中国中部地区群众体育锻炼、消费模型的实证研究——基于有序probit回归模型的研究

采用文献资料调研、数理统计、问卷调查等方法对中部地区群众参与体育运动频率和体育费用支出进行分析,研究社会人口变量以及经济变量在群众参与体育运动的频率和体育运动消费的次数中所起的作用,及其各分类变量对群众参与体育运动与体育消费支出的影响;研究结果显示,不同性别、年龄、教育程度、收入、职业、家庭类型等人群变量都会对体育运动的参与频次与体育消费产生影响。

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Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究

通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。

基于多元有序logistic回归分析法的汽车定价策略

为增强汽车A级细分市场产品的价格竞争力以提高消费者购买意愿,从微观角度探究消费者对A级细分市场的汽车特征装备的感知价值,进而构建基于消费者价值感知理论的汽车定价策略模型。首先,通过200份调研问卷收集消费者对A级细分市场的汽车特征装备的感知价值数据;其次,基于多元有序Logistic回归分析法,验证了特征装备对汽车感知价值有正向影响,并基于参数估计构建了基于价值感知理论的汽车定价模型;最后,选取某品牌A级细分市场中的SUV车型作为本品研究对象,选取价格和轴距尺寸与本品相近的某品牌A级SUV车型作为竞品进行对比分析。结果表明:根据该定价模型推导出的本品在价格竞争力上显著高于竞品,其中基础版车型的价格竞争力高11.52%,豪华版车型的价格竞争力高13.75%,证明该定价模型在工程实践中的应用潜力和价值。

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。

基于Probit回归的小企业债信评级模型及实证

小企业债信评级系指评价一笔小企业的债务信用资质的高低和债务违约损失率的大小.它事关银行贷款的风险管理以及合格的小企业能否得到融资.因此、债信评级的指标必须能直接鉴别小企业的违约状态.以等级评分和排序为目的的现有的信用评级体系并不评价一笔债务违约损失率大小,现有的信用评级体系也没有任何证据表明其评级指标体系与企业违约状态的鉴别能力有关.本研究根据指标对违约状态鉴别能力的大小遴选指标体系,建立了小企业债信评级体系.本文的创新与特色一是在偏相关系数大于0.7、反映信息重复的一对高度相关的指标中,删除F值小、对小企业违约状态判别能力弱的指标,既避免了第一次筛选后评级指标体系的信息冗余、又避免了误删对违约状态影响大的指标.改变了现有研究评级体系指标的遴选与指标违约状态的鉴别能力无关的状况.二是通过求解违约状态变量与评价指标之间Probit回归方程的回归系数β和回归系数的标准误差SE_β,构建Wald统计量对回归系数β的显著水平进行检验,剔除对小企业违约状态影响小的、回归系数β不显著的指标,保证了第二次筛选出的指标能显著区分企业的违约状态.三是研究表明本文构造的指标体系的感受型曲线ROC的面积AUC大于0.9,不仅保证单个指标能有效区分违约状态,同时确保了整体构建的指标体系对违约状态具有极强的鉴别能力.四是研究结果表明,满足信用等级越高、违约损失率越低的小企业债信评级指标体系的非财务指标权重为56%.五是通过对1 231笔小企业贷款数据进行实证,结果表明:速动比率、总资产增长率、行业景气指数等23个指标能够显著区分小企业的违约状态.

基于Probit回归的绿色农产品消费影响因素及购买行为分析

以黑龙江省城镇居民为样本,通过对消费者自然、社会属性、消费行为与习惯、消费动机及认知与信任度等特性的调研和分析,论述了影响绿色农产品消费的主要因素及其作用机理,建立了基于Probit回归的购买行为预测模型。研究表明除收入、价格等传统经济变量以外,消费者关注度、信任度及支付意愿也将对其购买行为产生重要影响;信息不对称、消费信心不足以及溢价水平过高是其拒购的主要原因。最后针对研究结论提出了相应的改进策略和建议。

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。

我国居民医疗需求影响因素的实证分析--有序probit模型的半参数估计

本文以个人潜在医疗需求为潜变量,以表示患病情况的有序离散变量为被解释变量,建立了有序probit回归模型,目的在于考察年龄、收入、性别、教育等主要个人人口特征和经济社会地位变量对医疗需求的影响。本文实证分析采用的是中国健康与营养调查2004年的微观调查数据,采用半参数方法对模型进行了估计。估计结果显示:年龄、性别、婚姻状态、居住在农村、收入水平、教育水平对个人的医疗需求有不同程度的影响。实证分析结果对于预测我国医疗费用的发展趋势和缓和医疗服务中的不平等问题都有参考价值。

西部地区农民养老模式选择意愿的影响因素分析——基于有序Probit模型和结构方程模型的实证研究

基于微观调查数据,利用有序Probit模型和结构方程模型对影响中国西部地区农民养老模式选择意愿的因素进行了系统分析。研究发现:西部地区农民倾向于选择依靠家庭和自我相结合的养老模式。潜变量个人禀赋、家庭特征、认知程度对农民养老模式选择意愿的影响显著,而社区特征的影响不显著;可观测变量年龄、健康状况、文化程度、从事职业、家庭男孩数、家庭生活水平、是否听说过新农保、是否听说过商业养老保险等对农民养老模式选择意愿的影响显著,而性别、婚姻状况、个人年收入、家庭人口数、家庭女孩数、家庭劳动力数、家庭承包土地数、离最近公路距离、离最近县城距离等变量对农民养老模式选择意愿并无显著影响。

利用有序Probit模型进行健康需求分析

目的:利用有序Probit模型建立健康需求模型,分析社会经济因素对健康需求的影响,为相关的卫生政策制定提供参考。方法:按性别、地区,采用分层抽样方法获得样本,其中男性506人,女性470人,来自城镇和农村的分别为450人和526人。以健康状态为因变量,以年龄、收入、教育、婚姻以及健康行为等因素为自变量,在STATA软件中,利用有序Probit模型进行分析。结果:①在两个模型中,收入、教育、年龄差异都具有显著性意义(P<0.05)。健康需求随着收入和教育程度的增加而增加,年龄增加则卫生需求减少;男性比女性的健康需求更大,因为男性是家庭的主要收入者,供其自由支配的收入较多;家庭孩子数量作为一个增加健康需求有意义的变量可能是由于随着孩子数量的增加,父母的责任心和健康时间增加,导致对健康的需求增加。②常规的吸烟和饮用白酒对健康需求有负的影响,因为这两个变量增强了人们对健康的轻视。③相反,体育锻炼使人们更加重视健康,因而该变量对健康需求有正向影响。结论:制定卫生政策应该考虑社会经济因素的影响,利用相关模型可以使政策制定更加科学合理。

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。

工程硕士在职研究生学位论文质量与个人背景特征——基于有序Probit模型的实证分析

在多年教育实践的基础上,国内的研究者们对提高专业学位研究生培养质量问题发表了许多论文,但大多是一般性的工作经验总结,鲜有人能够上升到教育学、社会学、心理学理论层面的研究,更没有做到基于统计学方法的科学实证检验。借鉴英文文献中关于欧美国家同类问题的理论和实证研究成果,采用某"985"高校2008—2011年毕业的2 366名工程硕士专业学位在职研究生的数据,应用有序probit模型,对学位论文的质量与在职研究生的人口学、职业经验、本科教育等背景特征之间的关系进行实证分析,得出了一些能够弥补现有中文文献空白的结论。

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.

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。