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。

抖音APP用户满意度影响因素研究——基于多元有序Logistic回归模型

用户满意度关系着其是否会持续使用抖音APP,尤其在激烈的市场竞争环境下,目前很多短视频软件功能同质化较高,研究抖音APP用户满意度的影响因素,对优化用户使用体验和提高抖音平台的市场竞争力具有重要的实际意义。基于291份有效问卷数据,利用多元有序Logistic回归模型,实证分析抖音APP用户满意度影响因素。结果表明:性别、使用时长、广告侵犯性、安全性、操作便捷度、信息满足感、感知娱乐性均对抖音APP用户满意度有显著影响,而年龄、使用频率和互动性对其影响不显著。在此基础上,得出相应的研究结论。

康复辅具使用满意度研究—基于Logistic回归与决策树模型

随着对康复辅具的需求日益增加,为调查辅具使用者对辅具的满意度,对上海地区相关人员进行问卷调查。采用云模型、有序Logistic回归模型和决策树模型分析辅具使用者满意度现状及其影响因素。研究发现:辅具使用者的整体满意度一般;云滴图说明辅具使用者对于满意度的评价呈现非均衡的分布情况;有序Logistic回归模型显示年龄、完成特定活动是否困难、家庭月收入是辅具使用满意度的显著影响因素;在进行IV特征评估后的决策树模型同样呈现出相同的影响因素。

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。

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。

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.

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。

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 。

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。

基于多元有序logistic回归模型研究空气质量与居民主观幸福感的关联性:以北京市为例

空气质量与个人主观幸福感之间的联系越来越引起人们的重视。本文通过对北京市居民进行个人问卷调查,采用多元有序logistic回归等方法分析空气污染与居民主观幸福感的关联性。研究发现,随着空气污染的加重,居民幸福感指数显著下降,而居民幸福感指数的差异先增加后减小。在空气质量指数(AQI)为>150~200范围内时,所有被访者的居民幸福感指数的差异最大,年龄和戴防霾口罩的积极性是影响这种差异的显著因素。年龄<20岁的居民幸福感指数最高,显著高于年龄≥30岁组(F=10.652,P<0.05)。戴口罩积极性最高组的居民幸福感指数显著低于其他组。年龄和戴口罩积极性可能都反映了居民对空气污染影响健康的担忧,这种担忧可能是其幸福感降低的重要原因。因此,为了减轻对居民幸福感的影响,未来的策略除了减少空气污染外,还应该针对居民的健康担忧提供相关的健康保护政策。

基于Logistic回归模型的几类变量选择方法

Logistic回归模型是统计学中应用最为广泛的广义线性模型之一,文章介绍四种基于Logistic回归模型的变量选择方法:Lasso方法、Adaptive Lasso方法、Elastic net方法以及Adaptive Elastic net方法,并用数值模拟来探究和比较四种方法做变量选择的优良性。同时利用R语言中的gcdnet包来解决它们的算法问题。

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。

膳食因素与肾结石关系的有序结果logistic回归分析

目的 :分析膳食因素与肾结石大小、数量的剂量反应关系。方法 :采用整群分层随机抽样方法对深圳市宝安区 76 2 5名居民进行肾脏 B超检查和问卷调查 ,用 SPSS10 .0软件包进行频数分布、χ2趋势检验 ,用 Stata7.0软件作有序结果 L ogistic回归等分析。结果 :经单因素和多因素有序结果 logistic回归分析 ,最终进入模型的变量有男性、高龄、高蛋白饮食、高钙食品 ,其 OR值和 95 %的可信区间分别为 1.788(1.4 75 ,2 .16 5 )、 1.4 0 7(1.319,1.5 0 1)、 1.80 9(1.2 30 ,2 .388)、 0 .830 (0 .70 7,0 .973)。结论 :男性、高龄、高蛋白饮食是肾结石的危险因素 ,而高钙食品为保护性因素。

