二分类变量logistic回归模型下职业农民培育意愿分析

随着中国农业现代化进程的不断推进,职业农民在农业生产和经营过程中必将发挥更大的作用,将更多的农民培育成为职业农民是促进农业持续健康发展的必由之路。二分类变量logistic回归模型下职业农民培育意愿分析可为职业农民的培育提供参考依据。

基于二分类Logistic回归模型的太行山丘陵区县域耕地资源潜力估算

耕地红线划定与人-地资源矛盾日益突出背景下,耕地资源潜力的研究与开发日显重要。我国耕地面积近2/3分布在山区,因此山区耕地资源的合理开发利用及其资源潜力的研究尤为重要。本文以华北地区的太行山为研究区域,选择耕地占比和资源潜力最大的丘陵区典型县——河北省井陉县为研究案例,选取13个影响耕地资源潜力的基本生态要素,包括5个地形要素和8个直接气象要素或由气象要素计算得到的间接气象要素,引入二分类Logistic回归分析方法,运用偏最大似然估计向前引入法的拟合方法,筛选提取影响耕地资源潜力的关键生态要素;由模型参数Waldc2统计量分析影响耕地资源潜力的关键生态要素的贡献率排序;由模型参数回归系数β分析耕地资源潜力与生态要素的相关关系;由模型参数发生比率OR分析量化关键生态要素对耕地资源潜力的影响,最终建立Logistic回归模型。基于此模型,在GIS软件中得到井陉县耕地资源潜力分布图,进而估算出县域耕地资源潜力。研究结果表明:13个影响井陉县耕地资源潜力的基本生态要素中8个为关键生态要素;关键生态要素中地形要素配置比气象要素配置更为重要;年平均气温和寒冷指数与耕地资源潜力呈负相关关系,其余生态要素则呈正相关关系;由回归模型估算出井陉县具备垦殖为耕地资源的土地面积为60 400 hm^2,而根据遥感影像解译结果得出的现有耕地资源为45 600 hm^2,由此井陉县尚具有14 800 hm^2的后备耕地资源,相当于现有耕地面积的32.5%,这说明在不考虑垦殖所带来的可能负效应的前提下,井陉县具有较大的后备耕地资源开发潜力,该结论为井陉县后备耕地资源的开发与可持续利用提供了理论依据。

二分类Logistic回归分析在税务稽查中的应用

本文简单分析了二分类Logistic回归分析原理,并将它应用于税务稽查中,通过对86家商业企业的财务报表和纳税申报表进行分析,建立回归模型,结论表明该方法能够辅助稽查选案,提高稽查工作的效率和效果。

二分类logistic回归建立油井热洗效果预测模型

热洗作为最简单、经济、有效的清蜡、解堵工艺,在我国各油田普遍采用,热洗效果和多因素有关:油井的产液量、动液面、泵挂深度、含水率、地质因素等等,如何对热洗效果进行预测,目前还没有学者在这方面进行理论研究,为此提出引用二分类logistic回归法建立油井热洗预测模型的思路,利用模型进行油井热洗效果的预测,将应用于医学的预测方法引入油田开采工艺中。在鄂尔多斯三叠系长8层的典型低渗稠油M油藏,利用油田已知的热洗数据推导出该油田的预测模型,对该油藏油井热洗效果进行预测,发现该理论能有效指导现场作业。

第五代移动通信技术(5G)产业政策的国际比较研究——基于二分类Logistic回归分析的视角

第五代移动通信技术(5G)是世界新一轮科技革命和产业变革餉重要驱动力量,已成为世界各国抢占国际竞争力优势的先导领域和新制高点。世界各国对支持5G技术的产业政策也各有特色。运用二分类Logistic回归方法,对当前世界上5G技术发展较为先进的中国、美国、英国、韩国等4个国家层面的5G产业政策比较研究。研究结果表明,中美英韩4国的5G产业政策在政策目标的任务导向型、政策执行的中央及地方类别上差异性不显著,在政策工具的供给型、需求型和环境型使用类别上的差异性明显显著,表明4国政府推进5G产业发展的目标非常一致但手段略有差别。对中国而言,现行的5G产业政策存在着重供给、轻需求、轻环境泊问题,尤其在环境型政策工具的使用力度明显不足。据此提出强化安全管理、加大金融支持、构建网络空间共同体等建议。

卫生服务供方可及性对农村居民健康影响的实证分析——基于二分类Logistic回归模型

基于中国家庭追踪调查CFPS2016的数据,运用二分类Logistic回归模型分析卫生服务供方可及性对农村居民健康状况的影响。实证分析结果发现:居民对医生的信任度对农村居民的健康状况有显著的正面影响,信任度越高,健康状况越好;就医机构等级对农村居民的健康状况影响不显著;自付医疗费用对农村居民的健康有显著的负面影响,费用越高,健康状况越不好。此外,性别、年龄、婚姻、教育程度等控制变量对健康状况的影响相对不显著。

