大学生“慢就业”现象及其影响因素——基于二元Logistic回归模型的实证研究

通过对32所高校调研分析发现,大学生“慢就业”现象呈现上升态势。研究表明:个人最高学历、职业规划清晰程度、就业主动性、父母对于子女选择“慢就业”的态度、是否为独生子女、家庭人均年收入、学校层次、学校就业指导服务质量等因素均显著影响大学生对于“慢就业”行为的认知与选择。为此,必须结合大学生“慢就业”行为选择的影响因素,开展“广谱式”的职业生涯规划教育、构建家校联合的就业指导机制、形成具有强针对性的就业指导体系。

基于二元Logistic回归模型的农户参与乡村旅游开发意愿影响因素研究——以榕江县乐里镇为例

在乡村振兴背景下,乡村旅游作为乡村经济发展新路径,在改善农村基础设施建设、提高农户收入方面具有显著作用。农户作为乡村旅游开发主体,其参与意愿对于乡村旅游开发具有关键作用。文章选取贵州省榕江县乐里镇作为研究对象,采用二元Logistic回归模型对当地农户参与乡村旅游开发意愿的影响因素进行分析。研究发现,当地农户参与意愿受4个因素影响,分别是教育程度,政府对当地乡村旅游开发政策宣传解读,政府在资金、专业技能等方面的支持,当地乡村旅游企业提供工作岗位。根据研究结果,针对性提出提升农户参与乡村旅游开发意愿的对策建议,以期助力乐里镇乡村旅游的开发。

多媒体技术运用视角下的小学生成绩影响因素研究——基于二元Logistic回归模型的实证分析

从多媒体技术运用视角出发,基于265名农村小学生的调查数据,运用二元Logistic回归模型,分析小学生学业成绩的影响因素。结果表明,多媒体技术的运用是提高小学生成绩的重要因素;此外,小学生学业成绩还受到学生个体特征、家庭社会资本特征、社会环境特征等多重因素的影响。建议通过开设多媒体课程,增加课堂多媒体技术应用时长,推广学校、家庭、社会统一教育模式等途径以提升小学生的学业成绩。

财经素养对大学生消费行为的影响研究——基于二元Logistic回归模型

为探讨财经素养对大学生消费行为的影响,本研究对广西某高校大学生进行问卷调查,结果发现:(1)47.7%的大学生每个月生活费为1000-1500元,92.6%的大学生生活费来自家庭供给,79.2%的大学生会把剩余的月生活费储存下来。(2)大学生中有87%对财经素养有兴趣,29%从来不主动学习财经类知识或技能,72.9%希望通过学校开设相关课程系统学习。(3)大学生消费行为的二元Logistic回归分析显示,户籍、财经素养兴趣和攒钱习惯对大学生电商节消费行为影响显著。实证分析结果表明,大学生财经素养水平还有很大的上升空间,财经素养对大学生消费行为有重要影响,加强大学生财经素养教育,有利于大学生形成科学合理的消费行为习惯。

基于二元Logistic回归模型分析机器人辅助子宫内膜癌术后并发症危险因素

目的:探索基于二元Logistics回归模型分析机器人辅助子宫内膜癌患者术后并发症的危险因素。方法:回顾性分析2021年5月—2022年5月在空军军医大学第一附属医院收治的96例子宫内膜癌患者的临床资料,根据手术方式不同将所有患者分为常规组(n=47)和机器人组(n=49),并比较两组患者并发症发生率。同时,经二元Logistic回归模型分析影响术后并发症的危险因素。结果:机器人组术后并发症发生率低于常规组(6.12%Vs 31.91%,P<0.05)。经二元Logistic回归模型分析,年龄>60岁、BMI>24 kg/m^(2)、术中出血量>200 ml、有贫血史、常规手术是影响患者术后出现并发症的独立危险因素(P<0.05)。利用Bootstrap法内验证,预测模型AUC为0.818,特异性71.8%,灵敏性77.8%,95%CI 0.720~0.917。结论:影响机器人辅助子宫内膜癌术后并发症的主要因素为贫血史、手术时间、BMI、年龄、手术方式,针对合并此类危险因素的患者需采用相应的干预措施,从而降低患者术后并发症,改善预后。

新媒体营销对烟台大樱桃品牌购买行为的影响研究——基于二元Logistic回归模型的实证分析

选取知名农产品区域品牌烟台大樱桃为对象,根据山东省262位消费者的调查数据,采用二元Logistic回归模型,利用SPSS 20.0软件实证分析了新媒体营销对消费者购买烟台大樱桃行为的影响因素。结果表明,消费者性别、新媒体使用频率、新媒体有用性、新媒体交互性以及新媒体可信性对消费者购买行为具有显著的正向作用;消费者年龄、文化程度、收入情况以及新媒体易用性对消费者购买行为的影响不显著。最后,为促进新媒体营销推广农产品区域品牌提出了相关的政策建议。

