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。

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。

基于空间广义有序Probit模型的高速公路事故严重程度分析

为深入了解影响高速公路交通事故严重程度的显著因素,以广深沿江高速东莞段2014—2019年事故数据为研究对象,将事故严重程度分为3类(即无伤亡事故、轻伤事故、重伤亡事故),并以事故严重程度为因变量、13个潜在影响因素为自变量,通过条件自回归先验解析相邻事故间的空间相关性,建立不同关联距离阈值的空间广义有序Probit模型。结果表明:事故数据间存在显著的空间关联;空间广义有序Probit模型优于广义有序Probit模型和多项Logit模型,基于250 m关联距离阈值的空间广义有序Probit模型表现最优。该模型参数估计显示:车辆类型和归属地、事故发生时间、事故地点曲率、桥梁路段和事故类型对高速公路事故严重程度均有显著影响。边际效应结果表明:相对于小汽车间的交通事故,涉及客车、货车和其他类型车辆的交通事故导致人员重伤亡的概率分别增加3.27%、1.53%和4.11%;外省车使得重伤亡事故的发生概率增加1.02%;相对于周末、春季和桥梁路段,工作日、夏季和非桥梁路段发生的交通事故导致人员重伤亡的概率分别提高0.87%、2.38%和0.08%;单车事故导致重伤亡的概率比多车事故低1.64%;事故地点曲率每增加1 km-1,重伤亡事故的概率将降低1.54%。

基于有序Probit模型的铁路险兆事件影响因素识别研究

为识别铁路险兆事件的影响因素,以宜春车务段2017年9月—2017年10月共1870条数据为样本,以铁路险兆事件等级为因变量,事件原因、环境特征和事件特征为自变量建立有序Probit模型,探究人、设备、环境和管理因素对铁路险兆事件严重影响程度。研究结果表明:设备设施未按规定防护是影响严重性险兆事件发生的主要因素;与其他人为因素相比,未执行相关作业规定对增加险兆事件严重程度有显著作用。研究结果可为铁路管理部门实现事故预控提供依据。

有序标签噪声的鲁棒估计与过滤方法

较大规模的标注数据集中难免会存在标签噪声,这在一定程度上限制了模型的泛化性能。有序回归数据集的标签是离散值,但不同标签之间又有一定次序关系。虽然有序回归的标签兼有分类和回归标签的特征,但面向分类和回归任务的标签噪声过滤算法对有序标签噪声并不完全适用。针对此问题,提出了标签含噪时回归模型的Akaike泛化误差估计,在此基础上设计了面向有序回归任务的标签噪声过滤框架。此外,提出了一种鲁棒的有序标签噪声估计方法,其采用基于中位数的融合策略以降低异常估计分量的干扰。最后,该方法与所提框架结合形成了噪声鲁棒融合过滤(Robust Fusion Filtering,RFF)算法。在标准数据集和真实年龄估计数据集上均验证了算法的有效性。实验结果表明,在有序回归任务中,RFF算法性能优于其他分类和回归过滤算法,能够适应不同类型的噪声数据,并有效提升数据质量和模型泛化性能。

基于有序PROBIT模型的历史文化街区风貌满意度研究

以大召历史文化街区为研究对象,在构建风貌要素指标体系的基础上,采用民众风貌感知数据,运用有序Probit模型、边际效用分析与I-S评分法,研究风貌要素满意度对总体风貌满意度的影响机理,以此对风貌改造工作提出精准建议。结果表明:街道服务设施特点、灯光照明、景观特点与历史文化之“风”四个风貌要素满意度对总体风貌满意度具有显著影响;相比于男性,女性对街区风貌的要求更高,更不容易被满足;风貌要素优先提升权从高到低依次为街道服务设施特点、灯光照明、景观特点与历史文化之“风”。

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。

探究氢燃料电池汽车接受程度的影响因素——基于有序Probit模型的分析

本文基于有序Probit模型,利用问卷回收数据,探究影响公众对氢燃料电池汽车接受程度的影响因素,实证分析的结果表明:受访者的个体特征相较于家庭特征而言,对于氢燃料电池汽车的接受程度影响较小,且家庭特征的影响更为显著;受访者对于氢燃料电池汽车相关知识的匮乏导致了其对于氢燃料电池汽车大多保持中立或一般接受的态度。政府在推进氢燃料电池汽车产业发展的同时,必须时刻关注普通大众的接受程度,因为其在很大程度上决定了该产业在未来的发展走向。

基于双有序性约束的人脸年龄估计研究

目的人类年龄是人类识别和搜索任务中的重要特征,现有研究一般将人脸年龄估计视为传统的分类任务,忽略了年龄之间的有序特征,导致估计年龄与真实年龄之间的差距较大,因此,有必要寻找一种方法以缩小估计年龄与实际年龄的差距。方法提出一种基于双有序性约束卷积神经网络模型(DO-CNN)的人脸图像年龄估计方法。首先,DO-CNN使用基于广义Logistic分布的有序回归模型作为卷积神经网络的分类器,并验证比其他有序分类器在人脸估计任务上的优越性;接着,进一步提出有序竞争比损失函数,在传统竞争比损失函数上,通过引入风险项使损失函数注意到预测年龄与真实年龄的误差,进而指导模型缩小估计年龄与真实年龄的差距。结果在开源人脸图像年龄数据集FGNET和AgeDB上的对比实验显示:相比现有研究方法,DO-CNN分别提升约12%和3%的准确率,当允许的误差范围扩大后,该优势依然保持。此外,基于广义Logistic分布的有序回归分类器相比基于其他分布的有序回归分类器具有明显提升。结论实验结果表明:基于双有序性约束的卷积神经网络模型可以明显提升人脸年龄估计的准确率,并减少年龄估计的实际误差。

新媒体使用对农村年轻女性创业意愿的影响——基于有序Probit模型的实证研究

文章主要在理论分析与假设基础上,通过对河南省进行问卷调查获取数据,建立有序Probit模型检验新媒体使用对农村年轻女性创业意愿影响及其机制。结果表明:与传统观念相反,新媒体使用显著提升了农村年轻女性创业意愿,通过降低传统观念的影响,表现出完全的中介效应机制。根据结论提出了促进农村年轻女性创业的建议。

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。

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。

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。

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。

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。