正常成人电刺激痛感觉阈与耐痛阈相关性及影响因素的多元线性回归分析

目的:测定正常成人在电刺激下的痛感觉阈(perception pain threshold,PTH)、耐痛阈(pain tolerance,PTO)水平,探讨影响因素,分析痛感觉阈、耐痛阈的关系,并建立正常成人的PTH、PTO参考值范围。方法:采用一元线性回归、多元线性回归分析等方法,回顾性分析2017年10月21日至2020年5月22日在陆军军医大学第一附属医院疼痛科使用体感诱发电位测量仪系统进行电刺激测试的正常成人痛阈相关数据,性别、年龄、职业、学历、婚姻、月收入、体质指数(body mass index,BMI)等一般资料。计算正常成人PTH、PTO参考值范围。结果:一元线性回归分析显示PTH与PTO的变化呈高度正相关(P<0.001)。分别以PTH、PTO的值为因变量,将性别、年龄、职业、学历、婚姻、月收入、BMI指数为自变量进行多元线性回归分析,结果表明性别是PTH、PTO的影响因素(P<0.001),不同性别PTH、PTO值有明显差异。男性、女性PTH、PTO的值均呈正态分布(P均<0.05),采用正态分布法计算男性PTH、PTO的95%参考范围分别为0.051~4.388、1.845~13.012,女性PTH、PTO的95%参考范围分别为0.146~3.069、1.521~10.207;男性PTH、PTO的平均值±标准差分别为2.219±1.224,7.429±8.115,女性PTH、PTO的平均值±标准差分别为1.608±0.556,5.864±4.910。结论:疼痛的敏感性女性高于男性,女性PTH、PTO正常值范围均较男性窄。疼痛的感受性与耐受性高度正相关。

基于Excel软件利用矩阵运算模拟多元线性回归模型的应用分析

文章基于多元线性回归分析的基本原理,模拟多元线性回归方程的矩阵,研究专业基础课程与专业核心课程的相关性.利用Excel软件中的矩阵函数的运算,对兰州城市学院财务管理专业110名学生的线性代数、概率论与数理统计和财务管理学课程卷面成绩为样本数据进行正态性分析.结果表明,课程成绩服从正态分布,据此建立卷面成绩的多元线性回归预测模型,通过对数据样本的方差分析和对统计量进行检验和统计推断,表明方程拟合度较好,以此帮助师生预测财务管理学课程成绩,针对三门课程预测的线性关系,对教师提出了一些教学建议.

豆科牧草对煤炭废弃地修复效果的多元回归分析

矿区复垦和恢复生态环境对大气环境的长期影响十分显著。不仅可以防风固沙,而且还可以净化大气,增加降水。在煤炭弃耕复垦过程中,豆科牧草修复对煤炭废弃地的影响较大。本文以豆科牧草修复煤炭废弃地为研究对象,采用野外调查和室内模拟相结合的方法,结合资料分析、统计学分析,基于多元回归分析法,利用SPSS软件分析豆科牧草修复煤矿废弃地的试验情况。系统研究矿区弃耕地土壤理化性质、养分含量及植被的变化规律,揭示矿区弃耕地中豆类作物与土壤养分的相互作用机制,以期达到高效培肥、提升植被存活率的目的。

一种用于季节性产品需求预测的多元化堆叠回归模型

产品需求预测是智慧供应链的核心环节。针对具有季节性的快消品的需求特点,设计了一种结合Blending线性与多机器学习模型融合的多元化堆叠回归模型RXOEL-X。首先,介绍了RXOEL-X模型的构建及运行步骤,然后基于一组公开数据将此模型与五种传统单一化模型进行比较,证明其在预测精度方面比其他模型更优。同时基于某饮料公司的实际销售数据,对模型性能进行进一步测试,证明RXOEL-X模型在预测精度、数据拟合能力、时间效率等方面整体表现最佳。RXOEL-X模型为季节性产品乃至更广泛的企业供应链管理中的需求预测问题提供了一种前沿的解决策略,有利于帮助企业在节省成本、减少库存积压的同时,提高对市场变化的响应速度和供应链的整体灵活性。

