家庭暴力施暴者的社会心理多因素Logestic回归分析

目的:探讨家庭男性躯体施暴者的社会心理学因素,为进一步干预家庭暴力提供帮助。方法:采用病例对照研究,对156例社区家庭男性躯体施暴者和44例正常对照组用社会人口学指标、社会支持量表、父母养育方式量表、儿童期虐待问卷、艾森克人格问卷、反社会人格症状问卷、症状自评量表、应付方式问卷、家庭功能问卷进行评定,对多种因素进行Logestic回归分析。结果:Logestic回归分析依次进入方程的是婚后夫妻关系,父亲惩罚、严厉的养育方式,嗜烟、反社会人格障碍症状、外向型人格、主观的社会支持、情感介入和退避的应付方式。结论:父亲惩罚、严厉的养育方式,嗜烟,外向性格,社会支持和情感介入6个变量是家庭躯体暴力男性施暴者最显著的预测指标。

断点回归方法及应用实现

目的完整、系统介绍断点回归设计(RDD)原理及统计方法,为其在公共卫生领域应用提供参考。方法在介绍断点回归设计原理基础上,用室内甲醛干预的实例演示了利用Stata软件实现断点回归统计方法的过程,介绍和比较属于参数法的多项式回归和属于非参数法的局部线性回归的分析方法和结果。结果RDD是一种准实验设计,对研究对象没有随机分组,而是选择一个与干预措施有关的变量,根据该变量的取值选择切点划分干预组和对照组。RDD在内部有效性方面优于其他准实验设计,但外部有效性受到一定限制。基于观察性资料的RDD不仅可控制可观测的混杂因素,还可控制无法观测的混杂因素,也更符合伦理道德。在本文实例中,多项式回归和局部线性回归两种分析方法的结果基本一致。结论RDD在公共卫生领域的真实世界研究中有广阔的应用前景,为科学评估干预政策和提供高质量决策依据提供新的思路和方法。

基于非线性逻辑回归的M-Score模型优化研究

文章以我国沪深A股市场2010—2020年因财务报表舞弊被中国证监会、上海证券交易所和深圳证券交易所处罚的441家上市公司为样本,研究了M-Score模型在我国A股上市公司财务舞弊识别中的有效性,利用统计学方法分析了模型失效的原因,并提出了一种基于非线性逻辑回归的M-Score模型优化方法。

基于机器学习的空气源热泵干燥能耗回归预测

为了降低空气源热泵干燥过程能耗,研究了空气源热泵干燥能耗特性,采用多元线性回归模型(multivariate linear regression model, MLRM)和BP神经网络(back propagation neural network, BPNN)模型来预测干燥工艺能耗。在分析干燥能耗影响特征参数的基础上,提出将干燥工艺过程进行切分处理的方法以降低数据获取难度。选取烘房设定温度、烘房设定湿度、烘房初始温度、烘房初始湿度、环境平均温度、环境平均湿度、物料质量和初始含水率8个特征参数作为模型输入,能耗和物料结束含水率作为模型输出。使用MLRM模型、BPNN模型和其他机器学习模型进行能耗预测,MLRM模型对能耗拟合的决定系数为0.739,对物料结束含水率拟合的决定系数为0.931;BPNN模型使用Sigmoid函数作为激活函数时对能耗拟合的决定系数最高,为0.828,使用Identity函数作为激活函数时对物料结束含水率拟合的决定系数最高,为0.942,拟合效果优于其他机器学习模型,能够满足实际生产需求。以复水豌豆为干燥对象设计加载物料65 kg、持续时间4 h的完整变温变湿干燥工艺进行验证试验,结果表明:试验总能耗为15.066 kW·h,MLRM模型和BPNN模型的预测总能耗分别为14.476 kW·h、15.183 kW·h,预测精度分别为96.08%、99.23%;试验结束含水率为8.541%,MLRM模型和BPNN模型的预测结束含水率分别为9.560%、8.889%,预测精度分别为88.07%、95.93%。该研究提出了一种使用MLRM模型和BPNN模型对空气源热泵干燥能耗进行分段精准预测的有效手段,对于优化干燥工艺和降低干燥能耗具有实际意义。

