇及编制的一些问题。
教师薪资组成
一般教师的收入主要由基本工资、教龄工资、绩效工资、特优津贴等构成。
基本工资
教师按照教师资格规定：小学教师3000元，初中教师3500元,高中教师4200元，大专教师4800元，大学教师5500元。
教龄工资
每年80元(每个地区的政策可能不同)，随着教龄增长。
包含基础性绩效工资、奖励性绩效工资、节日补贴及学年奖等;2017年两会提出教师职称工资，按教师实际教龄发放工资，减少教师职称评定环节掺水分的概率。
绩效工资
指学期和学年奖金(取代职称工资)，一般在工资10%左右。
大家推荐竞比实绩，每学期学年评，不终身制。
每个老师积极努力年年有希望。
主要是激励工作出成效，优质优得，不仅要激励多代课，更要
激励上好课。
特优津贴
特别优秀教师享有，由县市以上部门高标准考核认定，不终身制，主要是对那些在教育教学工作在有特殊研究成果，并得到很好的推广，对一所学校或一个地区的教育有一定的影响作用的教育及教学方法。
可根据影响范围的大小确定等级，或者说是以国家及，省级，地市、县确定不同的标准，使那些有才华的教师得到应有的报酬，真正起到激励作用。
教师薪级工资表
教师薪级工资表教师薪级工资表是教师岗位工资的核心依据，它是根据教师的学历、工作年限和职称等因素确定的一种工资制度。
下面是一份关于教师薪级工资表的相关参考内容。
一、学历因素：学历是衡量教师素质和能力的重要指标之一，通常分为以下几个层次：大专及以下、本科、硕士研究生、博士研究生。
不同的学历级别对应着不同的薪级，具体细则如下：1. 大专及以下学历的教师薪级工资表：- 初级职称（助教、讲师）：起始薪级为9级，最高薪级为12级。
- 高级职称（副教授、教授）：起始薪级为13级，最高薪级为15级。
2. 本科学历的教师薪级工资表：- 初级职称（助教、讲师）：起始薪级为10级，最高薪级为13级。
- 高级职称（副教授、教授）：起始薪级为14级，最高薪级为16级。
3. 硕士研究生学历的教师薪级工资表：- 初级职称（助教、讲师）：起始薪级为11级，最高薪级为14级。
- 高级职称（副教授、教授）：起始薪级为15级，最高薪级为17级。
4. 博士研究生学历的教师薪级工资表：- 初级职称（助教、讲师）：起始薪级为12级，最高薪级为15级。
- 高级职称（副教授、教授）：起始薪级为16级，最高薪级为18级。
二、工作年限因素：工作年限反映了教师对教育教学工作的长期投入和经验积累。
一般而言，教师的工作年限分为以下几个阶段：0-5年、6-10年、11-15年、16-20年和21年及以上。
不同工作年限对应着不同的薪级，具体细则如下：1. 0-5年工作年限的教师薪级工资表：- 初级职称（助教、讲师）：起始薪级为相应学历的薪级，最高薪级加2级。
- 高级职称（副教授、教授）：起始薪级为相应学历的薪级加4级，最高薪级加6级。
2. 6-10年工作年限的教师薪级工资表：- 初级职称（助教、讲师）：起始薪级为相应学历的薪级加3级，最高薪级加5级。
- 高级职称（副教授、教授）：起始薪级为相应学历的薪级加5级，最高薪级加7级。
3. 11-15年工作年限的教师薪级工资表：- 初级职称（助教、讲师）：起始薪级为相应学历的薪级加4级，最高薪级加6级。
教师薪酬完整版
学校教师薪酬完整版1、待遇包括：基本工资、岗位津贴、加班费、绩效奖金、全勤奖、补贴、保险、电话补贴。
2、基本工资：专职教师基本工资3000元/月试用期为2400元。
3、全勤奖：100元/月当月满勤可发、迟到或请假均不发。