惩罚logistic回归用于高维变量选择的模拟评价

目的 logistic回归是生物医学研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等。高通量测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战。惩罚logistic回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计,且其有效的算法保证了计算的可行性。方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO(least absolutes shrinkage and selection operator)、EN(elastic net)、SCAD(smoothly clipped absolute deviation)、MCP(minimax concave penalty)以及SIS(sure independence screening)等,并用模拟数据对各方法进行评价。结果 (1)各方法的结果与自变量间的相关程度有关,不同惩罚logistic回归的精确性与自变量间的相关程度有关,如果相关较高,LASSO或EN的结果较好,而在相关较低时,MCP或SCAD结果较好;(2)结合SIS的方法倾向于少选变量,误选率低,但敏感度也低,而LASSO、MCP、SCAD选择变量较多,误选率高,但敏感度较高;(3)当自变量间低度相关时,SIS的三种方法结果非常接近,但相关较高时,SIS+LASSO的结果表现较好。结论采用非小细胞型肺癌的基因数据集进行实例分析,并表明如何根据模拟实验的结论,在多种方法的不同结果间进行选择。

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。

上海市嘉定区农村居民就诊单位选择的影响因素分析——决策树和多分类无序反应变量的logistic回归相结合的方法

目的分析影响上海市嘉定区农村居民就诊单位选择的因素,并探讨logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法的应用。方法采用多分类无序反应变量的logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法,用似然比检验比较模型之间的优劣,确定最佳模型。结果影响嘉定区农村居民选择就诊单位的主要因素是保健制度、年龄、恩格尔系数、性别、看病距离、职业以及保健制度和文化程度的交互作用。结论决策树提供解释变量类别的重新划分和因素之间的相互作用的信息,logistic模型提供因素的主效应作用以及对交互作用是否存在的检验信息,两者结合,可以更加全面地挖掘出对目标变量有影响的因素及因素之间的交互作用。

logistic回归中连续型自变量离散化为二分类变量时适宜分界点的确定

目的提出logistic回归中连续型自变量离散化为二分类变量时的双界点OR值最大化分类法(简称双界点OR值最大法),通过模拟研究评价该法与其他离散化方法的模型拟合效果,并用实例数据进行验证。方法应用R软件中的"Smei Par"包对连续型自变量与logitπ间是否呈单调变化性进行判定;对不满足单调变化关系的自变量,采用连续型变量法(或称原始取值法)、中位数法、单界点P值最小法、双界点OR值最大法对原始数据进行处理后,分别拟合logistic回归模型;从拟合优度、变异的解释程度方面评价模型拟合效果。结果模拟数据和实例数据分析结果均可见,双界点OR值最大法相对于单界点P值最小法能够更合理地反映影响因素和结局的关联,并且与连续型变量法和中位数分类法相比其模型拟合优度、变异的解释程度效果更好。结论在拟合logistic回归模型时,若连续型自变量与logitπ之间呈非单调变化关系时,建议使用双界点OR值最大法对数据进行离散化。

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。

医学统计学成绩影响因素的有序Logistic回归分析

目的分析某高校医学类研究生医学统计学考试成绩的影响因素,为改进教学方法和提高教学质量提供理论依据。方法采用有序Logistic回归方法综合分析医学统计学成绩的影响因素。结果预防医学专业的学生成绩较高;没有分析过科研数据的学生成绩较差;对课堂气氛评价为优的学生成绩最好;学生自我评价统计学思维能力的优劣与成绩高低一致。结论医学统计学成绩的影响因素主要有就读专业、入校前科研数据分析经历、课堂教学气氛等。建议根据学生专业情况安排教学;教师注意活跃课堂教学气氛;布置实际科研数据分析作为学生的课后练习,注重学生实际能力的培养。

2型糖尿病微血管并发症相关因素的有序Logistic回归分析

目的研究2型糖尿病(T2DM)微血管并发症〔主要为糖尿病肾病(DN)、糖尿病视网膜病变(DR)〕的相关因素,为防治提供依据。方法选择T2DM病人190例,根据DN、DR分期分组,比较临床资料的差异,并纳入有序Logistic回归分析微血管病变的危险因素。结果 DR分组中年龄、病程、高血压、TC、HDL、空腹C肽差异有统计学意义(P<0.05),经有序Logistic回归分析后,发现高血压、病程与DR严重程度呈正相关(P<0.05),C肽水平与DR严重程度呈负相关(P<0.05);DN分组中年龄、病程、高血压差异有统计学意义(P<0.05),有序Logistic回归分析示高血压、病程与DN严重程度呈正相关(P<0.05)。结论糖尿病病程、高血压是微血管病变的独立危险因素;空腹C肽是微血管病变的保护因素。