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。

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。

基于Logistic回归模型分析急性类鼻疽脓毒症患者预后不良的危险因素

目的基于Logistic回归模型分析急性类鼻疽脓毒症患者预后不良的危险因素。方法前瞻性选取2020年11月至2021年11月海南医学院第一附属医院收治的急性类鼻疽脓毒症患者109例,均按照标准规程对患者进行抗生素治疗。分析急性类鼻疽脓毒症的临床特征,并根据预后将其分为预后良好组(n=51)和预后不良组(n=58)。比较两组患者一般资料,单因素及多因素Logistic回归模型分析急性类鼻疽脓毒症患者预后不良的危险因素,并根据分析结果构建预后预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析该预后预测模型的预测价值。结果畏寒高热、咳嗽咳痰、感染指标升高为急性类鼻疽脓毒症主要临床特征。预后良好组与预后不良组年龄、职业、居住地、体重、饮酒史、长期使用糖皮质激素情况、免疫抑制剂使用情况、合并糖尿病、合并慢性乙型肝炎比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归模型显示,年龄、职业、体重、饮酒史、长期使用糖皮质激素情况、免疫抑制剂使用情况、合并糖尿病、合并慢性乙型肝炎结果与急性类鼻疽脓毒症预后不良相关(P<0.05)。根据危险因素构建预后预测模型,并进行ROC曲线分析,结果显示该模型预测急性类鼻疽脓毒症预后不良的ROC曲线下面积为0.850,敏感度为90.00%,特异度为70.00%。结论Logistic回归模型显示,老年、务农、体弱、酗酒、长期使用糖皮质激素和免疫抑制剂、合并糖尿病、合并慢性乙型肝炎是急性类鼻疽脓毒症患者预后不良的主要相关因素,上述指标联合临床特征可为急性类鼻疽脓毒症的早期识别、及时治疗、改善预后提供参考。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

互联网时代财经类高校大学生就业意向及影响因素的实证分析——基于多元logistic模型

随着大学生人数日益增多,就业形势愈加严峻,为了更好促进财经类大学生高质量就业,特开展以上海市高校为例的调查研究。从希望就业的地域和就业薪资期望两方面全面了解财经类高校大学生的就业意向。同时,基于多元logistic模型进行回归分析,探讨财经类大学生的性别、父母职业、父母学历、家庭经济状况、就业准备这5个重要因素与就业意向之间的关系,揭示其对就业意向的影响机制,并在此基础上提出具有适用性的措施和建议,致力于提升大学生核心竞争力和就业能力。

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。

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。

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。

基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较

国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。

基于随机森林模型的耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌性呼吸机相关性肺炎风险预测模型的构建

目的:分析耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌(CRAB)性呼吸机相关性肺炎发生的风险因素,并采用随机森林模型和Logistic回归两种方法构建预测模型,为重症监护室降低CRAB性呼吸机相关性肺炎的发生风险提供理论依据。方法:选取2018年1月—2022年12月我院重症监护室收治的291例呼吸机相关性肺炎病人为研究对象,分析CRAB性呼吸机相关性肺炎的影响因素,基于随机森林模型和Logistic回归构建预测模型,计算受试者工作特征曲线(ROC)和曲线下面积(AUC),比较两种模型的差异。结果:多因素分析结果显示,氧合指数、气管切开、昏迷是CRAB性呼吸机相关性肺炎的独立影响因素。随机森林模型的AUC为0.78,Logistic回归模型AUC为0.61,随机森林模型的准确率(77.97%)、灵敏度(85.37%)、特异度(61.11%)均高于Logistic回归模型(66.10%、73.17%、50.00%)。结论:氧合指数、抗菌药物使用时间、气管切开、昏迷是CRAB性呼吸机相关性肺炎的高危风险因素,随机森林模型对CRAB性呼吸机相关性肺炎的预测性能优于Logistic回归模型。

基于多类Logistic的财务困境预警模型实证研究

将公司的财务状态划分为财务困境、财务健康和财务亚健康三种状态,在财务指标的基础上引入了公司治理等非财务指标作为研究变量,运用多类Logistic回归方法,分别建立了财务变量的财务困境预警模型和引入非财务变量的财务困境预警模型,能为投资者、债权人等进行正确投资决策提供较详细的公司财务状况预测信息。

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。

城镇居民医疗消费影响因素的Logistic回归模型研究

本文结合被调查者的人口学基本特征,分析了其对医疗消费行为及医疗改革所持态度的影响.为了探索数据中更为复杂的关系,文中运用广义线性模型中的二分类和多分类的logistic模型描述被调查者不同特征对医疗消费的影响,并给出分析所得结论,为新医药改革方案的实施提供参考依据.

模糊聚类和logistic回归对试管婴儿成功因素的分析研究

目的分析影响试管婴儿成功率的关键因素,评价关键因素的相对重要性。方法通过采集试管婴儿医疗数据,确定影响因素并进行离散化,建立了妊娠结果对影响因素的logistic回归模型。运用优势分析法定量评价关键因素的相对重要性。最后对所有样本进行加权模糊聚类,分为普通和高危两组患者并比较两组医学特征的异同。结果对logistic回归模型进行统计学假设检验,得到年龄、移植胚胎数、促排卵药物(Gn)总量、输卵管和卵巢为影响成功率的关键因素。其重要性顺序依次为:移植胚胎数、年龄、促排卵药物(Gn)总量、输卵管和卵巢。对聚类数据进行统计学假设检验,得到两组患者在不孕状态、子宫和卵巢方面差异具有统计学意义,在盆腔、输卵管、子宫内膜异位和精子质量方面差异不具有统计学意义。结论 logistic回归模型适用于分析影响试管婴儿成功率的关键因素。

线性回归模型中响应值的选取对二分类问题的影响

我们利用多元线性回归模型处理两个总体的分类问题,首先对响应变量按一定的规则赋值,并在最小二乘法的基础上构建判别函数及判别准则,进而论证了响应值的选取对平衡及不平衡数据二分类问题的影响。此外,我们将此判别方法与经典判别分析方法如:经典马氏距离判别法、Bayes判别法进行比较,并得到它们之间的内在联系及优缺点。