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回归模型的基层农技人才培养意愿及影响因素分析

基于2022年广西基层农技推广体系人员培训班的调查问卷数据,利用二元Logistic回归模型分析了个体基本特征、培养因素、其他影响因素等对基层农技人才培养意愿的影响。结果表明:年龄、单位政策支持、对农业生产的帮助等对培养意愿有显著的影响。提出实施精准培养、加强政策支持、优化培养内容等建议,旨在增强基层农技人员培养意愿和参与积极性,实现农业和农村发展的高质量和可持续发展。

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。

基于宏、中、微观对冠心病血瘀证前证相关因素的二元logistic回归分析

目的基于中医状态学宏、中、微观健康状态表征参数体系探讨冠心病血瘀证前证发展过程中的相关保护/危险因素。方法收集湖南中医药大学各附属医院就诊于心内科门诊及住院部冠心病待查对象253例,按照宏观、中观、微观3个维度制定调查问卷,对采集的参数用Python软件进行分类整理,将患者诊断为冠心病血瘀证前证(150例)和冠心病血瘀证(100例),用频次分析、χ^(2)检验及Logistic回归等方法进行统计分析。结果(1)单因素分析结果显示:年龄、BMI、吸烟史、饮酒史、高血压史、糖尿病史、月平均高温、空气质量、季节、职业类型、社会环境、冠脉造影狭窄、舒张压、收缩压、肌酐、尿酸、总胆固醇等指标在冠心病血瘀证前证和冠心病血瘀证之间存在差异,差异均有统计学意义(P<0.05)。(2)二元Logistic回归分析显示:年龄、BMI、饮酒史、职业类型、冠脉造影狭窄、舒张压、肌酐、暗红舌是其独立危险因素。建立预测模型:P=1/[1+exp(16.522-1.427×年龄-0.975×BMI-3.55×饮酒史+1.982×月平均高温+0.709×季节-1.827×职业类型-1.1×冠脉造影狭窄-0.072×舒张压-0.076×肌酐+2.398×头晕-4.108×暗红舌+4.169×脉涩)],模型预测率为90.5%。结论冠心病血瘀证logistic回归模型与临床诊断良好,为冠心病已病与未病之间的状态探索奠定基础,为亚健康理论提供重要的基础数据。

“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。

大学生干眼影响因素的二元Logistic回归分析

为了调查在校大学生干眼情况,探讨影响大学生干眼的相关因素,为预防和治疗大学生干眼提供一定的理论依据.采用横断面调查方式,随机收集1307名在校大学生的基本信息、生活习惯、用眼习惯及眼表疾病指数(OSDI)量表,进一步检查有干眼相关症状的大学生,并进行干眼诊断.通过单因素分析(χ^(2)检验)筛选影响因素,对差异有统计学意义的影响因素进行二元Logistic回归分析.结果表明:性别、入睡时间点、睡眠时间、饮食、运动及每日电子产品的使用时间等因素均对在校大学生的干眼有影响,其中,入睡时间点较迟的熬夜和长时间使用电子产品是大学生患干眼的主要影响因素.

基于二元logistic回归分析的火灾复核案件特点研究

基于某市2014-2021年归档的77起典型火灾事故复核案件,将相关要素内容进行数字化处理,对火灾事故复核案例相关要素进行二元logistic回归分析,筛选出导致火灾复核发生的独立影响因素。从火灾事故调查、复核申请和复核工作开展等3个方面,对各相关要素逐一进行了统计分析,并基于统计分析结论,提出了针对性的火灾事故调查工作建议。

基于二元logistic回归分析的公益林区林农发展林下经济意愿研究--以广西融水苗族自治县为例

由于公益林采伐利用受到了限制,公益林补偿标准偏低,导致林区经济发展和林农经济收入与生态保护的矛盾日益突出,而发展林下经济能有效缓解这一矛盾。为了研究公益林林区林农发展林下经济的意愿,对融水县22个乡镇和林场进行实地问卷调查,运用二元logistic分析法,选取13项评价因子,研究分析了林农发展林下经济意愿。结果表明:(1)对林下经济政策了解程度、是否受到林下经济方面的技能培训、目前的生产方式和自身的文化水平等因素对被调查者参与林下经济的意愿影响并不显著;(2)性别、林下经济生产技术的掌握程度、发展林下经济的资金是否充足、家中劳动力是否充足、前景看好程度这几个因素对被调查者参与林下经济的意愿产生正向的影响;(3)是否能及时掌握林产品的市场信息、当地是否有林下经济的龙头企业、是否有林产品的销售渠道这几个因素对被调查者参与林下经济的意愿产生负向的影响。最后依据相关影响程度提出政府提供金融服务和技术支持、扶持成立林下经济龙头企业或者农民合作社、帮助当地居民建立相关的市场信息获取渠道和销售渠道等发展当地林下经济的建议。

