强直性脊柱炎患者疾病活动度影响因素的有序多分类Logistic回归分析

目的探索影响强直性脊柱炎(AS)患者疾病活动度的相关影响因素及其临床意义。方法共收集风湿免疫门诊新确诊的AS患者723例。相关影响因素的收集采用自编式AS流行病学调查表,疾病活动度的评估采用巴斯强直性脊柱炎疾病活动度指数。运用有序多分类Logistic回归模型识别AS患者疾病活动度的相关影响因素。结果单因素分析结果显示,AS患者疾病活动度的高低与年龄、低等教育水平、较差的睡眠质量、ESR、BASFI及症状持续时间有关(P<0.05)。多因素分析表明,较差及一般的睡眠质量和较差的功能结局是影响AS患者疾病活动度高低的主要因素(P<0.05)。结论睡眠障碍及功能受限是影响AS患者疾病活动度的主要因素。临床医师应注重改善AS确诊患者的功能状态及睡眠质量,控制炎症进展,提高患者预后。

有序多分类logistic模型在违约概率测算中的应用

初始违约概率的测算是商业银行实施经济资本管理的必要环节。针对我国商业银行的现状,结合贷款五级分类,通过对银行的公司类客户的财务指标作时间加权化处理、因子分析、ROC检验以及使用有序多分类logistic模型对初始违约概率的测算作了有价值的探索,并通过算例分析论证了其可行性。

公务员亚健康状况影响因素的有序多分类logistic回归分析

目的调查辽宁省某市公务员的亚健康状况及其影响因素,为更好地预防亚健康和疾病、提高公务员的健康水平提供依据。方法采用分层整群抽样法,在2010年7-9月对辽宁省某市辖区内2700名不同单位性质的公务员的一般情况、生活方式、经历事件和亚健康状况进行调查,采用有序多分类logistic回归模型进行亚健康多因素分析。结果本次调查共发出问卷2700份,合格问卷2547份,合格率为94.70%。各子量表得分由高到低依次为生理子量表(67.41±14.331)、心理子量表(66.61±16.276)、社会子量表(61.28±17.588)、亚健康总均分为65.99±13.769。多元线性回归分析结果显示,公务员的亚健康状况与吃早餐情况、锻炼情况、环境污染、工作压力大、就职情况、与家人不和、工作性质有关。有序多分类logistic回归分析结果显示,性别、职别、家庭人均月收入、吸烟、饮酒和环境污染是影响公务员亚健康的主要因素。结论公务员亚健康的影响因素较为复杂,相关部门应予以重视。积极创建以健康调查、健康评估、健康计划制定、健康干预及健康效果评价为主的五星级健康管理模式,降低该类人群亚健康的发生率,提高公务员健康水平。

义务教育教师转岗意向影响因素的实证分析——基于有序多分类logistic回归模型分析

探索教师转岗意向的影响因素有助于制定稳定义务教育教师队伍。对9省5285名义务教育教师进行实证分析后发现:从劳动力市场的特征变量对教师的转岗意愿的影响来看,相比西部东部省份不愿转岗教师的概率更高,相比小学初中想转岗的教师概率更高;从个人特征类型变量对教师转岗意向的影响来看,性别、是否已婚婚姻、年龄是教师转岗意向重要的影响因素;从教师工作满意度对教师转岗意愿的影响来看,教师的工作满意对教师的转岗意向有显著的负向预测作用。

应用有序多分类logistic回归分析农民工艾滋病知识态度影响因素

目的分析农民工艾滋病知识与态度的影响因素，为更好地在农民工群体开展健康教育提供理论依据。方法采用整群抽样的方法，利用自制《预防AIDS健康教育问卷》收集资料，运用有序多分类logistic回归对资料进行分析。结果艾滋病基本知识得分受文化程度与民族的影响；而性别、文化程度和婚姻状况是艾滋病传播途径知识得分的影响因素；艾滋病非传播途径知识得分的影响因素只有文化程度；艾滋病预防知识得分中，性别、文化程度和收入水平是影响因素；文化程度、婚姻状况是艾滋病知识总得分的影响因素；对PLWHA态度得分只受文化程度影响。结论在艾滋病健康教育中，应该考虑到文化程度对目标人群在接受艾滋病相关知识传播过程中的影响，在对女性、低收入水平群体干预时，应加大预防措施比重，而在对少数民族农民工干预时，应突出基本知识。

基于改进PCA与有序多分类Logistic的充填管道磨损风险评估

为准确预测矿山充填管道磨损风险,建立改进PCA与有序多分类Logistic回归组合的充填管道磨损风险评估模型。结合实际经验,选取12项指标(9项定量指标和3项定性指标)建立评估模型。依据改进PCA算法,筛除影响力指数小的充填料浆密度和充填料浆腐蚀性2项指标,将优选出的主要指标代入有序多分类Logistic回归模型,依照相应概率大小进行风险性等级判定,最后预测矿山充填管道磨损风险等级概率。该方法摒弃了关联性较低的指标,得到可靠的充填管道磨损风险概率分布,为类似矿山科学预测管道磨损风险及采取有效防护措施提供了理论依据。

