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。

改进的CloFormer模型与有序回归相结合的年龄评估方法

现有的年龄评估方法通常采用基于卷积神经网络(CNN)的有序回归,然而在预测相邻年龄时,CNN难以捕获全局特征表示,进而导致预测精度的下降。为了解决该问题,提出一种新的将改进的CloFormer模型与有序回归相结合的年龄评估方法。相较于传统的基于CNN的有序回归,CloFormer在捕捉图像特征时能够利用自注意力机制更好地捕捉图像中不同区域之间的关系,从而更好地学习相邻年龄之间的特征差异。首先,优化CloFormer模型;然后,将优化后的CloFormer模型与有序回归相结合,以便更好地利用年龄序列信息,实现更精准的年龄预测;接着,通过端到端优化训练改进后的CloFormer模型和有序回归模型,更好地学习面部特征和年龄序列的关系;最后,在多个公开数据集上对比实验。实验结果表明,所提方法在CACD、AFAD、UTKFace数据集上的均方根误差(RMSE)分别为7.36、4.62、8.28,与基于CNN的有序回归(OR-CNN)、秩一致性有序回归模型(CORAL)等现有年龄评估方法相比,在CACD数据集上分别减小了0.25、0.05,在AFAD数据集上分别减小了0.18、0.03,在UTKFace数据集上分别减小了0.97、0.53,可见所提方法取得了较好的年龄评估结果。

基于有序logistic回归与决策树方法的老年慢性病者获得感影响因素分析

目的了解老年慢性病者获得感情况,探究其影响因素,为后续提升老年慢性病者获得感提供依据。方法本研究数据来源于广东医科大学附属医院的老年慢性病者调查。采用方便抽样对调查期间住院的380名老年高血压、冠心病和慢性前列腺增生患者进行问卷调查,内容包括获得感、社会人口学特征、生理功能、心理功能、社会功能等。采用SPSS 26.0进行单因素多样本秩检验、Spearman相关分析、多因素有序logistic回归模型和CHAID分类决策树分析。结果调查的380名老年慢性病者,2.9%根本没有获得感,40.5%不清楚或中等获得感,66.6%有非常强获得感。多因素有序logistic回归结果显示婚姻状况、文化程度、社会支持、精神支柱等因素均有统计学意义(P<0.05)。未婚,文化程度初中及以下、高中及专科,能像生病前一样与别人来往,精神支柱没有或一般能让其感受到生命意义,适度活动受到限制的老年慢性病者获得感相对较低,OR值分别为0.318、0.172、0.307、0.500、0.145、0.407、0.545。平时没有感受到情绪低落或忧伤,没有因为患病及治疗造成家庭经济困难的老年慢性病者获得感较高,OR值分别为3.042和1.988。分类决策树分析结果显示精神支柱能让感受到生命的意义或生活的价值、是否能像生病前一样和别人来往、患病造成家庭经济困难、适度活动受到限制是影响老年慢性病者获得感的重要因素。结论需关注老年慢性病者精神心理层面的需求,维持人际交往,采取针对性的措施尽可能帮助它们降低活动受限程度,从而提升老年慢性病者获得感。

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。

基于有序Logistic回归模型的通风系统评价

矿井通风系统是保障煤矿安全生产的重要前提。为了对矿井通风系统综合稳定性进行有效评价,建立了有序Logistic回归模型。综合考虑影响矿井通风系统稳定性的主要因素,选取了矿井通风合理性因子、通风网络因子、通风经济因子、通风动力因子以及通风系统属性因子5个一类指标,并将其分为14个二类指标,将二类指标作为模型的自变量,矿井通风系统的安全水平作为模型的预测结果,并利用矿井实测数据进行预测和分析。结果表明,利用有序Logistic回归模型能够对矿井通风系统进行有效的安全评价。

基于有序Logistic回归模型的城市居民环境保护行为影响因素分析——以福州市区的实地调查为例

环境问题不仅会制约中国经济发展和国家治理体系和治理能力现代化的水平,而且也是社会个体行为呈现差异的有关因素。基于计划行为理论自主设计调查问卷对福州市区展开调查,以行为意向、态度、主观规范、知觉行为控制、公众参与五个主要角度来研究居民环境保护行为的影响机理,在合理的假设条件下构建有序Logistic回归模型并运用STATA15.0软件对居民环境保护行为及其影响因素进行回归分析。

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。

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 。

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。

有序分类数据回归模型及医学应用

实际工作中经常遇到这样一类多元数据,反应变量Y是按等级划分的,Y的取值为1,2,…,k,表示k个有序分类,另外有解释变量X～T=（X1,X2,…Xp）,它既可能是离散的,也可能是连续或二者混合的。本文所说的“有序”是对反应变量Y而言的。对这类资料的分析,目前国内主要采用线性模型和多类判别模型。这些模型对资料要求严格。

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。

基于有序Logistic回归的城市人行道服务水平研究

科学的人行道服务水平评价方法可以为营造良好的步行出行环境提供有力的理论支撑.针对人行道服务水平等级为定序变量的特点,本文提出了基于有序Logistic回归模型的人行道服务水平评价方法.首先,选择北京市交通枢纽地区34条典型人行道进行行人满意度调查,获取典型、全面的数据样本;然后,采用模糊C均值聚类方法得到行人满意度与人行道服务水平等级的对应关系;最后,应用逐步回归方法提取人行道服务水平显著性影响因素并分析其影响机理,进而建立人行道服务水平等级的有序Logistic回归模型.通过实际验证,模型精度较现有的线性回归模型有所提高.

有序概率回归模型下的城乡居民文化消费与幸福感关系研究——基于2013年CGSS调查数据

以2013年CGSS调查数据为基础,运用有序概率回归模型的统计方法,对影响居民主观幸福感的消费维度进行论证分析,并得出以下结论:不同消费方式给居民带来的幸福感程度不同,文化消费比物质消费带给居民的幸福感更强,男性比女性的幸福感更高,城镇居民比农村居民幸福感更高等。对此,政府应加强文化产品和服务的有效供给,提高城乡居民收入,尤其是农村居民可支配收入,引导居民树立健康的文化消费观。

城市工人抑郁症状影响因素的有序等级回归分析

随着改革开放的不断深入，产业结构的调整、分配模式的改变及多种经济形式的形成与发展，使得现阶段工人的社会地位与传统体制下工人的社会地位相比，出现了明显的“地位落差”，工人内心产生相当的失落和不满，易引发各类心理问题，需要引起重视。本研究采用中文版流调用抑郁量表对沈阳城市工人的抑郁症状进行面访调查，并采用有序等级回归模型分析其影响因素，为相关部门制定相应的防治对策提供参考依据。

基于有序logistic回归的乌鲁木齐市≥65岁社区老年人自评健康影响因素分析

目的:分析乌鲁木齐市≥65岁老年人自评健康状况影响因素方法:利用有序分类logistic回归模型分析结果:有序回归分析发现年龄、家庭收入水平、对自身健康的重视程度、是否患有慢性病、经济来源、行走能力、参加社会活动频率、对社区卫生服务满意度对自评健康影响显著结论:社区卫生服务是提高老年人自评健康状况重要途径和有效方法。

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R的有序分类资料logistic回归分析

本文描述有序分类资料的logistic回归模型及参数估计与假设检验,以R语言作为分析工具,利用程序包MASS中的polr函数对数据文件进行回归系数的估计及模型拟合检验,从而完成统计推断。

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。