改进累积logistic回归在生存质量研究中的应用

目的通常多分类有序变量类别之间的差距并不相等,一般的数据分析方法却将其作等距对待,本文探讨有序变量确实存在间距差异时,对累积logistic模型加以修正的方法。方法若经过检验发现有序变量确实存在间距差异,通过引入虚拟工具变量对累积logistic模型加以修正。结果本文实例中有序反应变量存在间距差异,应用改进累积logistic模型,通过以工具虚拟变量的不同取值为参照,使结果的解释更符合实际。结论若经过检验发现有序变量确实存在间距差异,通过对改进累积logistic模型的实际应用,取得良好效果。

函数型累积Logistic回归模型研究与应用

该文针对响应变量为有序多分类标量数据,协变量为函数型数据构建函数型累积Logistic回归模型,并在贝叶斯分析框架下构造Gibbs抽样算法解决参数估计问题.具体解决流程为:首先,通过潜变量连接有序响应变量与函数协变量间的关系,同时对回归系数函数和回归函数型自变量选取主成分基函数进行展开,设置潜变量模型误差项服从Logistic分布.再利用Polya-Gamma变换解决模型似然函数的复杂性,并求得回归系数展开系数的后验分布从而构建Gibbs抽样算法.最后将该方法应用与模拟数据和实际空气质量指数(AQI)的分析,结果显示能较好地对模拟数据和空气质量指数(AQI)污染状况进行分类.

改进累积logistic回归对阿尔茨海默病伴抑郁患者影响因素研究

目的了解阿尔茨海默病（AD）伴抑郁症患者的影响因素。方法采用老年抑郁量表评价AD患者的抑郁程度，采用改进累积logistic回归对AD伴抑郁症患者的影响因素进行分析。结果抽样调查AD患者196例，年龄58—89（72.3±6．0）岁；男性60例（30．6％），女性136例（69．4％）。改进累积logistic回归结果表明，体育活动、糖尿病、MoCA值、听力、经济来源、是否饮酒与AD患者抑郁程度有关（P值均〈0．10），“正常”与“轻度抑郁”之间的间距比“轻度抑郁”与“中重度抑郁”之间的间距小。结论轻度抑郁患者是防治的重点，AD伴抑郁症患者的影响因素是多方面的。

基于累积Logistic回归道路交通拥堵强度评价模型

现有的道路交通拥堵强度评价模型缺乏有效的定量方法来划分拥堵的各个等级,选取的拥堵评价自变量之间存在相关性等问题.为了改进上述不足,该文在分析拥堵强度序次特征后,将累积Logistic回归引入到道路交通拥堵强度评价模型.采用似然比检验方法验证了累积Logistic回归的适用性,并采用Wald检验筛选自变量后,确定了以行程速度为自变量的道路交通拥堵强度评价模型.该模型的拟合优度判定系数(类R2)大于0.70,对实测数据的预测准确率达到73.39%.

改进Logistic回归模型的滚动轴承可靠性评估方法

为解决滚动轴承可靠性难以评估的问题,提出了一种基于改进Logistic回归模型(improved logistic regression model,简称ILRM)的滚动轴承可靠性评估方法。首先,计算滚动轴承的时域、频域和时频域特征,选出有效特征组成相对高维特征集;其次,利用主元分析(principal component analysis,简称PCA)选取贡献率大于95%的主元,作为改进Logistics回归模型的协变量;最后,利用改进Logistic模型求取滚动轴承的可靠度并绘制可靠度曲线。该方法可以提取轴承退化的有效特征量;兼顾轴承的退化趋势,能够真实反映轴承的状态;消除信号随机波动对可靠度预测的影响。通过辛辛那提大学智能维护中心(intelligent maintenance systems,简称IMS)滚动轴承全寿命试验,验证了该方法的有效性。

主成分改进的Logistic回归模型方法在流行病学分析中的应用

目的 探讨在涉及多自变量的Logistic回归分析中变量间多重共线性的诊断和处理方法。 方法 应用主成分改进的Logistic回归方法进行多重共线性变量的诊断与处理。 结果 去除了回归模型中变量间的多重共线性影响,建立了较为理想的关系模型。 结论 在Logistic回归模型分析中应用上述方法进行多重共线性的诊断和处理是有效及可行的。

累积比数Logistic回归模型及其应用

在临床医学中评价某种疾病的不同治疗方案效果,进行影响因素分析,可以优化治疗方案,也为制定医疗保障补偿方案提供科学依据.应用累积比数Logistic回归模型,以1 117例急性心肌梗塞(AMI)患者的治疗效果为因变量,以其影响因素为自变量,进行回归分析,找出对治疗效果影响显著的因素.结果表明应用该模型拟合有序多分类变量数据是有效的.