家庭背景因素对小学生学业成就的影响——基于有序多分类logistic回归分析

基于2021年T地区23所小学6863名6年级学生的调查数据,使用有序多分类logistic回归模型分析家庭背景因素对小学生学业成就的影响。结果表明,母亲学历、父母职业、家庭文化度、亲子相处融洽度、每天亲子相处时长、父母管教态度对学生学业成就有显著影响。其中,家庭文化度对学生学业成就的影响远高于其他因素;母亲学历越高,学生取得高水平学业成就的可能性越高;父亲在企事业单位任职、母亲为企事业单位普通职员时,学生取得高水平学业成就的可能性更高;亲子关系融洽、每天亲子陪伴时间较多、父母管教自由时,学生取得高水平学业成就的可能性更高。为促进小学生学业成就的获得与提升,建议父母共同参与教养,注重亲子陪伴,通过言传身教,积极营造乐学的家庭文化氛围;建议学校畅通沟通渠道,发挥教育补短板功能,同时发挥教师主力作用,打造家校共育共同体。

影响男子沙排运动员比赛成绩的运动素质分析--基于有序多分类Logistic回归模型

以参加“第14届全运会资格赛暨2020年全国沙滩排球锦标赛(海口站)”的33支青年队和38支成年队男子沙滩排球运动员的运动素质测试数据为基础,通过建立有序多分类Logistic回归模型,结合专家访谈,对影响我国青年和成年队男子沙滩排球运动员比赛成绩的运动素质进行分析。研究表明,我国优秀青年队和成年队男子沙排运动员的体能总分与比赛成绩有着显著的相关性,在各单项运动素质方面,运动员的弹跳素质、上肢相对力量、沙地直线移动速度和多方向移动速度均与比赛成绩存在显著关联。有序多分类Logistic回归模型表明,弹跳素质是优秀青年队和成年队男子沙滩排球运动员比赛成绩的影响因素之一。此外,影响青年队运动员比赛成绩的运动素质因素还包括沙地多方向移动速度。

农村教师培训需求意愿及其影响因素实证研究——基于有序多分类Logistic回归模型

农村教师培训是新形势下践行农村基础教育精准扶贫的重要手段。本文以福建省6个县18所农村学校435名教师的调研数据为基础,运用有序多分类Logistic回归模型,实证分析教师个人背景因素、家庭因素、学校因素、培训因素及地区因素等五个方面因素对农村教师培训需求意愿的影响。研究表明,在整体上农村教师培训需求意愿比较强烈。年龄、文化程度、职称、是否有编制、月收入、家庭人口数、学校地理位置、是否有培训经历、培训师资、培训方式、培训作用、地区等变量对农村教师培训需求意愿有显著影响。增加培训前后期的调查,组建专家团队,创新培训机制,加强教师发展机构建设,加快推进农村教育信息化建设,有助于全方位推进农村教育精准扶贫,进而促进农村教育质量的全面提升。

工作满意度、生活幸福感与警察职业健康——基于有序多分类Logistic回归模型

文章以警察对职业、生活的主观感知为切入点,考察工作满意度、生活幸福感与警察职业健康的关系。研究发现:警察的职业健康状况相对良好,这一发现与现有一些研究的结论并不完全相同;工作满意度显著影响警察的职业健康,工作满意度越强,警察的职业健康水平越高,两者呈正相关关系;生活幸福感对警察的职业健康具有显著的正向影响,生活幸福感的高低显著影响警察的职业健康水平。笔者认为应从建立和完善警察职业健康的制度设置、加强职业安全评估和完善职业健康管理模式、建立涵盖家庭、组织和社会的三位一体的警察职业健康支持体系等方面增进警察职业健康。

公众使用媒体情况对警察清廉程度评价的影响——基于有序多分类logistic回归模型

[目的/意义]旨在为建立良好的警民关系提供参考。[方法/过程]以2015年CGSS数据为数据源,公众使用各类媒体情况为切入点,运用统计分析的方法考察公众使用媒体情况与对警察清廉程度评价的关系。[结果/结论]公众看杂志的频率越高,对警察清廉程度的评价越高;公众使用互联网的频率越高,对警察清廉程度的评价越差;公众使用其他媒体对警察清廉程度评价没有产生影响。提出调整公安宣传策略,即降低在报纸、广播、电视、手机定制消息(短信)等媒体上的宣传力度,加强互联网涉警舆论预防性引导等对策建议。

