有序结果变量回归及其应用

目的 介绍有序结果变量回归 (OrdinalRegression)的基本原理 ,SPSS10 0的OrdinalRegression过程和确定“最佳”模型的方法。方法 介绍有序结果变量回归模型结构和模型评估指标 ,用一个实例和SPSS10 0的OrdinalRe gression过程 ,说明有序结果变量回归的操作和结果分析。 结果 列出五种连接函数两种模型的各种评估指标和总正确率 ,“最佳”有序结果变量回归模型的系数表。结论 有序结果变量回归适用于两个或以上分类水平的应变量和一组协变量。通过五种连接函数两种模型的各种评估指标和总正确率的比较 ,可挑选出“最佳”有序结果变量回归模型 。

岩体分级的多分类有序因变量Logistic回归模型

将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到岩体质量分级问题中.从工程岩体实测数据出发,以影响岩体质量的单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数等6个因素为自变量,有序多分类的岩体级别为响应变量,建立岩体分级判别公式.检验模型拟合优度及预测能力.结果表明,Logistic回归模型性能良好,回判估计的误判率为零,预测准确率高.相比距离判别分析和线性回归分析,Logistic回归分析对变量分布无要求,理论上更适于响应变量为有序多类别的岩体分级问题;模型可以输出岩体属于各级别的概率,为工程设计人员提供更多的岩体质量信息.因而Logistic回归模型是一种更优的工程岩体分级方法.

用SAS软件实现因变量为多值有序变量的多重logistic回归分析

因变量为多值有序变量的多重logistic回归分析是一种研究多值有序的因变量与一组自变量之间依赖关系的有效方法。该方法对自变量的性质几乎没有限制,但要求有较大的样本量并且样本的总体代表性好。回归系数具有明确的实际意义,可依据回归系数得到优势比的估计值。本文结合实例,详细介绍如何用SAS软件拟合此回归方程,并进行结果解读。

多分类有序反应变量logistic回归应用条件的检验

目的 对多分类有序反应变量logistic回归的应用条件寻求科学合理的检验方法。方法 使用卡方分布的理论 ,SAS软件及抽样调查方法。结果 设计出多分类有序反应变量logistic回归应用条件的卡方检验方法 ,推导出反应变量取各水平的概率计算公式及卡方检验中理论值、自由度的计算公式 ,并在作者主持的国家医师资格临床实践技能考试研究中取得了成功效果。结论 多分类有序反应变量logistic回归得到完善和补充 。

林农参与职业技术培训的满意度及影响因素分析——基于多元有序Logit回归模型

运用2016—2017年重点国有林区87个林业局调研数据,对林区林农参与职业技术培训的满意度进行调查,从个体特征和培训特征两个维度,采用多元有序Logit回归模型,对影响培训满意度的相关因素进行有效识别,并揭示影响因素的内在结构化特征。研究结果显示:林农对2016—2017年职业技术培训的满意度分别为3.88和4.07,满意度水平较高且有上升趋势;林农参与职业技术培训的满意度受个体特征和培训特征两类因素的深刻影响,个体特征中,健康状态、性别、是否为一次性安置人员以及受教育年限对培训满意度有显著影响;培训特征中培训是否应用到实际生产活动、培训费用、培训途径、培训内容以及培训组织者对培训满意度影响显著。最后,根据实证研究结果,提出了提高林农对培训满意度的建议。

多分类有序logit模型资料平行线假设及检验方法

目的介绍多分类有序logit模型资料平行线假设及检验方法。方法对儿童脂肪水平数据的自变量年龄、性别、胸围和瘦素等采用得分检验和Wald检验,以检查是否满足平行线假设。结果得分检验和Wald检验表明胸围和瘦素在不同的脂肪水平间不满足平行线假设。结论一般多分类有序logit模型中,自变量满足平行线假设,在违背假设时需要选用其他更合适的统计模型。

数据挖掘中多分类有序变量间距差异分析及应用

文章在明确累积logistic回归模型的基础上,针对多分类有序变量存在间距差异的问题,提出了统计检验方法并引入工具虚拟变量对logistic模型加以改进,通过其在实际中的应用,取得了良好的效果。