基于累积比数logistic回归的新农合满意度影响因素分析

[目的]针对新农合工作现状进行满意度影响因素分析,寻求科学决策参考。[方法]量表设计及问卷调查后建立累积比数logis-tic回归模型进行满意度影响因素分析,借助SPSS17.0和SAS工具进行数据处理。[结果]需求满足程度、制度可靠性、疾病报销种类和服务态度为新农合满意度主要影响因素,并建立累积比数logistic回归方程。[结论]满足主体需求、完善制度、提高服务效率和便捷化手续流程是提高满意度的主要方面;该模型方法具有科学实效性。

农村老年人心理健康影响因素的累积logistic回归分析

目的了解农村老年人心理健康状况及其影响因素。方法采用分层随机抽样方法在山东省农村抽取老年人603例,利用Kessler10量表对调查人群的心理健康进行测量,自制影响因素问卷,采用面对面访谈形式获取资料,应用累积logistic回归分析探讨农村老年人的心理健康影响因素。结果农村老年人心理健康评分为20.322±8.123,受躯体健康状况、与子女关系、经济状况、每周锻炼次数、两周内是否患病等因素的影响。结论农村老年人心理健康水平低。决策部门应关注经济收入低、躯体健康状况不好、与子女关系欠佳的农村老年人的心理健康,积极采取相应措施来改善农村老年人的心理健康状况。

基于累积Logistic回归模型的管制员应激程度预测

分析并筛选出影响管制员应激行为的7个显著相关指标,并将管制员应激程度进行有序多分类后,建立了基于累积Logistic的管制员应激程度预测模型,并对模型预测效果进行平行性检验。利用某空管局实际采集数据中的另外74名管制员的定量测量数据进行分析,验证预测模型的可行性。结果表明:该模型的拟合优度判定系数(Pearsonχ~2统计量和Deviance统计量)的显著水平分别为0.076,0.690,远大于0.05;对实测数据的预测准确率达到75.67%,该模型对管制员应激程度的预测较为精确。

基于累积Logistic回归分析的文本段落聚类策略研究

提出一种新的文本段落聚类策略，该策略采用多特征融合思想尽可能多地挖掘段落内的特征，并采用累积Logistic回归分析方法来拟合这些特征与段落相似度之间的内在关联，使得段落相似度计算的结果更为理想。最后采用层次聚合聚类算法中的complete—link方法对段落集合进行聚类处理：通过网络真实文本进行了段落相似度度量实验和段落聚类实验，实验结果显示了方法的可行性。

煤矿组织因素安全预测的累积Logistic回归模型

文章从人的管理、组织机构管理、企业环境管理、现场及技术管理四个方面选取12个主要影响煤矿组织因素安全的指标作为判别因子,有序多分类的组织安全级别为反应变,建立煤矿组织因素安全预测的累积Logistic回归模型。结果表明,累积Logistic回归模型理论上适于反应变量为有序多分类的煤矿组织因素安全分级问题,为该领域研究提供了一种新方法。

一种基于Newton迭代法的累积Logistic回归模型参数估计

基于Newton迭代法提出一种累积Logistic回归模型的参数估计方法.分析了迭代初值选取、常系数大小关系以及迭代过程Hessian矩阵奇异等影响算法收敛性的主要问题.通过自适应地选取迭代初值和控制迭代过程,避免了Hessian矩阵奇异的情况.利用美国凯斯西储大学轴承数据库(CWRU)数据进行验证,实验结果表明,本文方法在模型训练和验证的准确率上均高于统计学软件SPSS.并利用Booststrap随机试验验证了所提算法的稳健性.