基于多元回归模型的新一代信息技术人才需求预测与分析——以山东省为例

新一代信息技术是战略性新兴产业,作为新旧动能转化的催化剂,人才是其发展必不可少的要素。运用科学的方法做好人才需求预测可为新一代信息技术产业人才规划的制定提供依据。以山东省为例,在深入分析人才需求影响因素的基础上,从宏观与微观两个层面选取指标因素,采用2013—2022年的数据进行检验,预测2023—2025年山东省新一代信息技术人才缺口较大。除要加大人才培养力度外,还需多措并举引进具有科研创新能力的新一代信息技术人才,应从“聚力内培,加强人才培养”与“注重外引,实施人才战略”两方面着手,不断完善山东科研创新人才队伍建设。

基于二次指数平滑和多元线性回归的宁波市港口物流需求预测分析

随着经济全球化的发展,港口作为物流发展的重要环节,港口物流需求已经成为港口资源配置规划和进出口贸易的重要依据。为对宁波市港口物流需求进行科学合理的预测,文章借助SPSS等数据分析软件,使用二次指数平滑和多元线性回归分别对其物流需求进行预测,通过对比两种预测方法的精度,最后发现,二次指数平滑法的预测精确度要优于多元线性回归法,并通过二次指数平滑法预测宁波市未来五年的港口物流需求量。

风险偏好对农户在元宇宙场景下的订单农业的参与意愿研究:基于多元线性回归模型的实证分析

元宇宙时代的到来,让订单农业发展面临新机遇。在元宇宙场景下的订单农业可以为农业企业和农户提供一个线上交流和交易的平台,实现企业、农户之间的资源共享。基于河南省洛阳市伊川县345位农业种植大户的问卷调查数据,通过构建多元线性回归模型,探究风险偏好对农户参与元宇宙场景下的订单农业的意愿的影响。结果表明:风险偏好对农户参与元宇宙场景下订单农业意愿有显著正向影响;风险感知对农户参与元宇宙场景下的订单农业意愿有显著正向影响;信息获取能力对农户参与元宇宙场景下的订单农业意愿有显著正向影响。其中,风险偏好对农户参与元宇宙场景下的订单农业的意愿影响最大。

采用多元非线性回归模型的无头铆钉安装干涉量预测

为明晰被连接件材料性能对安装干涉量的影响规律,并进一步为新材料扩展应用提供可靠性预测,在铆接过程有限元仿真数据基础上,提出了一种采用多元非线性回归模型的无头铆钉安装干涉量预测方法。首先,根据实际铆接过程建立有限元仿真模型,通过铆接试验验证模型有效性。然后,采用有限元和正交试验法,研究了被连接件弹性模量、屈服强度、强化系数和应变强度指数及其交互作用对铆接干涉量水平的显著性,明确了各因素对安装干涉量的影响效果。最后,选用幂函数作为多元非线性回归的函数形式,剔除显著性较低因素项,建立了待测位置干涉量回归预测模型。结果表明,在一定铆接工艺条件下,屈服强度和应变强度指数及其交互作用是影响干涉量水平的主要因素。对比模拟值与回归模型预测值发现两者变化趋势一致,且误差不超过10%,表明干涉量多元回归预测模型具有有效性。

