APC泊松对数线性模型及其在肿瘤流行病研究中的应用

[目的]结合实例探讨APC泊松对数线性模型的结构及应用条件；阐明年龄、观察时期和出生队列对乌鲁木齐地区恶性肿瘤死亡率的影响，为恶性肿瘤的预防提供科学的依据。[方法]以乌鲁木齐地区恶性肿瘤死亡病例为研究对象，系统收集该地区1978-1997年恶性肿瘤死亡登记资料，采用SAS软件分析资料。[结果]30岁以上各年龄组患恶性肿瘤的危险性快速增大。30岁以上各组分别与15-19岁年龄组相比差别明显（P〈0．05），与1978-1982年相比，各观察时期的作用不明显（P〉0．05），在所有出生队列中，1914—1942年出生的人群患恶性肿瘤的危险性最大。[结论]乌鲁木齐地区恶性肿瘤死亡率受年龄和出生队列的影响；泊松对数线性模型在应用中为了获得可靠的专业结论需采用合理的数据压缩方法。

基于泊松对数线性模型企业创新产出能力研究

文章以企业创新产出能力为研究切入点,将企业获批专利数量做为创新产出能力的代表性指标,研究企业的创新投入能力、研究开发能力、创新生产能力以及管理创新能力对创新产出能力的影响。通过对海淀区106家科技创新型企业进行问卷调查,以所得第一手调查资料为样本,对海淀区科技创新型企业获批专利数量建立泊松对数线性模型。建模分析结果显示R&D资金投人强度、R&D团队强度、R&D成果转化水平、知识产权管理能力以及企业内部协调能力与获批专利数量正向相关;耗能水平、新产品平均开发周期与企业获批专利数量负向相关。研究同时表明R&D资金投入强度对企业获批专利数量的影响程度最大。

基于广义线性模型的银行信贷机制分析

近年来,随着创业成本的降低,中小微企业不断涌现,成为我国经济发展的中流砥柱。而银行在给予向这些企业贷款时,考虑到规模体量小、盈利能力差、发展不稳定等实际问题,会针对企业的营业情况提前进行评估。本文借助已知发票信息和贷款记录的123家中小微企业作为分析样本,通过对进项、销项发票的价税和、销项与进项的差额、发票作废率、是否有违约记录等变量的拟合,建立对信誉评级的泊松对数线性回归模型,帮助放贷方评定信誉等级A-D。首先,通过归一化处理,统一数据量级,增强可比性;其次,根据相关性分析变量间相互关系,判断是否需要提出变量;最后,借助R语言,建立泊松对数线性模型,逐一分析相关变量的影响,并进行显著性检验,得到最优的多元统计回归模型,帮助银行制定信贷策略,向实力强、信誉等级高的企业多放贷。