基于高阶累积量的核Logistic回归调制分类算法

针对现有数字信号调制识别的问题,提出了一种基于核Logistic回归(KLR)的自动分类方法。该方法提取了信号的高阶累积量参数用作训练与测试数据,采取常用的决策树分类构架的思想,仿真并比较已有的基于支撑向量机(SVM)的调制分类方法,结果表明,在低信噪比为0 dB时,分类性能一般高于SVM;5 dB时,采用KLR的分类识别率均达到90%以上,有较为优越的分类性能。

累积比数logistic回归在医学研究中的应用

目的 :探讨医学研究中有序分类结果资料的回归分析手段。方法 :提出累积比数 logistic回归的数学模型 ,并进行了实例分析 ,以阐明其应用。结果 :医学研究中存在着大量的结果变量呈多分类且有序的等级资料 (可将此类结果变量分为 1,2 ,… ,k类 ) ,显然不适合用普通二分类 logistic回归处理之 ;文中所述的累积比数 logistic回归却既可用于多分类又可用于二分类结果资料 ,并能对各因素的作用强弱作出定量分析 ,且同时具有普通 logistic回归的特性。结论 :累积比数

大学新生心理健康状况调查分析及影响因素的多因素累积比数Logistic回归分析

目的:了解2006级新生的心理健康状况,为制定针对性的能促进新生尽快适应大学生活的措施提供依据。方法:通过两阶段抽样获得样本,采用"大学生人格问卷"和自编的"大学新生适应能力影响因素调查问卷",对729名新生进行调查。通过单因素Logistic回归分析和多因素累积比数Logistic回归分析,筛选影响大学新生心理健康的可能因素。结果:729人中,Ⅰ类有124人(17.03%),Ⅱ类有234人(32.14%),Ⅲ类有370人(50.83%)。年龄、性别、月生活费用、家庭住址之的差别对新生心理的影响无差别;而是否独子、对学校、所学专业不同的满意度、不同专业间所造成的影响有意义。

高校学生恋爱影响因素的累积Logistic回归分析模型

高校学生恋爱对其自身学习与成长有很大的影响,为了帮助大学生树立积极向上的恋爱观。本文通过对我国10所高校500份"高校学生恋爱调查报告"所获数据的Pearson相关性分析,引入恋爱疏远度来表示恋爱双方的感情程度。在分析各单因素对恋爱疏远度影响的基础上,建立综合因素下高校学生恋爱影响因素的累积Logistic回归分析模型,并通过模型确定出影响高校学生恋爱的两个重要因素。

基于累积Logistic回归模型对化工园区人群认知风险的研究

随着化工园区重大危险源集中监管的深化,政府和企业在安全生产活动中扮演着比以往更重要的角色。如何降低园区内人群对危险源的敏感性,以便在有谣言时不会伴随更大的混乱;什么样的因素对园区内人群认知风险具有显著相关性,以便政府和企业在安全生产活动中更好地发挥职能。针对上述问题,通过对江西省某化工园区进行问卷调查,所得的数据采用累积logistic模型进行分析,得出对风险认知具有显著性差异的因素。有助于政府及企业管理人员对园区内人群认知风险的了解,建议化工园区以及政府需要进一步宣传安全知识,配套安全设备等,最终降低谣言对生产活动的影响、冲击,稳定社会秩序。

高校学生幸福感影响因素研究——基于Pearson相关性分析和累积Logistic回归模型

本文通过对"高校学生幸福感现状问卷调查"所获数据的Pearson相关性分析,在探讨各单因素对高校学生幸福感影响的基础上,建立了综合因素下高校学生幸福感影响因素的累积Logistic回归分析模型,并从影响高校学生幸福感的个人、家庭、学校三类主要因素入手,就如何提升高校学生幸福感给出建议.

Logistic回归分析在护理科研中的应用现状与改进策略

Logistic回归分析是定量描述多因素对定性结局变量影响情况的一种回归分析方法,常用于研究致病因子与疾病之间的联系[1]。在护理科研工作中,也可用于相关因素是否引起某些护理事件(如压疮、院内感染、并发症等)发生之间关系的研究。随着护理学科的发展,Logistic回归分析的应用越来越广泛,笔者回顾分析近年来涉及到Logistic回归分析的护理论文,揭示Logistic回归分析在应用中存在一些值得商榷的问题,提出一些合理运用Logistic回归分析的改进策略,为护理科研工作者更好地开展多因素护理研究、提高护理工作的质量和效益提供一些有意义的参考。