一种以有序变量为因变量的四归分析方法及其地质应用

在这里所研究的回归分析中,因变量是n个样品的序号——有序变量。我们用迭代法求出m个自变量的线性组合,使其各分量的大小顺序与原给的样品序号尽可能一致,文中用具体实例说明了这种方法在矿床统计预测中的应用。

非配对设计多值有序资料多水平多重Logistic回归分析

本文目的是介绍多值有序资料多水平多重logistic回归分析方法。此法是在层次结构数据的基础上,构建多值有序因变量随一组自变量变化而变化的回归模型。具体的做法如下:①先介绍有关的基本概念;②呈现待分析的数据结构;③扼要介绍回归模型的构建与求解;④详细介绍如何使用SAS的GLIMMIX和NLMIXED两个过程来拟合此回归模型,并对相关结果进行解释和比较;⑤讨论多水平结构数据下拟合累积logistic回归模型时需注意的问题。

基于有序Logit模型的住房因素对生育意愿的影响研究——以CGSS2021数据为例

随着人们生育观念的转变,我国人口生育率自2017年起已连续六年呈现下降趋势,意味着低生育已成为我国面临的现实问题。本文通过构建有序Logit模型,从住房建筑面积、拥有房产数量和房屋产权情况三个方面研究住房因素对不同收入群体生育意愿的影响,并通过改变计量模型、分样本回归和更换样本共三个角度的稳健性检验,证实回归模型结果可靠;研究得出:住房因素对低/中等收入群体生育意愿的影响显著;建议有关部门给予优惠政策。

非配对设计多值有序资料一水平多重Logistic回归分析

本文目的是介绍非配对设计多值有序资料一水平多重logistic回归模型的构建与求解方法。本文详细介绍了构建累积logistic回归模型的原理和具体方法,并结合实例介绍如何使用SAS软件中的LOGISTIC过程来拟合此回归模型,并对逐步回归法的输出结果进行了解释;其次讨论了有关构建累积logistic回归模型的过程中自变量筛选、模型评价以及拟合模型时需注意的问题。

基于多元回归和Logit的建筑垃圾逆物流违规行为研究

以上海市为例,对有违规行为的建筑垃圾运输企业的企业特征和违规类型等进行微观观察,以寻找对上海市建筑垃圾运输监管力度的影响因素。基于官方平台获取上海市违规运输建筑垃圾的运输企业数据进行描述性统计分析,再利用多元线性回归模型测量了建筑垃圾运输企业的企业特征和违规类型对监管力度的影响。结果显示为建筑垃圾运输车辆在未密闭的状态下对监管力度的改变具有显著影响。为增强结论的科学性,再次利用有序Logit回归模型得出5种行为会对监管力度产生显著正向影响的结论,最后给出管理建筑垃圾、规范运输的政策建议。

开垦河6-8月平均流量有序回归分析与预报

开垦河位于新疆奇台县境内,发源于东天山博格达山脉北坡,开垦河水文站是其水量控制站。本文选用开垦河水文站1960-2019年6-8月平均流量并构建为分类因变量(预报对象),5月下旬旬平均气温、4月下旬旬平均流量和4月上旬降水量为预报因子,用SPSS进行有序回归分析,对2020年6-8月平均流量各类可能发生的概率进行预报,结果令人满意。

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。

一种顺序响应的随机森林:变量预测和选择

利用随机森林法(RF)进行分类和回归,在过去被广泛地研究,然而在基于顺序响应的情况下并没有标准的方法.在随机森林(RF)的基础上通过广泛的研究,对条件推理树进行探索,以探讨结合顺序信息是否改善预测性能或提高变量选择的效果.本文提出的两种置换变量的重要性预测方法 RPS-VIM和MAE-VIM经过实验验证是优化的方法,它替代目前存在的内置变量重要性测量方法 ER-VIM和MSE-VIM.基于真实数据的结果表明在某些设置中,有序回归树中使用RPS-VIM和MAEVIM顺序响应的组合,预测的排名可以得到改善,并且预测精度优于原始的基于分类树的随机森林.