农牧民生产生活困难诉求的影响因素研究--基于二元Logistic回归模型的实证分析

基于新疆和田地区于田县62个村的280位农牧民的问卷调查数据,构建二元Logistic模型分析于田县农牧民生产生活出现困难诉求的影响因素,探讨进一步解决农牧民生产生活困难的对策与建议。结果显示,婚姻状况、饲料是否充足、参加培训的次数、住房条件等变量对农牧民是否存在生产生活困难诉求的正向影响显著;家庭人数、年收入是否稳定、主要收入来源、牲畜家禽的作用、农产品销售是否顺利、是否有农牧业机械对农牧民是否存在生产生活困难诉求的负向影响显著。为此,提出了解放劳动力、加强农牧民技术培训、拓宽农产品销售渠道、完善农牧区基础设施建设、完善基层医疗卫生服务体系等对策建议。

参保人对城乡居民养老保险制度的公平性评价——基于二元Logistic回归模型

采用描述性统计分析方法和二元Logistic回归模型以及对湖南省参保人的问卷调查数据,分析了参保人对城乡居民基本养老保险制度的公平性评价及其影响因素。研究结果显示:户口类型、性别、待遇水平主观评价三个因素对参保人关于制度公平性的评价有显著影响,而年龄、缴费档次、政治面貌、年均可支配收入、缴费水平五个因素对参保人关于制度公平性的评价无显著影响。

社区家庭教育参与意愿影响因素分析--基于二元Logistic回归模型的实证研究

社区家庭教育作为社区教育的重要单元,有助于推动社区建立完善的家庭教育指导模式。本文以内蒙古地区学龄前儿童家长为调查对象,采用简单随机抽样调查法,运用二元Logistic回归模型,分析影响家长参与社区教育意愿的因素。结果表明,家长的性别、对社区家庭教育的了解度、对社区家庭教育重要性认识、授课教师的教学能力、服务和管理人员的业务水平、课程设置丰富性、学习形式等,对社区家庭教育参与意愿具有正向显著性影响;家长的受教育程度、每次参与学习时长对社区家庭教育参与意愿具有反向显著性影响。

长沙市城区社区零售终端的配送方式研究--基于二元Logistic回归模型

社区新零售概念的提出,使得社区零售进入了一个新的发展阶段。为了解社区常住居民对社区零售商品配送方式的态度,论文以长沙市主城区为例,通过问卷调查社区居民对社区零售的服务态度、配送及时性、方便性以及费用的合理性等方面的评价,运用二元Logistic回归方法分析影响社区零售配送方式的因素,从而针对性地提出解决方案,助力社区零售终端变革发展之路。

“新农科”背景下农业工程与信息技术领域研究生“创转”能力培养的影响因素分析--基于二元Logistic回归模型

习总书记在党的二十大报告中强调:“全面推进乡村振兴,坚持农业农村优先发展。”大力培养农业高水平人才是振兴乡村、发展乡村的关键。针对“新农科”背景下农业工程与信息技术领域研究生培养目标:培养掌握扎实的专业基础理论和行业最新发展动态,具备优良的综合知识素养和宽阔的学科视野,具备发现、分析、解决问题的能力以及具备学科交叉背景的知农爱农为农的复合型高素质农林人才。本文通过调研地方农业高校发现国家政策、导师指导、实践平台和学科平台等是提升农业工程与信息技术领域研究生创转能力的关键性因素。通过二元Logistic回归模型进行分析后,针对性地提出提升农业工程与信息技术领域研究生的创转能力的措施。

武汉市在校生垃圾分类认知和行为调查研究——基于二元Logistic回归模型

基于武汉市颁布垃圾分类政策的背景,以问卷法对江汉大学200名学生进行实证调查,构建二元Logistic回归模型,分析在校生垃圾处理方式的影响因素,采用不记名的方式了解在校生对于垃圾分类相关理论知识的掌握情况。研究表明,大部分学生垃圾分类知识欠缺。在校生垃圾分类掌握度缺乏,回收设备、垃圾处理技术落后等变量对在校生日常生活中是否进行垃圾分类有显著影响。因此,提出了加大学校财政投入、改善校园硬件设施、开展垃圾分类课程等建议。

大学生O2O消费行为影响因素分析——基于二元Logistic回归模型的应用

本文通过大学生O2O消费行为的问卷调查进行了描述性分析,并构建二元Logistic回归模型进行大学生O2O消费行为的影响因素分析,模型结果显示大学生从众行为特征、消费习惯以及个人特征三个方面对大学生形成O2O的消费依赖有显著性影响。

基于二元Logistic回归模型的大学生舞弊影响因素及预测分析

利用二元Logistic回归分析,借助SPSS软件对大学生舞弊的影响因素及预测进行实证分析。结果表明性别、平时成绩和监考体制是否完善为影响大学生舞弊的主要因素,并给出判定大学生是否舞弊的预测模型,为高校相关部门采取措施防止大学生舞弊提供指导性建议。

