基于多项有序逻辑回归的大学生数学成绩影响因素分析

运用多项有序逻辑回归分析的方法,建立模型,通过平时学习情况对大学生成绩等级进行分析预测,结果表明,有考研计划、听课认真情况以及高考数学成绩会对大学生数学成绩趋于优秀有较大的影响,自觉做作业和整理笔记对大学生期末数学成绩没有较大的促进作用,课前适当程度的预习对大学生数学成绩有一定的帮助,同时模型预测准确度达51.69%。

基于多项有序Logistic回归的汽车购买意愿影响因素研究

本文以UCI机器学习数据库中的1728条汽车评价数据为研究对象,旨在探究影响消费者汽车购买意愿的因素以及有序Logistic模型在分类预测中的效果。数据集总共包括七个变量,其中消费者汽车购买意愿为因变量,购入费用、维修费用、车门数、座位、内部空间、安全程度为自变量,除车门数和座位外,其余变量均为分类型变量;本文借助于统计软件R,采用多项有序Logistic回归模型进行建模预测后发现:1) 购入费用和维修费用对消费者汽车购买意愿有显著的负向影响,车门数、座位数、内部空间、安全性对消费者汽车购买意愿有显著的正向影响;2) 安全性这个自变量对消费者汽车购买意愿的影响最大,其回归系数值为2.743,同时其优势比(OR值)为15.531,意味着安全性增加一个单位时,购买意愿的变化(增加)幅度为15.531倍;3) 利用构建的多项有序Logistic回归模型对测试集数据(后30%)进行预测时,对整体多项预测准确率达到了0.815,从因变量具体类别来看:Class: 0 (unacc)和Class: 3 (Vgood)的预测准确率最高,分别为0.830和0.829,Class: 2 (good)准确率最差仅为0.499。

基于logistic回归模型的打车软件市场规模影响因素研究

打车软件的快速发展,将会对传统出租车市场的未来产生重大的影响,甚至会颠覆其原有消费模式,因此竞争激烈。该文从用户角度出发,设计并通过网络发放调查问卷,对打车软件市场规模影响因素进行了调查和数据分析,并以其结果为样本,结合聚类分析方法,通过建立多项有序logistic回归模型,对打车软件市场规模的影响因素进行实证分析。研究表明,各因素中补贴对打车软件使用频率的影响最大。最后对结果进行了现实意义的分析,并就此提出打车软件竞争策略建议。

责任共担与养老风险梯次应对——基于CGSS(2018)的居民养老责任主体选择及影响因素研究

利用CGSS(2018)数据,使用多项有序Logit回归模型进行分析。结果表明,当个人身体健康状况和经济状况良好时,居民倾向自己作为主要的养老依靠;当家庭经济状况良好、子女数量较多时,居民倾向家庭作为其养老责任主体;当居民对社会信任程度较低、缴纳养老保险时,居民倾向政府作为其养老责任主体。因此,明确各养老责任主体的责任范围使其在各自的责任范围内各司其职。

农村基层自治组织功能与农民政治参与程度——基于十省农户调查数据实证分析

农民政治参与程度及其影响因素对农村社会治理和经济发展有重要意义。基于全国十省市28个行政村的问卷调查数据,利用多项有序回归方法对农民参与选举的程度和影响因素进行实证分析。结果表明,农村整体政治参与程度不高,基层自治组织功能发挥的有效性不足,农民对基层自治组织功能发挥情况的评价能够影响到农民的政治参与行为。

居民文化消费满意度影响因素分析

文章以居民文化消费满意度调查问卷数据为基础,通过对影响居民文化消费满意度的主要因素进行单因素方差分析和多项有序Logistic回归分析,结果表明:居民年龄、户籍、月收入、文化产品种类、文化产品价格、文化场所远近和业余时间是影响居民文化消费满意度的主要因素。

研究生拖延行为的分布特征、影响因素及对策研究

对多所高等院校研究生进行问卷调查,实证分析了研究生拖延行为的分布特征和影响因素。研究结果显示,研究生的拖延程度与性别、专业、升学方式显著相关,而与年级和学位类型没有显著相关关系,行为动机、周边环境、个人性格等因素都会对研究生拖延等级产生显著影响。据此,提出了端正思想动机、提升自身的时间管理能力、积极借助学校心理健康资源弥补自身性格缺陷等应对措施。