两水平两分类数据的logistic回归模型对比研究

目的研究多水平模型在实际运用过程中的方法学问题,为以后此类具有层次性数据的正确分析提供参考。方法用徐州市区六所幼儿园中3-6岁儿童的资料建立二分类两水平logistic回归模型,并将模型所获得的结果与传统的多因素logistic回归模型进行对比研究。结果二分类两水平logistic回归模型与传统的多因素logistic回归模型所筛选变量及假设检验基本一致,但二分类两水平logistic回归模型对个别指标的敏感性更强;对于有层次结构的数据,模型拟合优度显示二分类两水平logistic回归模型优于传统的多因素logistic回归模型,偏差信息判据（DIC）值分别为362.225和370.428。结论本研究将多水平模型应用于分类变量的层次结构数据中,作为此类数据分析的新途径,此方法具有更好的适用性,能够克服传统回归模型在处理具有层次结构数据中的局限性。

集成Logistic与SVM的二分类算法

对Logistic回归的输出结果通过概率分析划分为四个连续的区间,计算各个区间内训练样本的正确分类频率,由此将Logistic回归与支持向量机对样本的输出结果进行比较,构造了一种集成判别规则的二分类算法。实证分析表明提出的集成算法具有较好的分类效果。

基于Logistic回归预测保单理赔发生概率

在商业保险中,保险的理赔发生概率的预测是保险公司十分重要的研究课题,保险理赔发生概率是保险定价的一个重要参考指标,对其评估的准确与否直接关系到保险公司的收益。本文以车险的保险理赔发生概率为研究对象,基于二分类的Logistic回归模型,运用R语言进行建模,实现对保险理赔发生概率进行预测,提供一种简单且有效的保险理赔发生概率的预测方法。

沿海蝗区东亚飞蝗(Locusta migratoria manilensis)产卵场所选择的Logistic回归模型

以沿海蝗区南大港水库为研究区域,通过2002和2003两年野外450,50m规则栅格取样获取东亚飞蝗卵块、植物种类及其密度、土壤特性如含盐量、5cm含水量、pH、有机质及地形(阴坡和阳坡)等数据,采用多元Logistic回归模型,运用SAS软件筛选出与飞蝗产卵场所选择密切相关的变量,建立用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型。结果表明用植株密度(veg_d)和土壤含水量(water)所组建的模型能较好地预测飞蝗产卵选择,log1[P(Y=1)/(1-P(Y=1))]=21.63-76.23/water-5.43log(water)-0.86(veg_d)。利用拟合优度(Goodness of fit)、预测准确性(Predictive accuracy)及模型x2统计(Model chi-square statistic)等指标对模型进行评价的结果表明,所组建的用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型是可靠的,且能较好地预测事件是否发生。研究结果为区域蝗灾早期预警提供了科学依据和方法,对今后预测飞蝗产卵地点选择及防治决策有较高的实用性和应用价值。

临床试验中多个终点变量同时评价的多元logistic模型

目的研究临床试验中多个终点变量的同时分析。方法采用多元logistic回归模型,通过对原始资料的格式作适当变换,构造一个虚拟水平,视结果变量为1水平上的观察单位,以患者作为2水平单位,建立2水平logistic模型,对试验组和对照组的疗效,以及患者的年龄,性别,观察指标的基线值,中心效应等协变量进行分析。结果多终点的多元logistic回归模型既可以对单个结果变量进行分析,还可以对多个结果变量进行同时分析,并在扣除组间差异、协变量的影响后,估计两个结果变量之间的相关性。当受试者的多个结果有部分缺失时,该估计方法仍然是有效的。结论多元logistic回归模型可以对多个终点变量进行同时分析。

基于判别分析与Logistic回归组合模型的蠓虫分类方法

蠓虫分类问题究其本质是一个典型的数据二分类问题。在传统上采用判别分析或Logistic回归的方式进行分类判别时,往往因为其算法本身的局限性而出现误判且无法避免。本文在前人的研究基础上提出了判别分析修正下的Logistic回归方法和Logistic修正下的判别分析方法解决蠓虫分类问题。在通过误判率的比较和对异常数据的感知等前提下,为蠓虫避害提供一种较为可靠的筛选方式。

应用ROC曲线及Logistic回归模型评价淋巴结圆形指数的诊断价值

目的用ROC曲线及Logistic回归模型综合评价圆形指数在浅表淋巴结良恶性鉴别诊断中的价值。方法对168例经穿刺病理及随访证实的浅表淋巴结超声测量的圆形指数进行分析,绘制ROC曲线并计算曲线下面积,并通过圆形指数在二分类Logistic回归模型中的贡献及分类判对率探讨其在良恶性鉴别诊断中的价值。结果圆形指数判断淋巴结良恶性的ROC曲线下面积结果与其t检验结果一致。然而,虽然良恶性淋巴结的圆形指数有非常显著性差异,1.985vs1.504(P<0.001),但其ROC曲线下面积只达到0.770±0.039,当取值为大于1.691时,诊断为良性淋巴结的敏感性和特异性分别为70.7%和72.0%。二分类Logistic回归分析显示,圆形指数经前进法逐步回归后引入方程,在模型中对良恶性判断有明显的影响(圆形指数的偏回归系数为-2.550±0.601,χ2值为46.515,模型分类判对率为74.4%,优势比为0.078)。结论超声测量的圆形指数是简便判断浅表淋巴结良恶性的重要指标之一,有一定鉴别诊断应用价值。

