基于二元Logit回归模型的大学生学业问题影响因素研究

随着高等教育大众化进程的推进,大学生学业问题逐渐凸显。以S高校本科生为研究对象,构建二元Logit回归模型深入研究分析大学生学业问题的潜在影响因素,将事后管理转变为事前、事中管理,及时帮扶存在学业问题的学生,提出有针对性的应对方案。为学生成长发展及学校教学质量的提升提供了良好的支持与保障,最终保证高等教育人才培养目标的实现。

我国非公人才参政议政影响因素的二元Logit回归模型分析——以上海市为例

非公有制经济在我国经济与社会发展中的地位日益重要,已经成为促进生产力发展的重要力量,在扩大社会就业、增加财政收入、改善人民生活、推动产业结构升级等各个方面都发挥着重要作用。非公人才参政议政,有助于营造更加开放、平等的政策环境,有利于社会的进步与发展。本文通过spss软件对上海非公人才的参政情况进行了描述性分析、二元logit回归预测等,试图找出不同因素对于非公人才参政影响的显著性,并对差别进行估计和分析。

利用上证综指大盘数据预测新疆板块股价走势——基于二元Logit回归模型

股票价格的走势会影响到上市公司未来的发展以及投资者决策。基于二元Logit回归模型,利用上证综指大盘数据预测新疆板块股票价格走势。实证结果表明:上证综指收盘价和交易金额对新疆板块股票价格的影响是显著的,并且利用所建立的Logit模型对新疆板块股票价格走势的预测较为准确。

股权结构与财务绩效的关联性研究——基于二元选择Logit模型的实证分析

本文以2017-2021年中国上市公司为样本,基于股权所有者结构与股权集中度两方面出发,使用二元选择Logit模型对股权结构与财务绩效的关联性进行实证检验。研究结果显示,我国上市公司的国有股比例、法人股比例有所下降,流通A股比例、管理者持股比例逐年上升,股权集中程度相对集中且稳中有升。其中,国有股比例、前十大股东持股比例与财务绩效显著负相关,法人股比例、第一大股东持股比例与财务绩效显著正相关,流通A股比例、管理者持股比例对财务绩效无显著影响。

二元逻辑回归模型中的修正Liu估计

在二元逻辑回归模型中,基于修正岭型估计和Liu估计的思想,提出了一类新的有偏估计作为极大似然估计的替代估计,以期克服多重共线性的影响。在均方误差矩阵意义下,探讨得到了修正Liu估计优于Liu估计、修正岭型估计、极大似然估计等的条件,通过数值模拟和实证分析对部分理论结果在均方误差准则下进行了验证。结果表明,在一定条件下,当模型存在多重共线性时,修正Liu估计优于Liu估计、修正岭型估计以及极大似然估计。

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。

二元逻辑回归模型中的一阶近似刀切修正岭型估计

在二元逻辑回归模型中,基于一阶近似修正岭型估计方法和刀切法提出了一类新估计,即一阶近似刀切修正岭型估计,探讨得到了新估计在均方误差等准则下优于一阶近似修正岭型估计、一阶近似极大似然估计的充分条件,同时通过数值模拟和实证分析对部分理论结果进行了说明,结果显示,当满足理论结果中的条件时,一阶近似刀切修正岭型估计在相关准则下优于一阶近似修正岭型估计、一阶近似极大似然估计。

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。

融资偏好顺序的影响因素探索——基于二元选择Logit模型与分位数回归

基于二元选择Logit模型和分位数回归分析,对2010~2014年我国A股上市公司融资偏好顺序的影响因素进行实证检验,结果显示:股权集中度、非债务税盾与内部融资度正相关,营运能力、成长性、公司规模与债务融资度正相关,盈利能力、资产流动性与股权融资度正相关;但多个异质性因素在不同的分位点对融资偏好的影响程度存在显著差异,融资规模与融资方式选择之间呈现某种必然的联系。

基于K-Means聚类和Logit回归的上海市非沪籍青年“反向就业”影响因素研究

在当前一线城市就业市场呈现出“内卷化”趋势,就业形势也变得日益严峻的情况下,青年作为具有强创新性的群体,开始主动做出了就业方式上的转向——“反向就业”。基于此,本文以上海市为例,对上海市非沪籍青年“反向就业”意愿及影响因素进行研究。首先,本文根据预调查的结果,结合计算得到的样本量,利用分层抽样等方式对上海市18~35岁非沪籍青年随机发放问卷,获取样本数据;其次,在描述性统计分析上海市非沪籍青年反向就业情况的基础上,利用K-Means聚类算法对整体受访者进行特征分析,利用手肘法确定两类群体的最佳聚类中心个数为4后,分别刻画群体画像,得到典型反向就业和非反向就业青年的群体特征;再次,结合二元Logit回归模型定量分析不同基本特征对于青年群体反向就业选择意愿的影响;最后,提出对选择“反向就业”青年的支持对策,提升“反向”就业地的吸引力。

