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。

基于二分类Logistic模型的城市居民住房租购选择研究

本文通过对广州千户住房调查所获得的一手资料,针对目前住房租购现状,在国内外已有文献研究的基础上,确立研究框架并选取相应的自变量,提出研究假设,构建住房租购选择的二分类Logistic模型。模型设置了家庭主要特征、经济成本因素以及住房态度因素3大类共9个测量变量,并对其进行了检验。结果表明:年龄、家庭年收入、房价以及房价租金比是影响居民房屋租购的显著因素,学历、性别、婚姻和住房态度表现不显著。其中,年龄越大和家庭年收入越高,购买住房的倾向较高;房价和房价租金比越高,租房的倾向越高。

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。

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。

饱和负荷预测中的多级聚类分析和改进Logistic模型

针对常用的Logistic负荷预测模型所需历史数据较多且预测结果不够准确的问题,提出了基于多级聚类分析的空间饱和负荷预测方法。首先,采用基于密度的改进K-均值聚类算法,按照变电站的位置分布对预测区域进行网格划分,生成Ι级元胞;接着,将对应于Ι级元胞的建设用地按其功能进行细分,生成Ⅱ级元胞;之后,运用一种改进的Logistic模型求取待预测Ⅱ级元胞的饱和负荷值;最后,将所提方法应用于山东省某市区电网的饱和负荷预测中。仿真结果表明所提方法预测精度较高,且适用于历史数据不够充分的新区。

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。

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。

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。

农业类上市公司信用风险评估实证分析——基于Logistic模型

本文通过对农业类上市公司财务报表多个指标进行分析,在运用主成分分析法消除各个指标之间的共线性后,通过Logistic模型来进行实测,并进一步区分第一类错误和第二类错误,得出运用Logistic模型进行评估时可以较好地将低风险企业识别出,不容易犯第二类错误,但是容易犯第一类错误,也就是容易将高风险企业误判为低风险企业,这值得商业银行等金融机构引起高度重视.

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。

影响他汀类药物在TIA二级预防应用依从性相关因素Logistic模型分析

目的探讨影响他汀类药物在TIA二级预防应用依从性的影响因素。方法采用问卷调查的方式,对180例应用他汀类药物的TIA患者的一般情况(性别、年龄、文化程度、经济收入、病程、TIA相关知识了解程度等)、他汀类药物应用情况(服药知识、TIA药物联合应用种类、应用他汀类持续时间、药物不良反应)、治疗过程(医患关系、医疗费用支付形式等)进行询问调查,比较依丛性差及依从性佳两组患者在上述变量上的差异。结果发出问卷180份,回收180份,有效率为100%,依从性好38.89%、依从性差61.11%,单因素检验12个变量是影依从性的相关因素(P<0.05),Logisc回归分析:高龄患者、缺乏服药知识、自费支付医疗费用、药物副作用和不良反应是独立危险因素。结论 TIA病患者药物治疗依从性影响因素较多,应针对上述因素实施相应的对策以提高的依从性。

基于Logistic模型的新能源上市类企业风险研究

使用12家国内上市的新能源类企业作为实证对象,以模型化的实证分析来展开研究,主要研究新能源类上市企业存在的风险以及具体的风险构成因素。通过构建Logistic模型、分析模型,确定了企业风险之所在,检验了"支付给职工以及为职工支付的现金"与"企业风险"之间存在显著的关联性关系,而且确定了其关联性为正向关联性,并从管理层角度出发,为企业健康、有序发展提出了具体的对策与建议。

基于二分法的聚类负荷模型及其在电力系统可靠性评估中的应用

目前用于可靠性评估的负荷模型主要有峰荷模型、分级负荷模型以及聚类负荷模型等,这些模型难以同时满足计算精度和计算复杂性的要求。建立了基于二分法的聚类负荷模型并将其应用到电力系统可靠性评估中。该模型利用二分法原理较快地确定最佳分级数,利用快速排序算法和聚类技术将年负荷曲线中各负荷点归并到相应的负荷级,具有降低计算复杂性和提高模拟精度的特点,能较好地反映负荷实际变化趋势。应用该模型对IEEE-RTS79测试系统进行可靠性评估,通过比较几种不同负荷模型下的可靠性评估结果,说明所提模型准确可靠,计算量较小,具有应用价值。

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。

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。