血液指标与非创伤性股骨头坏死分期及病程的关系:多元Logistic回归分析

背景:目前尚无关于血液实验室检查和非创伤性股骨头坏死分期及病程关系的文献,有必要进一步探讨分析以便更好地明确非创伤性股骨头坏死的影响因素。目的:分析血液实验室检查指标与非创伤性股骨头坏死国际骨循环研究会(ARCO)分期病程之间的关系,探讨非创伤性股骨头坏死病程的血液实验室指标影响因素。方法:采用回顾性研究的方法,从中国中医科学院望京医院数据库调取共2103例股骨头坏死患者的病历资料,根据纳入排除标准,最终纳入了1075例非创伤性股骨头坏死患者。收集患者的年龄、性别、体质量指数和血液实验室指标结果,血液实验室指标包含低密度脂蛋白、总胆固醇、三酰甘油、高密度脂蛋白、载脂蛋白β、载脂蛋白α1、尿酸、总蛋白定量、碱性磷酸酶、活化部分凝血活酶时间、凝血酶原时间、凝血酶原时间国际标准化比值、凝血酶原时间活动度、纤维蛋白原定量、凝血酶凝结时间、D-二聚体、总铁结合力、血小板计数。比较不同年龄段、不同ARCO分期患者的相关指标,并应用多元Logistic回归分析探讨股骨头坏死ARCO分期的影响因素。结果与结论:①青年组的总胆固醇、尿酸、凝血酶原时间、凝血酶原时间国际标准化比值、D-二聚体在ARCO分期组间比较差异有显著性意义(P<0.05),青年组ARCOⅡ期患者在总胆固醇水平上高于ARCOⅢ期患者(P<0.05),ARCOⅣ期的尿酸水平高于ARCOⅡ、Ⅲ期患者(P<0.05),ARCOⅡ、Ⅳ期的凝血酶原时间和凝血酶原时间国际标准化比值少于ARCOⅢ期患者(P<0.05),ARCOⅢ、Ⅳ期患者的D-二聚体高于ARCOⅡ患者(P<0.05);②中年组的高密度脂蛋白、凝血酶凝结时间、D-二聚体的ARCO分期组间比较差异有显著性意义(P<0.05),中年组ARCOⅣ期患者在高密度脂蛋白水平上高于ARCOⅡ、Ⅲ期患者(P<0.05),ARCOⅣ期凝血酶凝结时间短于ARCOⅢ期(P<0.05),ARCOⅣ期患者的D-二聚体水平高于ARCOⅡ、Ⅲ期患者(P<0.05);③老年组的尿酸、活化部分凝血活酶时间、D-二聚体、血小板计数组间比较差异有显著性意义(P<0.05),老年组ARCOⅣ期患者的尿酸水平高于ARCOⅡ、Ⅲ期患者(P<0.05),ARCOⅡ期患者的活化凝血酶原时间短于ARCOⅢ期(P<0.05),ARCOⅢ、Ⅳ期患者的D-二聚体水平高于ARCOⅡ期患者(P<0.05),ARCOⅣ期的血小板计数要低于ARCOⅢ期患者(P<0.05);④多元Logistic回归分析显示,总胆固醇和血小板计数是非创伤性股骨头坏死病程的保护性因素,D-二聚体、尿酸、超重、中青年年龄段可能是非创伤性股骨头坏死病程的危险因素;⑤提示不同ARCO分期患者的总胆固醇、高密度脂蛋白、尿酸、凝血酶原时间、凝血酶原时间国际标准化比值、D-二聚体存在统计学差异,总胆固醇、血小板计数可能是非创伤性股骨头坏死病程的保护性因素,D-二聚体、尿酸、超重、中青年年龄段可能是非创伤性股骨头坏死病程的危险因素。

基于多元线性回归模型估测蒙古黄芪药效成分含量

以蒙古黄芪种苗为试材,采用高光谱和多元线性回归的方法,研究了栽培和仿野生对蒙古黄芪黄芪甲苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量估测方法的影响,以期为实践中利用高光谱快速、准确估测栽培和仿野生蒙古黄芪的药效成分含量提供参考依据。结果表明:栽培和仿野生蒙古黄芪药效成分含量的原始高光谱数据所建立模型的稳定性和拟合度均是最好。估测黄芪甲苷含量模型的RMSE分别是0.0045、0.0085;R^(2)分别是0.761、0.879;所建模型分别是y=0.0054+0.0016x_(1)+0.0002x_(2)+0.0007x_(3)(R^(2)=0.903)、y=-0.1223+0.0040x_(1)+0.0001x_(2)-0.0009x_(3)(R^(2)=0.904)。估测毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量模型的RMSE分别是0.0017、0.0040;R^(2)分别是0.860、0.868;所建模型分别为y=0.0731-0.0080x_(1)-0.0004x_(2)+4×10-6x_(3)(R^(2)=0.891)、y=0.0842-0.0007x_(1)-0.0001x_(2)+0.0002x_(3)(R^(2)=0.883)。

多元线性回归模型与多层感知器神经网络在铀矿测井泥质含量预测中的应用

在铀矿资源勘探工作中,泥质含量的测定对于确定地下岩层的性质和砂岩型铀矿床的分布具有重要意义。文章旨在避免常规测井解释计算方法受到希尔奇系数选取准确性的限制,提出了利用多元线性回归模型和多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)神经网络对测井数据进行分析与预测的方法。通过选取某地区的测井数据,采用多元线性回归模型和MLP神经网络进行了泥质含量关系模型的构建和验证。结果显示,多元线性回归模型在泥质含量低层位出现过拟合现象,而MLP神经网络则表现出更高的预测准确性,MLP神经网络在泥质含量预测中优于传统多元线性回归模型,为铀矿勘探中泥质含量的准确预测提供了有效工具,并有望改进现有的泥质含量评价方法。这些研究成果可显著提升测井解释的效率和准确性,对后续铀矿勘探开发工作的开展具有积极影响。

