大学生劳动行为倾向及影响因素的逻辑回归分析——基于广州地区高校的调查实证研究

劳动行为是劳动者受自身因素和客观环境影响所发起的社会实践或行动,大学生的劳动行为是高校立德树人劳动教育成果的具体体现。以广州地区高校790名大学生为研究对象,将其劳动行为倾向作为因变量,个体、家庭和学校因素作为三个变量组进行分析发现,个人因素对大学生劳动行为倾向不产生影响,家庭生存环境、高校劳动教育侧重点、劳动教育激励对其劳动行为倾向有显著作用。良好的家庭劳动教育氛围对大学生劳动教育认知有显著影响,可通过后天环境影响,提升大学生对劳动教育的价值和自我认同感。此外,基于个人成长需求,高校应通过激励手段提高大学生参与劳动教育的积极性。

基于二元逻辑回归分析的苹果汁鉴伪模型(英文)

为了研究苹果汁中有机酸与掺假苹果汁的关系,从而通过检测有机酸进行质量控制和食品安全监督。该文共收集了340个中国产苹果样本并制成苹果汁,涉及14个试点种植区域的19个品种。通过高效液相色谱测定样本中有机酸的种类和含量。该试验通过添加水、L-苹果酸和蔗糖模拟制作原果汁含量分别为57%,50%和25%的掺假苹果汁。在测得的包括原果汁和掺假果汁的有机酸种类和含量的基础上利用二元逻辑回归分析方法建立了判别模型,用以区别掺假苹果汁,模型的精确度和重现率分别为87.4%和94.51%。统计数据显示该模型判别效果良好,可用于苹果汁的质量控制。研究结果证实苹果汁中特征有机酸指纹图谱可以用来鉴别苹果汁掺假。

基于逻辑回归分析的强震地表破裂预测方法

强震引起的地表破裂通常会对工程结构造成严重的危害,工程建设中要对建设场地是否存在发震断裂以及能否产生地表破裂做出评价。由于地震的发生具有随机性,因此,强震引起的地表破裂也存在着不确定性,对其给予概率的表达符合当前人们对这一问题的认识水平和工程建设的风险选择要求。本文在总结强震地表破裂及震害的基础上,将逻辑回归这一研究多变量参与、预测某一事件发生概率的数学模型引入到强震地表破裂的预测研究中,介绍了逻辑回归方法的基本原理;论证了这一方法用于强震地表破裂概率预测的可行性和适宜性;提出了评价因子以及分级方法;给出了具体的数据计算方法并进行了显著性检验;以汶川特地震为例对模型的适宜性进行了检验和具体应用。本文的研究工作对从事这一领域研究的科技人员有重要的参考价值。

基于逻辑回归分析的虚假财务识别模型

在逻辑回归分析模型基础上,选取注册会计师协会公布非标准审计意见上市公司为样本,并对每个样本公司进行配对,利用样本公司和配对公司财务比率进行模型构建和实证研究,得出每股净资产和扣除非经常损益的每股收益指标具有较强的识别能力,模型识别准确率为82.8%的结论。

读者特征与需求的多元逻辑回归分析

文章以图书馆现刊阅览室的读者和期刊种类为研究对象,对所收集的原始资料进行非条件逻辑回归分析,得出影响期刊读者的主要因素是:高年级、男性、偏远地区、普通专科生、成人本科生、理科专业、入馆日期为2005年8月-10月。

逻辑回归分析的马尔可夫毯学习算法

针对当前的马尔可夫毯学习算法会引入不正确的父子节点和配偶节点的问题,提出了一种基于逻辑回归分析的马尔可夫毯学习算法RA-MMMB.利用MMMB算法得到候选的马尔可夫毯,建立目标变量与候选马尔可夫毯的逻辑回归方程,通过回归分析在保留与目标变量相关性很强的变量的同时,去掉MMMB等算法所引入的弱相关性的错误变量以及其他的弱相关性变量;然后利用G2测试去掉回归分析后候选马尔可夫毯中的兄弟节点,得到目标变量的马尔可夫毯.RA-MMMB算法通过回归分析,减少了条件独立测试的次数,提高了学习的精度.实验比较和分析表明,RA-MMMB算法能有效地发现变量的马尔可夫毯.