基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法

针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取的特征进行分类,实现对异常流量的检测。仿真实验结果表明,所提算法可以分析不同攻击向量,避免噪声数据的干扰,进而提高电网异常流量检测的精度,对于流量数据处理具有重要意义。

糖尿病肾脏疾病预后影响因素的COX比例风险回归模型分析

目的基于COX比例风险回归模型分析糖尿病肾脏疾病(diabetic kidney disease,DKD)预后的影响因素,为临床早期评估和防治DKD提供科学的依据。方法收集多中心(河南中医药大学第一附属医院、河南中医药大学第三附属医院、河南省中医院及郑州市人民医院)2010—2021年就诊治疗的DKD患者资料,包括一般资料、实验室指标、中医辨证分型及中医药治疗,以肾小球滤过率(eGFR)下降≥50%、血肌酐(Scr)翻倍、DKD 5期、死亡为结局指标,随访其发生时间及情况,利用COX比例风险回归模型分析筛选DKD预后影响因素。结果本研究最终纳入1947例患者,随访时间为4.65(4.557~4.746)年,发生复合终点事件305例(15.67%)。单因素COX回归分析结果表明,不同年龄、DKD病程≥4年、饮酒史、吸烟史、高血压、冠心病、脑血管病、糖尿病足、糖尿病眼病、糖化血红蛋白(HbA1c)、血尿酸(SUA)、Scr、24 h尿蛋白定量(24 h-UTP)、eGFR、湿热血瘀证、脾肾气虚兼湿聚血瘀证、脾肾阳虚兼血瘀证、中药熏洗、服用中药患者DKD预后情况比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素COX回归分析结果表明,年龄[HR(95%CI)=2.52(1.92,3.30)]、DKD病程[HR(95%CI)=1.62(1.09,2.42)]、吸烟史[HR(95%CI)=1.61(1.13,2.29)]、饮酒史[HR(95%CI)=1.41(1.01,1.95)]、脑血管病[HR(95%CI)=1.33(1.01,1.75)]、糖尿病眼病[HR(95%CI)=1.43(1.13,1.82)]、SUA[HR(95%CI)=1.72(1.26,2.33)]、24 h-UTP[HR(95%CI)=1.48(1.14,1.91)]、脾肾气虚兼湿聚血瘀证[HR(95%CI)=2.22(1.44,3.43)]与DKD发生终点事件的风险关系密切(P<0.05),服用中药[HR(95%CI)=2.57(2.00,3.31)]能够减少终点事件的发生(P<0.05)。结论年龄、DKD病程、吸烟史、饮酒史、脑血管病、糖尿病眼病、SUA、24 h-UTP、脾肾气虚兼湿聚血瘀证是影响DKD患者预后的危险因素,而服用中药治疗为其保护因素。

基于贝叶斯优化支持向量回归的流线型箱梁颤振气动外形优化方法

为解决风洞试验耗时费力和计算流体动力学(CFD)计算量大的问题,提出了一套新型流线型箱梁断面颤振性能气动外形优化方法.以风嘴参数为设计变量,利用CFD获取断面三分力系数,以准定常理论估算的颤振临界风速为优化目标.根据贝叶斯优化支持向量回归构建代理模型,利用混合加点法更新模型,通过寻优算法确定最优断面.以虎门大桥为例,得到桥梁在可行域内颤振性能最佳的断面方案.结果表明,风嘴升高,颤振临界风速先增后减,相对高度为0.6时整体性能较优,相对高度为0.7时可获得最优断面.底板宽增加,颤振性能显著降低,下斜腹板倾角为14°~16°时颤振性能最优.断面优化后桥梁颤振临界风速相比原始断面提升约31%.