基于多元回归模型探讨胃食管反流病中医证型分布的相关因素

目的通过收集分析胃食管反流病(gastroesophageal reflux disease,GERD)患者的相关资料,探索不同证型患者的主要特点,为中医辨证提供客观依据。方法选取2021年9月至2022年9月就诊于中国中医科学院广安门医院脾胃科门诊的GERD患者,收集患者一般资料、四诊信息、胃食管反流病问卷(gastroesophageal reflux disease questionnaire,GerdQ)及反流症状指数(reflux symptom index,RSI)量表评分,基于多元Logistic回归分析各因素对中医辨证的影响。结果相对于肝胃郁热证,RSI评分越高、GerdQ评分越低,诊断胆热犯胃证的概率越大;RSI评分越高、年龄越大、GerdQ评分越低,诊断气郁痰阻证的概率越大;年龄越大、GerdQ评分越低、病程越长,诊断瘀血阻络证的概率越大;年龄越大、GerdQ评分越高、病程越长,诊断中虚气逆证的概率越大;年龄越大、RSI评分越高、GerdQ评分越低、病程越长,诊断脾虚湿热证的概率越大。结论年龄、病程、RSI评分、GerdQ评分对GERD辨证有影响,临证可借助年龄、病程、RSI评分、GerdQ评分等指标辅助辨证,提高辨证准确率。

秦川牛体尺和体重性状通径分析以及多元回归方程的建立

为探究秦川牛体尺性状与体重之间的关联,本研究选取了7个家系中的176头年龄在2~4岁的成年秦川牛母牛作为研究对象,系统地测量了它们的主要体尺性状和体重数据,通过开展相关性分析、主成分分析、通径分析以及多元回归分析等统计方法,揭示了这些性状之间的潜在关系。结果表明,秦川牛体重和腹围相关性最大;在主成分分析中,第1主成分为外貌因子,第2主成分为后肢因子;在通径分析中,秦川牛腹围对体重的直接影响最大,胸围对体重间接影响最大。在多元回归分析中,得到最优回归方程为X9=-646.587+2.034X5+1.518X4+1.263X2+1.2263X7+2.316X3。对于秦川牛母牛体重的选育可以侧重考虑腹围、胸围等指标。本研究揭示了秦川牛的体型特征,为秦川牛的保种和开发利用提供了理论支持。

基于多元线性回归的农产品物流需求影响因素分析——以四川省为例

构建完备的农产品物流体系是乡村振兴战略的积极响应,是应对社会变化以及各类风险的一大举措。文章采用多元线性回归,结合统计检验对四川农产品物流需要影响因素实证分析。结果表明:冷链流通率和人均可支配收入对农产品物流需求额影响较大,城镇从事物流人口对农产品物流需求额的影响较小。

基于多元线性回归原理的高海拔深埋隧道地应力反演分析

基于青藏高原东南地区某特长深埋隧道工程,建立了高精度的山体三维有限元模型。在横洞内钻取了岩芯试样,通过室内试验获得了岩石物理力学参数。采用水压致裂法测得该工程区的现今构造应力,测区现今主应力场以南西-北东向挤压为主。地应力数据转换角度后,通过多元线性回归的原理,得到构造应力的回归公式,回归公式和回归系数满足显著性检验。计算得到隧道工程区域的构造应力场,反演计算精度良好,计算结果符合实际隧道工程区域的构造特征。隧道轴线上的主应力分布规律表明:该隧道受到强烈的构造挤压作用,岩体内赋存较大的水平应力,最大水平主应力超过62 MPa。为避让大断层而选择的隧道走向与最大水平主应力小角度相交,这将有利于隧道围岩的稳定。隧道埋深较浅的里程地应力特征为S_(H)>S_(V)、S_(h),埋深较大的里程地应力特征为S_(H)>S_(V)>S_(h)。从应力角度初步统计出该特长深埋隧道的岩爆灾害等级,该特长深埋隧道全线路发生岩爆灾害的概率较大。

基于多元自适应回归样条的黄土区滑坡敏感性评价

[目的]探讨和评价致灾因子对黄土滑坡敏感性区划的影响,以辅助滑坡灾害的监测、预警和防治。[方法]在因子筛选和独立性检验基础上,基于多元自适应回归样条模型(MARS)自主分割数据,正向拟合若干基函数,同时构建了铰链函数在各基函数之间建立连接机制,进而反向自我修正,剔除或修改部分基函数,实现自主选择致灾因子和给出因子权重,最后引入了概率比(PR)模型做精度对比分析。[结果](1)MARS模型的基函数物理含义明确,极大地降低了模型的复杂度,易于GIS空间分析实现;(2)评价因子的多重共线性和相关性检验有助于MARS模型优化;(3)MARS模型对极高敏感区和高敏感区的划分较PR模型更为严谨、客观,且滑坡敏感等级区划结果是所有参评因子综合作用的结果,关键因子对评价结果的影响并不明显。[结论]MARS模型在铜川市耀州区黄土滑坡敏感性评价研究中,ROC曲线的AUC值为0.879,整体拟合效果好,与野外实地勘察结果相吻合,结果可靠。