两阶段Logit模型的惩罚广义估计方程估计的渐近性质

2012年Wang等在较弱条件下证明了经典Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质。两阶段Logit模型是经典Logit模型的推广,可以处理较复杂的属性数据,其联系函数(link)已不再是自然联系函数。本文在更弱条件下证明了两阶段Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质,推广了文献中的相应结果。

多分类 logistic 回归在冠心病危险因素研究中的应用

目的：应用多分类logistic回归找出冠心病危险因素与冠状动脉病变程度间的关系，建立冠状动脉病变程度危险因素的“最优”回归方程。方法采取系统抽样的方法，对来自2005年1月至2009年12月期间山东省潍坊市某几所医院心血管内科初步诊断为冠心病并进行冠脉造影的患者病例，抽取256例作为多分类logistic回归分析的样本。冠心病组根据狭窄病变累及血管范围分为1支病变（单支病变组）、2支病变（双支病变组）和3支及以上病变（多支病变组）。通过多分类logistic回归方法分析冠心病与冠脉病变程度相关关系。结果以冠脉病变程度为因变量，各个因素为自变量。根据单因素分析的结果，从20个研究因素中筛选出8个有统计学意义的影响因素，经过数据相关性分析、共线性诊断及专业解释等，筛选出8个影响因素进入多分类logistic回归中，最后得到与冠脉病变程度有关的有统计学意义的影响因素6个，分别是年龄、合并疾病、心率、血糖、脂蛋白（a）；保护因素1个：X17（载脂蛋白A1）。根据筛选出的6个影响因素建立“最优”回归方程。结论应用多分类logistic回归找出与冠脉病变程度有关的危险因素，并定量分析出各危险因素在冠脉病变不同程度上的概率值。

壮美广西·乡村振兴之调查研究系列三:农村居民健康、收入对幸福感的影响——基于2021—2022年广西LTLCS调查数据的实证研究

健康状况作为人力资本的一项指标,对农村居民的幸福感具有重要的影响。研究基于2021—2022年广西农村社会经济生活状况调查(local town life conditions survey,LTLCS)构建的平衡面板数据,运用有序Logit模型实证分析健康状况对广西农村居民幸福感的影响,并探讨收入水平在其中发挥的作用。研究发现:健康状况在1%的显著性水平下对农村居民幸福感具有正向影响,并且在加入控制变量后,结果仍具有显著性,并通过了稳健性检验;中介效应检验结果显示,农村居民的收入水平是不完全中介。异质性检验发现:相较于丘陵和平原地区,健康状况对山区农村居民的幸福感影响更大,而对于不同的年龄段,60岁以上的农村居民则受影响程度更大。因此,在乡村振兴大背景下,要统筹解决广西医疗问题,推进医疗水平协同发展,从而扎实推动共同富裕、增进民生福祉。

农产品电商直播发展对果农的增收效应研究

基于农产品电商直播的发展和乡村振兴战略的实施,以重庆市奉节县的果农为例,采用问卷调查的方法获取数据,运用有序Logit模型实证分析了农产品电商直播对果农的增收效应,并根据研究结果提出针对性建议,为实施乡村振兴战略、促农增收提供理论依据和支撑。研究表明,农产品电商直播的发展有利于促农增收,提高农产品电商的覆盖率能够有效促进奉节县农产品的流通和发展。

失地农民就业质量的演进——基于北京地区的跟踪调查数据

笔者以北京地区失地农民为研究对象,采用2008年和2015年的调查数据,通过构建有序变量的logit回归模型,研究北京地区城镇化进程中失地农民就业质量的变化及其影响因素。研究发现,失地农民的婚姻状况、户籍、受教育程度、工作年限、健康状况、工作类型、行业分布、工资水平等对其就业质量有显著影响;随着城镇化的推进,影响失地农民就业质量的要素变化不是很大,但个别要素的显著性还是发生了变化,如失地农民的年龄变量、养老保险变量、婚姻变量等。根据上述研究结论,笔者认为,政府应对失地农民开展实用有效的职业技能培训和继续教育,制定相关扶持政策,鼓励失地农民自主创业,并进一步完善社会保障制度,以助推失地农民就业质量与城镇化质量双提升。