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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于有序Logistic回归模型的北京高校男生有氧能力

为探索北京高校男生有氧能力的影响因素,通过随机抽样法抽取134名18~25岁北京高校男生,空腹抽静脉血测血液指标,用德国MetaMax 3B系统实时监测气体代谢,通过线性递增方案测得最大摄氧量(maximum oxygen uptake, VO_(2max))相对值。采用Spearman相关、有序Logistic回归等分析方法进行分析处理。结果表明:回归方程中影响北京高校男生有氧能力的因素有体重(M)、心率(heart rate, HR)、每搏输出量(stroke volume, SV)、心室射血时间(ventricular ejection, VET)、血红蛋白(hemoglobin, HGB)。方程模型系数综合检验步(step)、块(block)、模型(model)检验的P均小于0.01;拟合优度检验的-2对数似然值(-2LL)为159.374,Cox&Snell R^(2)为0.331,Nagelkerke R^(2)为0.373;方程预测等级1准确率为45.5%,等级2准确率为100%,等级3准确率为100%,综合为81.8%,说明Logistic回归模型性能良好。Hosmer和Lemeshow检验预测值与观望值无显著性差异(P>0.05)。可见北京高校男生定量负荷心功能、血液指标与有氧能力的多元Logistic回归模型拟合度较好,且HR、SV、VET、HGB是预测北京高校男生有氧能力的重要因素。同时研究中受试者无需运动至极限状态,运动强度大大降低,可以有效避免运动风险的发生,回归模型的检验结果良好,适合在大样本人群中推广。

基于Logistic回归模型的风云二号(G星)降雹识别技术研究

以风云二号(G星)的7项卫星反演产品(云顶温度、云顶高度、液水路径、过冷层厚度、光学厚度、有效粒子半径以及黑体亮温)作为模型的输入参数建立Logistic回归冰雹识别模型,开展贵州降雹识别技术研究。收集了2020年3—5月期间11个降雹日共计136组风云二号(G星)卫星反演产品数据,其中包括了68个降雹点以及68个未降雹点数据,将每个降雹点降雹时刻前后15 min内的反演产品作为该点的数据。同时选取相应的未降雹点作为对比。将所建立的冰雹数据集分为训练集与检验集。其中,训练集为随机选取的116组数据,用于训练模型(分别包括58组降雹点与未降雹点数据),模型检验集为剩余20组数据(分别包括10组降雹点与未降雹点数据)。利用训练集完成Logistic回归冰雹识别模型建立,利用检验集验证模型识别效果。结果表明,Logistic回归冰雹识别模型对降雹的识别准确率为85%,其中对检验集中的10个降雹点识别准确率为90%,漏报率为10%;对10个未降雹点识别准确率为80%,空报率为20%。

基于logistics回归模型的山洪泥石流风险评估

山洪泥石流作为一种常见的自然灾害,其突发性和破坏性给人类社会的生产生活带来了巨大的威胁。在全球气候变暖的背景下,山洪泥石流的发生频率和破坏力呈现增加趋势。通过采用有序logistics回归模型,对四川省北川羌族自治县地区山洪泥石流危险性进行了定量化评估,选取流域切割密度、流域相对高差、主沟长度、50年一遇泥石流规模等多个关键因素,构建了logistics回归模型进行危险性评估。根据模型结果发现,主沟长度和50年一遇规模的影响最为显著。本文不仅对山洪泥石流风险进行了较为精确的定量化评估,同时也为防治措施的制定提供了科学依据。

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.

基于Logistic回归分析的月经羞耻影响因素研究

现代化进程中,中国女性的生理健康问题始终是社会各界关注的焦点议题,受传统文化观念影响的女性对月经这一生理现象总是羞于谈及。月经羞耻结果的产生受到各种内在、外在因素的影响,本文使用有序 Logistic 回归模型分析造成女性月经羞耻的影响因子,回归模型结果表明,朋辈对月经的态度、公共场合他人对谈论月经的态度及是否有人对女性的身材和体重等进行过负面评价会对女性月经羞耻的形成产生明显的影响。针对上述成因,从建立朋辈支持系统提升女性互助意识、加大生理健康知识宣传提高社会认知、拒绝贬低促进月经正常化看待等方面,提出月经禁忌破解之策。

多分类有序反应变量Logistic回归及其应用

对近年发展起来的多分类有序反应变量Logistic回归进行了补充和完善 ,设计出对样本数据的应用条件做 χ2 检验的方法 ,证明了比数比在分析自变量作用中的实际意义 .随机抽取 2 0 0 2年国家执业医师资格临床实践技能考试 30岁以下本科毕业考生 5 0 0 0人 ,以考生的考试成绩 (3分类有序变量 )为反应变量 ,以考生的性别、工作单位级别、考试评分方法、考官回避制度、考题重复次数、考试合格率控制措施等 9个影响因素为自变量 ,进行多分类有序反应变量逐步Logistic回归分析 .研究结果已为卫生部改革和完善国家医师资格考试方法。

利用分类树辅助Logistic回归建模

利用分类树辅助Logistic回归建模的思路已得到不少研究者的认可,并在不同的应用场景下进行了尝试。但在实践的应用中,关于分类树算法的选择,以及如何联合两种方法筛选变量构建模型,缺乏必要的论证。利用分类树辅助Logistic回归建模型的本质是打破线性回归方程对数据结构的限制,通过引入数值型变量的离散化,以及增加交互项,将非线性关系引入回归方程。本文通过剖析分类树和Logistic回归两种建模技术在原理、方法和应用中的异同点,提出利用分类树辅助Logistic回归建模时的算法选择,以及应用中的具体方法和步骤。文章利用2002年3206名美国老年人是否购买私人医疗保险的数据进行了实操演示。论文发现利用分类树辅助Logistic回归建模,通过引入交互项,提升了Logistic回归模型对数据的表达和拟合能力。但同时也应该看到,非线性的引入降低了模型的简洁性和泛化能力,由于回归模型中待估参数个数的增加,在样本量有限的情况下,参数估计的稳健性也会受到影响。

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 。