基于多元回归模型的任务定价问题

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英文篇名：Task Pricing Based on Multiple Regression Model 作者：李清华 ; 王旭 ; 朱义九 ; 李浩远 英文作者：LI Qing-hua;WANG Xu;ZHU Yi-jiu;LI Hao-yuan;School of Mathematics and Information Sciences,Yantai University; 关键词：任务定价 ; 多元回归分析 ; 最小二乘法 英文关键词：task pricing;;multiple regression analysis;;least squares 中文刊名：YTSZ 英文刊名：Journal of Yantai University(Natural Science and Engineering Edition) 机构：烟台大学数学与信息科学学院; 出版日期：2019-01-15 出版单位：烟台大学学报(自然科学与工程版) 年：2019 期：v.32;No.116 基金：山东省高等学校科学技术计划项目(J18KA245);; 烟台大学2017年校级教改课题(jyxm2007001) 语种：中文; 页：YTSZ201901002 页数：6 CN：01 ISSN：37-1213/N 分类号：8-13

摘要

针对任务定价问题,本文运用多元回归分析的方法,以任务价格合理、任务完成率高为目标函数,建立多元回归方程模型.运用Matlab软件对参数进行拟合,利用最小二乘估计求解回归系数,得到新的任务定价方案.相对于其他的任务定价方案,该方法考虑了会员位置和任务完成度的影响,制定科学合理的模型,提高模型的准确性.
        To solve the task pricing problem,we use a multivariate regression analysis method to establish a multiple regression equation model,which takes the appropriate task price and the highest task completion rate as objective functions. Using the Matlab software to fit the parameters,and the least squares estimation to solve the regression coefficients,we obtain a new set of task pricing scheme. In comparison with other task pricing schemes,our method,which takes the influence of membership positions and task completion levels into consideration,makes the model more scientific and reasonable,and improves the accuracy of the model.

引文

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