高校发展性教师评价的逻辑困境与价值回归

高校教师评价是学术与人事管理的核心要件,是深化高等教育评价改革的重要内容,其出发点既要推动学校人才培养和知识创新能力的提高,也要促进教师个人的职业发展,进而从根本上推动高等教育强国建设。论文采用质性研究方法,分析高校教师因评价的绩效逻辑、量化逻辑和结果逻辑导向带来的学术信念动摇,行为方式异化,以及学术生态破坏等问题,基于高校教师评价现状及其影响机制模型,提出发展性教师评价应该回归大学使命、回归大学教育精神、回归教师评价本真意义。

数字经济推动共同富裕发展的影响路径研究——基于山东省面板数据和地理回归加权模型

数字经济的迅速发展促进了经济效率的提升,进而对区域共同富裕发展产生影响。在构建数字经济与共同富裕发展理论分析框架基础上,基于2015—2021年山东省各地市的面板数据,测度其数字经济与共同富裕发展水平,构建计量模型分析数字经济对共同富裕发展的影响,利用调节效应和地理加权回归模型分析数字经济影响共同富裕发展的路径和区域差异性。研究发现:山东省数字经济与共同富裕发展存在显著的区域分异性;数字经济对共同富裕发展具有显著的正向作用,能够通过产业结构升级、居民收入水平提高、信息基础设施完善3条路径推动区域共同富裕的发展。据此提出完善信息基础设施建设、推动数字经济与产业发展融合、加强区域内和区域间协调发展的政策建议。

数字经济对共同富裕的影响研究——基于面板回归模型的实证分析

数字经济已成为我国经济增长的新动力,是实现共同富裕的关键力量。选取2011—2020年全国31个省份面板数据,采用主成分法和熵值法测算共同富裕水平,用面板回归模型分析数字经济对共同富裕的影响效应,进而运用中介效应模型探讨研发投入与技术创新作为中介变量的间接影响,最后进行异质性分析。研究发现:数字经济对共同富裕具有正向影响作用,数字经济对共同富裕的影响作用存在时间异质性和区域异质性,研发投入和技术创新是影响共同富裕水平的重要机制。基于此,提出建立健全数字经济监管机制、夯实数字基础建设、实施差异化的数字经济发展策略等建议。

左半结直肠癌术后吻合口瘘的LASSO回归分析

探讨基于最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析对左半结直肠癌术后吻合口瘘(AL)的预测价值。收集2018年1月—2021年1月收治的521例左半结直肠癌手术患者相关资料,随机抽样将其分为训练集(n=365)和验证集(n=156),观察AL发生情况。在训练集行LASSO-Logistic回归模型基于CLS评分筛选AL的危险因素,建立改良CLS评分模型,利用ROC曲线评估模型效能。521例患者中,46例(8.83%)发生AL,其中训练集365例中发生AL 32例(8.77%)归为AL组,未发生AL的333例归为非AL组;训练集中两组性别、年龄、BMI、不良嗜好、ASA分级、吻合口与肛缘距离、急诊状态、出血量、手术时间、附加手术、辅助治疗、艰难梭菌感染、预防性造瘘、吻合口血供、吻合口张力对比差异有统计学意义(P<0.05);LASSO回归算法从CLS评分系统中选择出吻合口血供、吻合口与肛缘距离、附加手术、艰难梭菌感染、预防性造瘘5个具有非零系数的显著相关指标。进一步Logistic回归分析:吻合口血运欠佳(OR=8.124,95%CI:2.363~27.935)、艰难梭菌感染(OR=3.375,95%CI:1.185~9.612)、附加手术(OR=5.662,95%CI:1.992~16.093)为左半结直肠癌术后AL的危险因素(均P<0.05);吻合口与肛缘距离(OR=0.760,95%CI:0.584~0.990)、预防性造瘘(OR=0.072,95%CI:0.015~0.355)为左半结直肠癌术后AL的保护因素(均P<0.05);验证集156例中发生AL 14例(8.97%),改良CLS评分预测训练集发生AL的AUC为0.819(95%CI:0.756~0.872),预测验证集发生AL的AUC为0.808(95%CI:0.703~0.889)。改良CLS评分可以更准确地预测左半结直肠癌术后AL的发生。