基于非参检验及多元回归分析的不同医保医疗费用自付比例研究——以成都市某医院Ⅱ型糖尿病患者为例

医保改革和医疗费用是重要民生问题,人们关注不同医保类型的医疗费用自付比例是否存在差异和医疗费用自付比例的影响因素。基于此,本文用排列检验方法和交互效应模型,分析四川省成都市某三级甲等医院2020年1月至2021年12月内分泌科的Ⅱ型糖尿病患者的出院结算数据,探究城乡居民医保患者和城镇职工医保患者的医疗费用自付比例是否有显著差异以及医疗费用自付比例的影响因素,为医保的后续改革提供依据。研究结果发现2种医保患者的医疗费用自付比例有显著差异,检查费用比例等多种费用比例的增加会增加医疗费用自付比例;在低维情况下,本文所使用的高维排列检验方法与Hotelling T^(2)排列检验的结果一致。

基于逐步多元线性回归和随机森林模型预测黄河流域极端气温事件

全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行Pearson相关分析,筛选出各ETI的关键环流指数及最佳滞后时间;之后基于最佳滞后时间下的关键环流指数建立逐步多元线性回归(SMLR)和随机森林(RF)模型。对模型进行精度评价,探究环流指数在单站点及整个流域的重要性,并预测了2022年11月的6个ETI值。结果表明:黄河流域ETI中最高气温(TXx)、暖昼天数(TX90p)、酷热天数(TD30)和最低气温(TNn)呈波动上升趋势,而霜冻天数(FD0)和冷夜天数(TN10p)呈下降趋势;极端高温事件的强度和发生频率的空间分布特征与极端低温事件基本相反。以靖远站TXx为例,各关键环流指数对TXx具有不同程度的影响(0.10<r_(max)<0.89),r_(max)对应的最佳滞后时间主要为5、6、11、12个月。SMLR和RF模型对黄河流域各ETI的预测能力都较好,验证期的决定系数(R 2)范围分别为0.53~0.95和0.64~0.95;除对TXx的模拟效果稍弱外,其他5个ETI的RF模型模拟效果均优于SMLR模型。太平洋区极涡强度指数(PPVI)是影响黄河流域TXx、TNn、TX90p和FD0的最重要环流因子,北非—北大西洋—北美副高脊线位置指数(NANRP)对TN10p和TD30的影响最大。预测的2022年11月ETI的空间分布特征与多年平均情况基本相似。研究结果为黄河流域极端气温事件预报提供了参考。

带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择

多元函数型回归模型是经典多元线性模型的有益扩展.本文研究带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择.我们基于Group SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚研究了模型中函数型协变量的变量选择和误差项的自相关阶数的确定问题.此外,我们在一定的正则性条件下证明了估计量的选择相合性和渐近正态性,并通过数值模拟说明提出方法在有限样本下具有良好性质.

基于多元线性回归的转炉石灰加入量计算模型

根据铁水条件和钢水要求准确计算石灰加入量,避免熔剂浪费是转炉炼钢的重要要求之一。然而,由于转炉生产节奏快,影响因素多,很难精准地确定石灰加入量。为了准确计算转炉石灰加入量,避免石灰浪费,建立了机理模型、分类模型和多元线性回归模型,用于计算转炉石灰加入量。三种模型相比,纯粹的机理模型计算精度很低,难以直接应用到现场生产中。基于机理模型优化的分类模型,仅有60%的炉次差值在500 kg/炉以内。利用SPSS建立了多元线性回归模型,得到了石灰加入量和其他参数之间的关系W_(Lime)=4 147.24×w_(TSi)+529.67×w_(TC)+60.20×W_(qf)+0.405×V_O-1 833.95,验证结果表明,93%的炉次计算差值在400 kg/炉以内,77%的炉次计算差值在300 kg/炉以内,基本能够满足现场使用的要求,模型应用在现场后,石灰加入量得到有效的降低。