相关二分类反应变量资料的Binomial-Poisson层次模型分析

目的探讨数据存在相关性时,二分类反应变量资料的统计分析方法。方法构建Binomial-Poisson层次模型,并结合毒理学实例与logistic回归模型进行比较。结果随机效应logistic回归模型和Binomial-Poisson层次模型都考虑了数据间的相关性,假设检验结论一致,但与传统logistic回归模型结论相反,而Binomial-poisson层次模型结果更加稳定。结论层次结构模型可有效分析相关二分类反应变量数据资料。

Logistic回归模型在北京市空气质量等级预测中的应用

针对空气质量等级的分类变量,选取北京市对空气质量有影响的污染指标,确定其权重,代入具体的空气等级数据,运用Logistic回归模型进行分析,得到北京市Logistic回归模型。通过对得出的模型进行检验,对比准确率,得出二分类Logistic回归方法适合建立空气质量等级预测模型。

二分类变量缺失数据处理方法的比较研究

本文介绍了随机缺失模式下一些常用的插补方法,着重介绍了多重插补法和回归插补法两种方法,并且通过模拟实际案例中的响应变量不同的缺失率进一步探讨了这几种方法的插补效果。结果表明,在缺失率较低的情况下,基于逻辑回归的多重插补与回归插补效果差别不大,但基于逻辑回归的多重插补下,插补1次和插补5次后的模型个别参数系数及标准误与完整数据系数差别较大;然而在缺失率较大的情况下,基于逻辑回归的多重插补的效率明显低于回归插补,插补1次的效果与插补5次的效果差别不大,插补后参数系数及标准误与完整数据系数差别大。

具有相关关系的二分类资料处理方法比较

目的探讨分析具有相关关系的二分类资料的有效处理方法。方法采用蒙特卡罗模拟比较广义估计方程和广义随机效应模型与一般logistic回归在处理具有相关关系的二分类资料的区别。结果一般logisitc回归处理相关关系的二分类资料时假阳性率增加。广义估计方程与广义随机效应模型是处理该类型资料时,I类错误能稳定控制在0.05左右,且检验效能基本一致。结论广义估计方程和广义随机效应模型是处理具有相关关系的二分类资料的合适方法,不能采用一般logistic回归代替。

Logistic模型及其在疾病诊断领域的应用

Logistic回归模型是一种广义的线性回归分析模型,与多重线性回归分析模型有很多相似之处,经常用于数据的发掘,疾病的诊断,经济风险预测等范畴。自变量既有连续的又有分类的。在疾病诊断领域,经过Logistic回归分析,能够得到自变量的权重,从而可以大概了解究竟哪些要素是能够引发疾病的危险因素。同时按照该权重能够预测出一个人患病的可能性。本文通过研究条件Logistic模型来对肺癌等疾病的致病因素进行预测,对Logistic模型有一个较具体的理解,从而提出疾病预防中的建议。通过二分类Logistic回归模型、多分类Logistic回归模型的SPSS软件分析某医疗设备对于某疾病康复速度的影响。

基于二分类Logistic回归模型土壤Cu污染风险预测

土壤重金属来源广泛,其污染风险受到多种因素综合影响,常与影响因素存在非线性关系。Logistic回归法可克服普通线性回归法的应用限制,对土壤污染风险的影响因素识别和污染风险预测中具有良好的应用潜力。以浙江某人类活动强烈影响区域土壤为研究对象,选择坡度、坡向、海拔、人口密度、道路距离、非矿工业加权距离和到矿区距离为自变量,以土壤Cu污染风险分类为因变量,采用二分类Logistic回归模型,识别土壤Cu污染风险影响因素并预测污染风险。结果表明:土壤Cu污染风险受到人口密度、矿点距离、道路距离和非矿工业加权距离的影响显著,但土壤Cu污染风险与人口密度、矿点距离和道路距离均无简单线性关系,密集矿点的叠加作用显著改变了距离对土壤污染风险的影响。区内土壤Cu污染高风险区主要位于铜矿采选及其尾矿库影响区域,中风险区位于破碎带金矿、铁矿区及交通运输影响范围内,低风险区位于低密度人口和高密度人口区域。

样本量估计及其在nQuery软件上的实现--回归分析(一)

5回归分析5．1单组的回归分析5．1．1差异性检验5．1．1．1单个正态分布自变量的二分类logistic回归方法：Hsieh（1989）给出单个正态分布自变量的二分类logistic回归近似的样本量计算公式为：