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。

基于因子分析及二元Logistic回归分析探讨慢性咳嗽治法的用药规律

目的:探讨中医药治疗慢性咳嗽的用药规律。方法:选取2009年2月至2017年12月北京中医药大学东方医院呼吸热病科咳嗽专病门诊收治的慢性咳嗽患者641例作为研究对象,通过因子分析及二元Logistic回归总结常用药物组合与证型的关联性,从而获得慢性咳嗽的治法及用药规律。结果:慢性咳嗽治疗主以祛风宣肺为主,常用药物有炙麻黄、黄芩、前胡、厚朴、炙紫菀、炙款冬花、细辛、青风藤等;兼湿热郁肺者,佐以清热化湿,常用药有薏苡仁、佩兰、白豆蔻、广藿香等;兼有肺阳亏虚者,佐以温阳健脾,兼寒饮伏肺者,佐以温阳化饮,此2证常用药有白术、茯苓、桂枝、炙甘草、细辛等;兼有痰湿阻肺者,佐治以理气燥湿、化痰止咳,常用药有紫苏子、紫苏梗、炒白芥子、炒莱菔子等;兼肺阴亏虚者,佐治以养阴清热、润肺止咳,常用药有麦冬、芦根、白茅根等。结论:慢性咳嗽以祛风宣肺为基本治法;遣方用药须兼顾宣降共施,寒温并用,肺脾同治。

安徽地区大学生抑郁症危险因素的二元logistic回归分析

目的:探讨大学生抑郁症的危险因素,为高校健全大学生心理预警机制和教育提供依据。方法:随机抽取安徽省内6所大学2 593名学生,统一填写一般情况调查表(包括年龄、年级、家庭和谐程度、专业满意度等)和一份标准化的抑郁自评量表。采用二元logistic回归分析进行危险因素筛选。结果:27.70%的学生抑郁症状明显,其中轻度抑郁19.21%,中度抑郁7.52%,重度抑郁1.00%,抑郁严重度为0.48±0.10。性别、家庭经济状况、家庭和睦程度、情感状态、专业满意度、体育锻炼、社会活动和人际关系与抑郁症状的产生均有一定关系(P<0.05～P<0.01),年级、独生子女、单亲家庭和儿童留守情况与抑郁症均无明显关系(P>0.05)。结论:多种因素参与大学生抑郁症的发生过程,其危险因素应受到更多的重视。建立有效的心理筛查与预警机制、及时的跟踪和干预,是防止大学生心理健康恶化的根本。

基于二元Logistic回归模型的城市道路交通事故严重程度影响因素分析

本研究基于南京市交通事故数据,基于二元 Logistic 回归模型探究了城市道路交通事故严重程度的影响因素。在数据预处理和变量设置后,利用二项 Logistic 回归模型进行交通事故模型构建,对模型因子采用了交叉卡方筛选自变量和哑变量处理。通过检验和分析模型结果,确定了影响事故严重程度的关键因素,为减少严重事故提出建议与对策。本研究结果为南京市城市道路交通严重事故的防控提供科学依据。

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回归分析的汽车造型设计方法研究

提炼、分析、整理汽车造型设计知识,制定设计要素采集原则与具象标准,构建清晰的汽车造型原型设计体系,拟合其与情感语义的关系,得到汽车造型原型设计要素和感性词汇映射匹配,提升设计师设计效率和创新能力。以汽车造型原型设计为研究对象,通过二元logistic回归分析方法,得出汽车造型原型特征对核心语义词对的影响因素,研究基于情感语义的汽车造型原型设计方法。以城市A00级汽车原型为例进行研究,搭建了情感词汇和汽车造型原型之间的有效映射相关模型,实现用户需求到设计要求的转化。结果表明使用二元logistic回归分析能有效地分析情感语义与设计要素之间的影响程度,可以应用于汽车造型设计。

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。

基于二元Logistic回归的云班课混合式教学对大学生学习成绩的影响

针对本校数学系学生进行一个学期的云班课混合教学,根据学生使用云班课的后台数据进行多元线性回归分析与二元Logistic回归分析,得到了与学生挂科率有关的相关因素。通过这些相关因素对学生的期末挂科情况进行预测,预测准确率高达93.75%,具有可信度。对预测可能会出现挂科情况的学生提前发出学情警报,减少学生挂科率。

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。