4、超员奖：每个教学班级基数假设为15人/班, 若实际学生数超过15人,每超出一个学生,补贴该任课教师20元/人/月。
5、加班费：20元/半天,40元/天,加班具体时长根据工作需要而定,少于5个小时为半天,超过5个小时按一天算。
由校长审核批准方能计算 ,如属于布置的任务没有完成者不算加班。
6、餐补：20元/天。
周末上全天班的行政及上课跨中间两个时间段耽误午餐的专职教师及助教享有。
7、绩效奖金包括：学生续班率+学生参加比赛获奖+教师优质课比赛+新生源拓展奖励+优质服务奖励+年度奖励续班率奖：1．每期培训的最低基本续班率, 50％以上的班级有续班奖金,30％—50%不奖不罚,带班续班率30%以下的老师,给予一个培训周期的观察期,连续两个培训周期巩固率低于30%的老师,学校有权将其辞退或转岗。
2．续班奖每期发一次。
学生参加比赛获奖：凡教师辅导学生在国家级竞赛中获奖,奖励150-50元/人；凡教师辅导学生在省级竞赛中获奖,奖励120-40元/人；凡教师辅导学生在市级竞赛中获奖,奖励100-30元/人；其他单项奖：根据学校的具体情况另行设立单项奖。
教学优质课奖：凡在学校组织的教师教学竞赛中获得一等奖的,奖励200元或等值物品；凡在学校组织的教师教学竞赛中获得二等奖的,奖励150元或等值物品；凡在学校组织的教师教学竞赛中获得三等奖的,奖励100元或等值物品。
新生源拓展奖励：A：免费体验课：班级正式开课时,如果报名人数或收入达到相应标准,对授课教师奖励100元,超过标准人数后的人数,对授课教师给予奖励,并对跟踪该班教学与招生工作的教师予以嘉奖。
B：新生招生新生招生为两个含义,一是在自己班级中招来新生插班,二是通过各种方式招来新生进新班或插班,凡新报名学生学校安排插班不除外按10元/人给予教师奖励。
世界各国教师工资排名
世界各国教师工资排名教师是社会的宝贵财富，他们不仅传授知识，还培养人才，为社会的进步和发展做出了不可磨灭的贡献。
然而，在全球范围内，教师的工资待遇却存在巨大的差异。
本文将介绍世界各国教师工资排名，以及可能造成这种差异的原因。
首先，我们来看看全球教师工资的平均水平。
根据联合国教科文组织的数据，2017年全球教师的平均工资为每月1,500美元左右。
然而，这个数字只是一个平均值，实际上，不同国家和地区的教师工资相差非常大。
在工资最高的国家中，瑞士的教师工资最高，平均每月可以拿到6,500美元的工资。
其次是卢森堡、挪威、丹麦和德国等欧洲国家，他们的教师工资都超过了4,000美元。
此外，日本、澳大利亚、新西兰等国家的教师工资也较高，平均在3,000美元以上。
然而，教师工资最低的国家却是非洲国家，他们的教师工资普遍不足1,000美元。
据统计，尼日利亚、肯尼亚、坦桑尼亚等国家的教师工资甚至不到500美元，这远远低于这些国家的平均收入水平。
那么，为什么不同国家的教师工资存在如此大的差异呢？首先，教育资源的分配不均可能是一个重要原因。
在一些发展中国家，教育资源有限，政府对教育的投入也不足，导致教师工资低廉。
其次，教育行业的竞争也会影响教师工资的高低。
在一些发达国家，教育资源丰富，竞争激烈，政府需要提供更高的教师工资来吸引和留住优秀的教师。
此外，不同国家的税收制度和经济发展水平也会影响教师工资的高低。
教师是教育事业的中坚力量，他们的工资待遇应该得到应有的重视和尊重。
在全球范围内，政府应该加大对教育的投入，提高教育资源的分配均衡度，同时也需要制定合理的税收政策和经济政策，为教师提供更好的工作环境和待遇。
只有这样，才能让教育事业更加繁荣发展，为社会的进步和发展做出更大的贡献。