基于信息量-逻辑回归模型的怒江州滑坡灾害易发性评价

为了解决用单一模型进行滑坡灾害易发性评价效果不佳的问题,本文构建了耦合模型对滑坡灾害易发性进行研究。选取典型高山峡谷区怒江傈僳族自治州(简称怒江州)为研究区;选用离断层距离、离河流距离、离道路距离、工程地质岩组、海拔、坡度、坡向、土地利用类型8个滑坡影响因子构建评价指标体系;运用二元逻辑回归法、信息量法、确定性系数法分别进行滑坡灾害易发性研究,构建了信息量-逻辑回归模型,并分别与上述三种方法各自所得结果作对比;结合均方根误差、最小值和平均值统计及受试者工作特征曲线进行检验与比较。结果表明:极高和高易发区主要分布在怒江、澜沧江、独龙江沿岸及道路两侧,符合研究区实际情况,表明评价指标和评价模型的选取具有合理性;所建信息量-逻辑回归模型(0.883)比信息量(0.874)、确定性系数(0.848)、二元逻辑回归(0.869)模型更具优势。

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。

基于二元逻辑回归分析的苹果汁鉴伪模型(英文)

为了研究苹果汁中有机酸与掺假苹果汁的关系,从而通过检测有机酸进行质量控制和食品安全监督。该文共收集了340个中国产苹果样本并制成苹果汁,涉及14个试点种植区域的19个品种。通过高效液相色谱测定样本中有机酸的种类和含量。该试验通过添加水、L-苹果酸和蔗糖模拟制作原果汁含量分别为57%,50%和25%的掺假苹果汁。在测得的包括原果汁和掺假果汁的有机酸种类和含量的基础上利用二元逻辑回归分析方法建立了判别模型,用以区别掺假苹果汁,模型的精确度和重现率分别为87.4%和94.51%。统计数据显示该模型判别效果良好,可用于苹果汁的质量控制。研究结果证实苹果汁中特征有机酸指纹图谱可以用来鉴别苹果汁掺假。

梯度二元融资结构下中国农村家庭的教育选择——基于嵌套LOGIT模型的实证分析

本文基于嵌套LOGIT模型考察了梯度二元融资结构下中国农村家庭的教育选择问题,研究表明:在影响农村家庭教育选择的因素中,家庭的收入状况、家长的职业技能和受教育水平的提高等对每个阶段的教育选择都产生积极的影响,而其他一些因素,如教育支出增加、财政支持的不足则降低了农村家庭选择更高教育水平的意愿,当前农村教育面临着与城市相比整体差距加大,区域发展不平衡、教育机会不均等等诸多难题,从微观的角度看,只有发挥影响家庭教育选择的积极因素的作用,降低消极因素的作用,才能激励农村家庭提高教育的意愿。

居民出行生成预测的二元logit模型改进及验证

针对二元logit模型在出行生成预测应用时忽略了变量差异性的缺点,提出了其可观测变量参数β'服从对数正态分布的假设,根据美国PUMS居民出行调查的前300个相关数据,通过参数标定对该假设的合理性进行了验证.采用SAS仿真系统对参数进行标定的结果表明:当部分参数服从对数正态分布时,所有参数的t检验值均在[-1,1]区间之外,从而验证了假设的合理性.分别利用改进前的模型与改进后的模型进行城市居民出行生成预测,结果显示后者的预测精度明显高于前者,进一步验证了应用改进后的二元logit模型进行居民出行生成预测有显著效果.

基于二元Logit模型的驾驶员收费车道选择研究

通过分析驾驶员对收费站收费车道选择行为的规律特征,讨论了驾驶员收费车道选择行为的复杂性,确定模型的效用函数及概率计算公式。选取收费车道的排队长度、变换车道数、大型车数量、收费车道位置作为模型的特征变量,建立了驾驶员对收费车道选择行为的二元Logit模型。基于兰海高速钦州西收费站的实际观测数据,对各特征变量进行模型参数估计,采用Hosmer-Lemeshow检验分析模型的拟合优度。研究结果表明:驾驶员收费车道选择行为受多种因素综合作用影响,模型拟合精度较高;模型的建立为收费站交通组织、安全评价、收费车道布置提供了技术支持。

上市公司价值创造能力异质性——基于二元选择分位数回归模型的研究

为解释公司价值创造能力异质性表现,建立二元选择模型,分别采用均值回归与分位数回归两个分析方法,讨论了所有制性质、股权制衡度、公司规模等对上市公司价值创造能力的异质影响方式。一方面,通过分位回归系数,揭示其异质影响模式;另一方面,通过概率水平预测,揭示其异质影响程度。本文以中国A股上市公司2009—2011年三个年度数据作为研究对象进行实证研究,取得了稳健的实证结果。结果表明:这三类因素都显著影响公司价值创造能力,但影响方式呈现出异质性,表现为在价值创造能力的上尾部与下尾部都有较大的回归系数,意味着需要特别关注那些价值创造能力层次较高和较低的公司,可以采取"抓两头,促中间"的公司治理策略;各因素对公司价值创造为正的可能性影响程度表现为"折线型、台阶式",意味着只有当各因素取值累积到一定程度时,该可能性才会发生变化,而这一变化对公司规模最为敏感,表明要想实现价值创造能力的提升,公司需要进行各因素的积累与准备。

“新农保”参保影响因素分析——基于农户调查的Logit回归模型

目前,新型农村养老保险制度正在全国试点县市普遍推行。本文利用对全国20个省68个村1942户的问卷调查,通过构建Log it回归模型对参保影响因素进行实证分析。结果表明,参保意愿受到农民从事职业的显著影响并呈正相关,与农民自身的性别、年龄、子女数等变量呈负相关,此外,农户所处地理区域对参保意愿也产生了显著影响。