企业财务困境预测实证研究——基于主成分分析及二元logistic回归模型

文章针对我国上市企业的特点,将由于"财务异常状况"而被"特别处理"的企业定义为财务困境企业,选取2007-2010年间存在的财务困境的制造业企业52家以及配对企业52家作为研究对象,收集t-3年相关财务指标,以80%样本作为训练样本,利用主成分分析法和二元Logistic回归建立模型,剩下20%样本对模型预测效果进行检验得到65%的预测准确率。表明文章所建立的预测模型能对企业财务状况进行较好判别。

基于二元Logistic回归模型的大学生创业影响因素及对策研究

以河北省张家口市三所高校大学生为研究对象,通过线上问卷调查系统获取样本数据,基于二元因变量Logistic回归统计学模型对样本进行分析,探索了影响大学生创业意愿的主要因素。在分析的基础上从大学生的冒险精神和对政府创业资金政策了解程度两个方面,提出增强大学生创业意愿的合理化对策。

基于二元logistic回归模型的收入异动影响未来股票收益研究

(1)收入异动公司下年实现利润高增长的概率大;(2)收入异动公司下年实现股票高收益的概率大;(3)利润高增长公司下年实现股票高收益的概率大,但利润高增长且收入异动公司下年实现股票高收益的概率更大;(4)股票高收益公司下年实现股票高收益的概率小,但股票高收益且收入异动公司下年实现股票高收益的概率变大。研究发现收入异动信息有助于预测未来股票高收益。

决策树和Logistic回归模型对体外受精-胚胎移植患者妊娠结局的预测价值比较

目的:比较决策树和Logistic回归模型对体外受精-胚胎移植(in vitro fertilization and embryo transfer,IVF-ET)患者妊娠结局的预测价值。方法:纳入2021年1月至2022年10月在长治医学院附属和平医院接受IVF-ET的患者350例为研究对象,根据妊娠结局分为妊娠成功组(215例)和妊娠失败组(135例)。收集患者临床资料,建立IVF-ET患者妊娠结局Logistic回归和决策树预测模型,并在是否基于Logistic回归结果条件下建立决策树分析模型(决策树1和决策树2),采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对模型预测效果进行评价。结果:350例患者中,妊娠成功患者占61.43%,妊娠失败者占38.57%。妊娠失败组年龄≥35岁、不孕年限≥5年、周期次数≥1次、有心理精神障碍的患者比例及HCG日血清孕酮水平均高于妊娠成功组,获卵数≥10枚、受精率≥75%的患者比例及HCG日子宫内膜厚度、优质胚胎数小于妊娠成功组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、HCG日血清孕酮水平、优质胚胎数及心理精神障碍均是IVF-ET患者妊娠结局的影响因素(P<0.05)。决策树模型显示,年龄、HCG日血清孕酮水平、优质胚胎数为IVF-ET患者妊娠结局的影响因素。Logistic回归模型曲线下面积(area under curve,AUC)为0.832,预测敏感度、特异度和准确度分别为87.3%、71.4%、83.5%;决策树1的AUC为0.859,预测敏感度、特异度和准确度分别为85.1%、76.8%、85.6%;决策树2的AUC为0.820,预测敏感度、特异度和准确度分别为83.7%、73.2%、82.4%。决策树1的AUC大于决策树2(P<0.05),但与Logistic回归模型的AUC比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:Logistic回归模型和决策树模型对于IVF-ET患者妊娠结局均有一定的预测价值。

贝叶斯Logistic回归模型在中老年人心脏病影响因素分析中的应用

目的探讨贝叶斯Logistic回归模型在心脏病影响因素分析研究中的应用价值。方法数据资料来自2015年中国健康与养老追踪调查中的525例调查对象。利用OpenBUGS软件分别拟合了贝叶斯随机效应和固定效应的Logistic回归模型,并在两种模型中估计各影响因素与因变量关系的优势比(OR)及95%可信区间(95%CI)。结果贝叶斯随机效应和固定效应的Logistic回归模型分析结果均显示,性别、高血压和糖尿病是心脏病患病率的影响因素。两个模型的收敛效果均较好,参数估计结果也相差较小,但随机效应模型的拟合效果略差于固定效应模型(随机效应模型:DIC=156.6,pD=11.96;固定效应模型:DIC=155.8,pD=7.79)。结论在贝叶斯Logistic回归模型中引入随机效应参数需根据具体情况而定,否则反而可能会降低模型的拟合效果。

二元Logistic回归和信息量模型在地质灾害分区中的应用

近年来,山地地质灾害频发,不仅制约了山区的发展,更造成了重大的人员伤亡和财产损失,地质灾害易发性研究对山区防灾减灾的工作具有重要意义,也因此受到越来越多专家学者的重视。地质灾害易发性分区划结果的准确与否不仅取决于基础地质资料的可靠性,还与数据分析处理模型息息相关。该文以任河小流域内滑坡为例,以1:50000地质灾害调查作为研究区数据来源,对不同易发性分区方法进行比选,综合考虑分区方法在研究区的适用性,采取二元Logistic回归和信息量模型相结合的方法对研究区进行定量计算,最后按滑坡易发程度对研究区分为三个区,并通过对模型的ROC曲线验证,表明研究区采用二元Logistic回归模型模拟具有较高的准确性,分区结果较为理想。