认知社会资本对农村中老年人自评健康的影响——来自CFPS 2016的证据

本文基于CFPS 2016数据,运用描述分析和多项有序Logistic回归模型,分析了农村中老年人自评健康分布特征,并从信任、帮助感知状况和互惠三个维度,探讨了认知社会资本对农村中老年人自评健康的总体影响及分性别、年龄段差异。结果显示:农村中老年人自评健康状况总体较差且存在自评健康不平等现象;认知社会资本三个维度均与中老年人自评健康状况显著相关,较低信任、较差帮助感知状况以及较差互惠的中老年人更可能报告不良自评健康等级;认知社会资本的影响存在性别和年龄段差异,女性主要受信任、帮助感知显著影响,而男性则受互惠影响,认知社会资本的影响集中于中年人和低龄老年人,对中高龄老年人影响不显著。由此,提出相关措施建议以促进农村居民认知社会资本的培养。

基于Logistic模型的老年教育满意度影响因素实证研究

老年教育不仅是提升老年人生活质量、实现积极养老的重要举措,更是我国老龄事业发展必不可少的重要组成部分。以内蒙古地区老年人社区教育调研数据为基础,通过构建多元有序回归模型,对老年教育满意度影响因素进行实证探索,结果显示社区教育人员、社区教育设施、社区教育内容、受教育程度、年均收入、行政区划、学习时长七个因素对老年教育满意度具有显著影响,依此建立老年教育满意度影响因素框架模型,进一步提出强化老年教育队伍培训、完善老年教育设施配套、按需设计老年教育内容、持续优化老年教育方式四点建议,为提升我国老年教育总体水平、助力我国老年教育发展提供借鉴。

欠发达地区农民工保险需求偏好及影响因素探究——基于陕西省西安市的调研数据

农民工作为城市中的弱势群体,面对大量风险却缺乏独立承担风险的能力。其保险保障问题也是当前社会的热点和难点问题。本文利用西安市实地调研数据,针对农民工保险需求问题,采用序数效用函数和多项有序回归模型进行实证研究。结果表明:农民工的保险需求偏好依次为医疗保险、养老保险、商业保险、失业保险、工伤保险、生育保险;年龄、受教育程度、婚姻状况、身体状况、企业类型、技能培训、工作场所和月工资收入是影响农民工保险实际需求的主要因素。

手机目标用户的精准营销分析

科技飞速发展的时代,智能手机市场的竞争愈演愈烈。为了了解目标客户,作好精准营销,本文建立了多项有序回归模型、因子分析模型。首先从目标用户的基本信息特征出发,将性别、年龄、学历及职位作为解释变量,建立多项有序回归模型,其次对重点反映网络行为特征的数据进行了提取,建立因子分析模型。最终结果显示:目标用户的"购买"行为是否发生与年龄、性别和学历均呈正比;而目标用户的"购买"行为与所从事职业呈反比。网络活跃指数最高,网络购物指数次之,在线视频指数最小。

上海市通勤高碳排放群体识别与特征分析

近年来,居民交通需求的扩大导致交通领域的碳排放量不断增加。而通勤作为交通出行的刚性需求,对碳排放有重要影响。基于2013年"上海居民生活碳消费状况调查"中的交通出行数据,本文测算并深入分析了上海市常住居民的日通勤碳排放量及分布情况。结果显示,上海市常住居民人均通勤碳排放量为1 213.9g/日,个体间差异巨大,20%的通勤群体碳排放量占总通勤碳排放的80.6%。本文结合发达国家的交通碳排放情况和调研的实际情况,将人均通勤碳排放量3 000g/日及以上的个人定义为显著高碳排放者,此类人群约占总样本量的11.5%;而将目前碳排放量低于3 000g/日,但选择高碳出行方式的个人定义为潜在高碳排放者。通过有序多项Logistic回归分析发现,显著的通勤高碳排放者主要是男性群体,而潜在的高碳排放者受接送孩子等家庭因素的影响更多,且多为远郊区的居民。收入和受教育水平高是通勤显著高碳排放者和潜在高碳排放者的共同特征。