Оценка Персонала С Использованием Бинарной Регрессии

В статье показана возможность эффективной оценки кандидатов на должности при помощи моделей бинарного выбора. Применение математических методов в данной области способно повысить объективность принятия кадровых решений, а также упростить работу менеджеров по персоналу в случае осуществления массового подбора, что является обычной практикой для кадровых агентств. Цель исследования — показать наличие статистической зависимости между информацией, указанной в резюме работника, и фактом прохождения испытательного срока. В качестве статистики автор располагал резюме работников, рекомендованных несколькими кадровыми агентствами своим клиентам. Среди этих данных присутствовали резюме людей, оставшихся работать в фирме и не прошедших испытательный срок. Для исследования были выбраны три типа моделей: пробит, логит и гомпит. Для оценки параметров и качества построенных моделей разработана программа в среде Maple. Исходя из полученных результатов, была выбрана модель, наиболее удачно предсказывающая прохождение работником испытательного срока.