【转载】富士康连跳分析

这个分析,如果能用dN/dt代替N对t作图分析,可能会更正确一些。
今天一早的流力课上,发现富士康11连跳了。
正常人都能知道这绝对不是偶然,至于这背后有什么?我一开始也不甚清楚。
然后一篇突如其来的实验报告被发还给我,然后看着我亲手绘制的磁滞回线。有了主意。
首先,我查到了有记载以来,所有富士康员工自杀的日期:
列出如下表格:(以07年6月18号,第一例自杀案例为原点,至今(10年5月25日)1072天

(自杀时间x/d) 0 75 272 758 794 950 997 1003 1015 1023 1024 1024 1053 1061
1072
(累计自杀人数y)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15
在MATLAB中容易做出散点图


可见这是一个对数增长的曲线。
对此我认为自杀和流行病一样,自杀也是一种病,而且是一种可以传染的疾病。
因此其增长曲线与对数增长很接近。
对其做对数函数拟合

General model Exp2:
f(x) = a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 7.569e-007 (-6.561e-006, 8.075e-006)
b = 0.01529 (0.006473, 0.0241)
c = 1.782 (0.5788, 2.984)
d = 0.001075 (2.37e-005, 0.002125)
Goodness of fit:
SSE: 8.846
R-square: 0.9684
Adjusted R-square: 0.9598
RMSE: 0.8968

可见相关度0.96也是非常高的。
然而和所有疾病一样,一旦其事件引起了人们的关注,则各方的反馈作用,将阻碍其继续
上升。
因此,和很多流行病分析一样,该曲线很有可能呈S型。对于该曲线的分析,使用
Logistic回归。
首先我们假设Logis(B,x)=F(x),之中B为参数数组,则由经验和可能的微分方程关系,回归
曲线应该为
S(x)=m*Logis(B,x+t)/(n+Logis(B,x+t))格式
由于当Logis(B,x)较小时S(x)=Logis(B,x),则可以认为f(x)的参数可以直接引入S
(x)作为一种近似,而对于m,n的确定,我以1为间隔,画出m*n=40*20的所有曲线,
选出其中最吻合的的一条(m=22 n=20 t=50):

富士康跳楼曲线

由此可以见,富士康的跳楼人数最终会稳定在在22人左右。。。由此仍然不会超过全国平
均跳楼率。

对此曲线的分析,我们借鉴微生物生长曲线的方法,将其分为:
缓慢期,对数期,稳定期,衰亡期

缓慢期,富士康员工虽然受到很大的工作压力,可是其自身的心理并没有崩溃,因此跳楼
这种事件发生频率很少,而且呈线性关系,说明没有跳楼者受到别的跳楼者的影响。
对数期,富士康员工由于受到工厂巨大的工作压力,以及来自社会各方的压力,甚至加上
上级的欺压,心理防线渐渐崩溃,无处发泄。而一旦有想不开者跳楼,则为其提供了一个
发泄的模板,这种情况下,很容易有相同经历的员工收到跳楼者的影响,从而一个接一个
的跳楼自杀。目前的富士康正处于此时期
稳定期,由于社会、媒体各方面的关注,以及社会,广大人民对工厂的压力,工厂不得不
做出改变,员工的心理压力渐渐得到释放,从而员工跳楼亲生频率会很快下降。
衰亡期,这个。。。由于资料长期保存,不小心遗失;或者某机关的辟谣;或者所有人的
健忘,导致跳楼人数被修正,被减少。

其实,社会处于这个关键时期,这种事情的发生不可避免,不过,我们应该引起足够的重
视,对于跳楼者,至今没有一个公开的调查结果。对事件也没有一个认定。各方都在推卸
责任。我相信跳楼者中不仅仅有爱情受挫的人。也不仅仅有工作压力太大的人。他们也许
有人只是为了引起足够的重视,让我们把目光转向他们,转向富士康,转向这样的大型生
产力密集型企业,然后问问:这究竟是怎么一回事?

不能再说了,再说河蟹要来了。
文章附属文件

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IT兄弟
技术贴啊!
2010-05-27 23:26:28
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2010-05-27 19:38:54