主成分分析和线性回归在劳动争议数据中的应用

发布时间：2017-03-23 19:05

  本文关键词：主成分分析和线性回归在劳动争议数据中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：《中华人民共和国劳动法》1995年1月1日起施行,至2008年1月1日起施行《中华人民共和国劳动合同法》的期间,根据《中国劳动统计年鉴》1996年至2008年的劳动争议未在当期结案数据,从8.7%增长到19.2%,12年间增长了220.7%；面对2014年度多地教师停课讨薪、农民工在副县长面前讨薪服毒自杀等社会焦点问题,表明劳动争议已经成为行政执法和司法的“难题”。基于上述考虑,本文通过建立主成分得分模型和回归模型,并使用SPSS软件对《中国劳动统计年鉴—2013》第9部分中“各地区劳动争议处理情况(2012年)”和“历年劳动争议处理情况”等有关数据进行统计分析。 首先,本文通过建立主成分得分模型,即利用主成分分析的方法对全国省、直辖市和自治区(包括新疆兵团)共32个行政地区(单位),2012年的有关劳动争议处理的上年未结案件数、当期案件受理数、集体劳动争议案件、劳动者申诉案件、劳动者当事人数、集体劳动争议劳动者当事人数、劳动报酬、社会保险、工伤保险、解除(终止)劳动合同、结案数、仲裁调解、仲裁裁决、其他方式、用人单位胜诉、劳动者胜诉、双方部分胜诉及其他、案外调解案件数共18项参数进行分析,在得到能够足够表征其信息的最少的状态量(即主成分),然后计算得出有关劳动争议的主成分得分值,以总结全国32个地区(单位)的劳动争议现状。 其次,本文为了更好地研究变量之间的关系,并科学预测未来可能发生的劳动争议情况,建立回归模型。通过分析1996年—2012年期间有关全国劳动争议处理情况包括上年未结案件数、当期案件受理数、集体劳动争议案件数、劳动者申诉案件数、劳动者当事人数、集体劳动争议劳动者当事人数、劳动报酬、社会保险、工伤保险、解除终止劳动合同、其他、结案数、仲裁调解、仲裁裁决、其他方式、用人单位胜诉、劳动者胜诉、双方部分胜诉及其他、案外调解案件数共19项参数之间可能存在的关系,对数据预处理,以初步判断数据的变化与实践的变化接近线性关系,并绘制图形,再借助回归分析方法实现掌握17年以来各种劳动争议数据的变化规律。 本文通过以上两个模型,并运用SPSS软件工具对全国一个时期内的劳动争议状况以及劳动争议变化呈现出的规律进行分析,可以知道我国劳动争议呈现出东部与西部不平衡,且劳动报酬、工作时间、社会保险等劳动者权益的事项正在成为争议的焦点,用工单位的违法违规行为由“显性”转向“隐性”。因此,本文至少可以为我国有关劳动方面科学立法、严格执法、公正司法、全民守法提供依据或启发,进一步减少劳动立法相对滞后,行政执法标准不统一,司法裁判执行难到位,用工单位守法意识淡薄等问题,以和谐的用工环境促进我国社会经济的发展。 随着我国依法治国方略的全面推进以及人口红利的逐渐消失,劳动关系的内在矛盾将会更加突出地以劳动争议的形式表现于外,通过建立主成分得分模型和线性回归模型并使用SPSS等统计软件工具对我国的劳动争议的相关数据进行统计、分析和预测,必将成为国家有关劳动立法、执法、司法和守法的新常态和新亮点。
【关键词】：主成分分析 线性回归 SPSS 预测
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212.1;TP393.092
【目录】：

• 摘要4-6
• 英文摘要6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 本文研究的背景10-11
• 1.2 本文研究的目的与对象11-13
• 1.2.1 研究目的11
• 1.2.2 研究对象11-13
• 1.3 本文的主要工作13-14
• 1.4 本文的结构14
• 1.5 本章小结14-15
• 第2章 理论知识及工具介绍15-22
• 2.1 主成分分析15-19
• 2.1.1 主成分分析的基础15-16
• 2.1.2 主成分分析的原理16-17
• 2.1.3 主成分分析的计算步骤17-19
• 2.2 线性回归19-20
• 2.2.1 线性回归的原理19
• 2.2.2 线性回归的主要内容19
• 2.2.3 线性回归的一般步骤19-20
• 2.3 SPSS软件20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 主成分得分模型在劳动争议数据中的应用22-39
• 3.1 主成分得分模型22
• 3.2 劳动争议原始数据22-25
• 3.3 主成分分析25-38
• 3.3.1 数据录入25-27
• 3.3.2 数据进行主成分分析27-34
• 3.3.3 建立主成分得分模型34-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第4章 回归模型在劳动争议数据中的应用39-48
• 4.1 回归模型39
• 4.2 数据来源39
• 4.3 数据预处理39-44
• 4.4 建立主成分回归模型44-46
• 4.5 本章小结46-48
• 第5章 总结及展望48-51
• 5.1 全文总结48-50
• 5.2 展望50-51
• 参考文献51-52
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果52-53
• 致谢53

【参考文献】

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1 郭志军;;软件Mathematica在线性回归分析中的应用[J];邢台职业技术学院学报;2010年05期

  本文关键词：主成分分析和线性回归在劳动争议数据中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：264370