难治性分泌性中耳炎发生危险因素逻辑回归分析

目的采用逻辑回归的方法探讨难治性分泌性中耳炎(Intractable secretory otitis media,ISOM)发病的相关危险因素。方法对2006年4月~2013年12月我院耳鼻喉科收治的分泌性中耳炎且资料完整者87例进行回顾性分析,其中ISOM患者41例(55只耳,病例组),非难治性分泌性中耳炎(non-intractable secretory otitis media,NISOM)患者46例(59只耳朵,对照组)。分析比较两组患者的临床特征有无差别,并采用逻辑回归公式计算ISOM的独立危险因素。结果乳突气化不良(P<0.05)、变应性鼻炎(P<0.05)和急性中耳炎治疗不当(P<0.05)患者在ISOM患者中的发生率显著高于NISOM组,Logistic 回归分析显示乳头气化不良(OR=21.56,95CI:17.54~32.17,约0.05)和变应性鼻炎(OR=4.11,95CI:3.21~5.24,P<0.05)与ISOM的发生有关。结论乳头气化不良和变应性鼻炎与ISOM的独立危险因素。

胎儿先天性膈疝的MR肺容积成像:死亡率和应用体外膜氧合技术的逻辑回归分析

目的前瞻性评估基于胎儿肺体积（FLV）的MRI测量，预测先天性膈疝（CDH）胎儿的成活与妊娠30周前后是否需要体外膜肺氧合（ECMO）治疗的逻辑回归分析结果。方法研究经伦理委员会批准并且签订了书面知情同意书。在多平面T2加权半傅里叶采集单次激发扰相自旋回波的MR影像上，对95例妊娠22～39周并患有CDH的胎5L（52例女胎，4例男胎）的FLV进行了测量。计算妊娠30周前后胎儿死亡及需要进行ECMO治疗的例数，进行逻辑回归分析。结果总体上，FLV越高，胎儿生存率越高（P〈0．001），

基于逻辑回归分析的性格测试模型

文章针对九型人格测试问题,在统计学习方法和计算机技术的基础上,从基于逻辑回归分析对九型人格测试进行模型构建的角度开展研究。研究结果表明:文章提出的基于逻辑回归分析的九型人格测试方法能够有效地提高九型人格分类的准确性,同时能够提高测试的效率。

深圳结核杆菌感染多因素条件逻辑回归分析

目的了解深圳光明新区现居住人口结核杆菌感染的现状和易感高危因素,为降低结核杆菌的传播以及为结核病的预防和流行病学调查提供参考依据。方法采用回顾性调查方法,运用多因素条件logistic同归分析对2009年5月至2010年5月的深圳光明新区现居住人口结核杆菌感染者的随访结果以及相关影响因素进行分析。结果深圳市光明新区2009年登记在册的结核病共933例,发病率为0.78‰,活动期比例为0.14‰,低于全国平均水平;多因素条件logistic回归分析显示:人口的流动性,职业,性别,年龄,学历等因素与结核病感染有关,流动人口结核感染概率较常住人口比数比为59.031。结论结核病在深圳光明新区地区呈较为稳定的流行趋势,人口的流动性,职业,性别,年龄,学历与结核感染相关。

基于逻辑回归的二轮车-汽车碰撞事故深度分析

以中国交通事故深入研究（CIDAS）数据库的二轮车-汽车碰撞事故为样本案例,运用PC-Crash软件进行事故重建,获得碰撞信息;对事故案例进行深度分析,得出质量比、保险杠高度、保险杠宽度、碰撞速度、碰撞类型与骑乘人员损伤程度等事故特征参数的统计分布;利用逻辑回归分析方法,研究二轮车骑乘人员损伤程度与质量比、保险杠高度、保险杠宽度、碰撞速度和碰撞类型之间的相关性。结果表明：在城市道路环境的碰撞事故中,质量比大于20;汽车的碰撞速度大于40km/h;二轮车速度为20~30km/h;保险杠高度为0.4~0.5m;前端碰撞情况下造成骑乘人员受致命伤的概率最大。此结果可为制定有利于二轮车骑乘人员损伤保护的策略提供参考。

先天性巨结肠术后并发肠炎危险因素逻辑回归分析

先天性巨结肠(HD)又称先天性无神经节细胞症,HD的发病率为20/10万左右,患儿主要表现为胎便排出延迟,顽固性便秘腹胀、营养不良发育迟缓、巨结肠伴发小肠结肠炎等。我们分析我院收治的HD手术患儿的临床资料,采用Logistic回归的方法探讨HD术后并发肠炎的危险因素。

基于因子分析和有序逻辑回归的大学生数学成绩与平时学习情况的相关性分析

对山东理工大学经济学院的300余名学生进行了问卷调查,问卷的设计主要从四个总的方面展开:课前预习情况、课堂学习情况、课后学习与作业情况以及考前复习情况,最终得到了259个有效数据。对问卷每个选项赋予数值,导入SPSS进行因子分析,然后将期末成绩分为优秀、良好、及格、不及格四个层次进行有序逻辑回归分析,对大学生数学成绩与学生平时学习情况之间的相关性进行分析研究。