中小学生家长家庭教育指导需求意愿的影响因素分析——基于有序多分类Logistic回归模型

精准分析家庭教育指导需求是终身教育体系下实现家庭教育指导服务有效供给的必然要求。以天津市1871名中小学生家长为被试,运用有序多分类Logistic回归模型进行实证分析发现,中小学生家长的家庭教育指导需求意愿与个人因素、家庭因素和认知因素有关。个人因素中,文化程度最低和月收入最低的家长需求意愿也最低;家庭因素中,男孩家长、主干家庭的家庭教育指导需求意愿更强;认知因素中,越是对“双减”政策有信心,家庭教育指导需求意愿越强。在此基础上,从学校、社区、政府三个层面提出家庭教育指导服务有效供给的建议。

基于有序多分类Logistic模型的大学生学习效果影响因素分析

本文以“概率论与数理统计”课程教学为例,研究影响大学生学习效果的主要影响因素。文章采用问卷调查法及行政记录的方法获取3所本科院校的数据,共944个有效样本。通过使用相关性分析方法,初步挑选出13个显著因素;再使用因子分析法对挑选出的因素进行整合,得到6个整合因子;最后,使用有序多分类Logistic模型对上述整合因子进行回归分析,研究结果表明,教师的教学热忱程度、教学能力、学生的课程基础、学习投入因子表现显著。其中,学生学习投入因子对学生的学习效果影响最为明显;其次是学生的课程基础;随之是教师的教学能力;最后是教师的教学热忱程度。

高校教师评教成绩影响因素分析--基于有序多分类Logistic回归模型

文章以高校教师评教成绩作为研究对象,采用有序多分类Logistic回归模型分析高校教师评教成绩的影响因素。结果显示:教师的教学态度、教学方式和教师是否参与教材改编对教师评教成绩有显著性的影响。此外,使用测试集检验模型的准确性和有效性,得到的检验效果较理想,表明有序多分类Logistic回归模型能够很好地表示高校教师评教成绩。

我国公共服务水平对国民幸福感的影响研究——基于cgss2015的有序多分类logistics回归

在全面建成小康的决胜之年,民生目标早已不再是解决温饱,而更多的是人民幸福。基于中国综合社会调查(CGSS)数据,针对政府提供的公共服务的宏观水平对国民幸福感的影响,利用有序多分类logistics回归模型进行分析,结果显示公共服务获取的便利性和普惠性深刻影响着国民幸福感的提升,对此政府应不"缺位",做好项目覆盖调查,创新公共服务提供方式,提升国民幸福感。

农户感知的生态补偿政策效果影响因素分析——基于有序多分类Logistic回归

文章基于有序多分类Logistic回归,对陕西省周至县退耕还林农户进行实地调研,分析农户感知的生态补偿政策效果影响因素,为可持续生态补偿提供思路。研究表明,受教育程度、年均总收入、退耕还林面积以及对退耕还林补偿政策的了解程度对农户退耕还林补偿政策整体满意度有着显著影响;学历越高、年均总收入越低、退耕面积越小、对退耕还林补偿政策越了解,对退耕还林补偿政策整体满意度越高。因此,文章提出了进一步加强对农户的素质教育和农业培训;提高补助标准,巩固退耕还林成果;进一步把握退耕面积与基本农田面积比例;加强政策宣传,引导农民更新传统观念等建议。

基于有序多分类Logistic模型的青年员工感知价值研究

青年员工作为企业的生力军,是企业实施长期战略目标的重要支撑。感知价值是员工为企业取得良好工作绩效的重要外部条件,充分尊重并不断提升员工的感知价值,有助于企业在内部培育具有特色的青年员工人才队伍,提升公司的核心竞争力。本文通过分析某电力公司的战略目标,并结合人才培养发展的客观规律,从激励机制和胜任力两个维度来构建青年员工感知价值的指标体系。利用有序多分类Logistic模型探究显著影响青年员工感知价值的因素,影响因子依次为:企业发展前景、工作稳定性、工作压力度,由此对青年员工素质能力培养提出若干建议。

基于有序多分类logistic的物流成本控制绩效评价

为了较好地评价物流企业的绩效,从其作业成本控制角度考虑,建立绩效评价指标体系。然后,采用有序多分类逻辑回归分析方法,构建物流企业绩效评价模型,对物流企业在成本控制整体状况条件下绩效进行有效评价。模型结果表明:作业成本、作业时间、作业效率与作业质量四个一级指标对绩效评价的影响均为显著。

水稻收获损失主要影响因素的实证分析——基于有序多分类Logistic模型

本文结合国内外学界对粮食产后损失定义的研究成果和中国实际界定的水稻收获损失的内涵,并基于10个省份957户农户的抽样调查数据,在分析不同地区水稻收获损失现状的基础上,运用有序多分类Logistic模型分析了影响水稻收获损失的主要因素及其边际效应。调查发现,有56.13%的受访者认为,中国水稻收获损失率小于或等于4%,但在不同省份之间存在着差异。本文的研究表明,农户家庭经营收入比重、种植规模、机械化程度、适时收割与否、收获人员作业态度对水稻收获损失具有负向影响;受访者是否具有外出务工经历对水稻收获损失具有正向影响;同时,收获期内人手不足与恶劣天气使水稻收获损失显著扩大。

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.