工科大学数学成绩与过往数学学习情况的有序逻辑回归和因子分析

通过对山东理工大学在校学生发放调查问卷,收集学生过往成绩及平时学习情况的相关数据,将收集信息数据化处理后,把数据录入Spss进行因子分析。将收集数据中第二学期高数成绩划分为优秀、良好、不及格三个层次,通过有序逻辑回归分析建立模型,通过分析结果确定各变量对第二学期高数成绩的影响。

高血压脑出血及脑梗塞危险因素Logistic回归分析

本文对１８２例脑出血和脑梗塞病人的４４种危险因素进行非配对的病例－对照研究。经Ｌｏｇｒｅｓｓ模型和卡方分析进行多因素及单因素分析，发现脑出血与脑梗塞的危险因素不同，且它们的危险因素作用大小、主次与文献也不同，肯定起作用的因素不同。在脑梗塞组为高血压史和一过性缺血性发作（ＴＩＡ）史，在脑出血组则为高血压病史，情绪的改变、饮酒史和食用蔬菜减少。可能起作用的因素也不同，梗塞组为民族、糖尿病史、情绪改变、饮食结构。怀疑因素在梗塞组则为心脏病史、吸烟种类、饮酒史及酒量、ＣＶＡ家族史、平均收缩压。在脑出血组则为工作年限、家庭收入、高血压年限。饮酒及年限、食品结构、ＣＶＡ家族史、平均收缩压。本文对上述因素的作用大小进行了定量分析。

基于主成分逻辑回归方法的财务失败预测模型

建立了可用于预测财务失败的主成分逻辑回归分析模型,该模型一方面通过主成分的选取不但提取了对财务失败预测有重要影响的信息,而且避免了变量之间所反映信息的重叠;另一方面,通过与主成分分析模型比较,发现该模型比主成分分析模型有着较高的拟合效果,且达到了至少与主成分分析模型相同的预测能力.

影响老年高血压患者血压控制率因素的Logistic回归分析

目的 探讨非药物因素对老年高血压患者血压控制率的影响。方法 对本单位 6 0～ 83岁的 2 6 0例高血压病患者进行问卷调查及血压监测。结果 该组高血压病患者中 ,年龄 <70岁、女性、不吸烟、1级高血压、病程短、非糖尿病高血压患者 ,血压控制率高 (P <0 0 5 )。结论 在人群中进行健康促进干预。

基于逻辑回归的电子企业员工工作满意度研究

工作满意度是组织行为研究的一个重要概念,常有研究者把它设计为顺序因变量,但又怯于数据处理,故将其作为等距变量来分析,进而得出错误结论。文章概略考察了近年发展起来的多分类顺序因变量逻辑回归分析,并用该方法研究了电子企业员工的工作满意度的影响因素,建立了影响因素作用的预测模型。

面向土地覆盖变化信息局域精度预测的逻辑回归协变量选用的直接策略与组合策略

土地覆盖信息是地理国情监测、生态环境建模等领域的重要组成。逻辑回归方法是土地覆盖变化信息局域精度量化颇有潜力的方法之一。在逻辑回归建模中,可从待检验地图提取若干像素尺度的景观指数(如像素类别、同质性、异质性、斑块大小等),用作协变量;基于验证样本,可估计逻辑回归系数,从而进行未采样点位的的精度预测。关于协变量的选择有两种策略:一是直接使用土地覆盖变化图中的若干景观指数作为协变量(直接策略),二是使用两时相的土地覆盖图中相应的景观指数的组合作为协变量(组合策略)。基于武汉部分城区的验证结果显示,两种策略下的逻辑回归预测结果的差异不明显。因此,从提高计算效率的角度,推荐采用直接策略进行土地覆盖变化信息的局域精度预测。

伴SAA增高的缺血性卒中患者相关危险因素Logistic回归分析

目的 探究伴S A A增高的缺血性卒中患者相关危险因素,为临床防治提供参照.方法 回顾性分析医院2013年7月~2016年9月收治的215例缺血性卒中患者的病历记录,根据是否存在S A A增高分组,并利用单因素描述性检验和多因素非条件Logistic回归分析确定影响缺血性脑卒中患者伴发SAA增高的危险因素.结果 将影响缺血性卒中患者SAA水平增高的危险因素按照危险程度由高到低排列为发病至入院时间〉3d（OR=3.457）、存在脑卒中家族史（OR=3.261）、脑梗塞病程〉3年（OR=2.569）、生活作息不规律（OR=2.431）、年龄〉60岁（OR=2.396）、合并高血压（OR=1.851）、合并糖尿病（OR=1.675）、合并高脂血症（OR=1.231）.结论 影响缺血性卒中患者SAA水平升高的危险因素较多,临床上应对合并上述危险因素者加强防范以降低SAA水平.