职业教育学生向度增值评价的设计理路——基于增值评价价值和理性回归的视角

增值评价是一定周期内教育对学生学业成就的净影响的定量评价,是基于学生主体地位的一种评价,体现了评价的本体价值。而实践中,增值评价更多地运用于对学校和教师的考核。在分析增值评价的教师向度和学生向度以及由此带来价值不同的基础上,提出增值评价应实现价值和理性双重回归:以学生为主体而评价;遵循工具理性,将增值评价只用于可测量可精确计算或可准确描述的学业领域。基于增值评价价值和理论回归的视角,从设计的目的、内容、主体、指标体系、数学模型、数据平台、应用效果等方面提出职业教育学生向度增值评价的设计理路。

“三全育人”视域下高校辅导员职能的泛化与回归

基于习近平总书记“育人的根本在于立德”的重要论述和高校“三全育人”综合改革的实践要求,高校辅导员存在职能泛化现象,即角色定位模糊,职责边界不明;高校思政工作整体规划不够,法治化程度有待提高;队伍配比设置不到位不科学致使辅导员工作分工失衡;学生工作的复杂性导致辅导员职能难以聚焦。实现高校辅导员职能的有效回归,可以在“大思政”格局中明确辅导员职能任务、增强主体性、提升核心能力、营造辅导员发展的良好氛围。

考虑策略型消费者的高斯过程回归动态定价算法

现有需求不确定下的动态定价算法鲜有考虑消费者策略行为的。将零售商的价格决策过程描述为一个多摇臂(Multi-Armed Bandit,MAB)问题,提出一种非参数贝叶斯算法。将高斯过程回归与汤普森抽样算法相结合,并加入策略型消费者购买决策过程,帮助零售商进行价格决策。仿真结果表明,该算法能有效提高零售商收益,收敛速度更快。此外,策略型消费者的存在可以改善需求学习算法的性能,降低由于需求不确定性导致的零售商收益损失。

结合密度图回归与检测的密集计数研究

针对基于检测以及基于密度图两种主流的密集计数方法中,基于检测的方法召回率较低、基于密度图的方法缺失目标物体位置信息的问题,将检测任务与回归任务相结合后提出一种基于密度图回归的检测计数方法,可以实现对密集场景中目标物体的计数以及定位,对两种方法进行优势互补,在提高召回率的同时,实现标定所有目标物体的位置信息。为提取出更加丰富的特征信息以面对复杂的数据场景,网络提出特征金字塔优化模块,该模块纵向融合底层高分辨特征与顶层抽象语义特征,横向融合同尺寸的特征,丰富目标物体的语义表达;考虑到密集计数场景中目标物体所占像素比例较低的问题,提出一种针对小目标的注意力机制,通过对输入图像构建掩膜以增强网络对目标物体的注意力,从而提高网络的检测敏感性。实验结果表明,所提出方法在保持准确率基本不变的情况下,大幅度提高了召回率,同时可准确标定目标物体位置,有效提供输入目标图像的计数以及定位信息,在工业以及生态等各种领域具有广泛的应用前景。

基于迁移学习和逻辑回归模型的花卉分类研究

【目的】不同种花卉之间的相似性以及同种花卉内部的多变性加大了花卉图像分类难度,其难点是要人工设计出能充分体现花卉颜色、形状和花瓣形态等特征的特征提取方法。传统的花卉图像分类方法的精度不高且模型的泛化能力较差,这些问题亟待解决。【方法】课题组提出一种基于数据增强的VGG16迁移学习卷积神经网络提取花卉图像特征,再训练多类逻辑回归模型的花卉图像分类识别方法;并且通过在flowers17和flowers102花卉数据集上进行测试,来验证课题组所提出的花卉分类识别方法的有效性。【结果】课题组所提出的花卉分类识别方法在flowers17和flowers102数据集中分别达到了97.89%和92.10%的分类精度,高于现有其他花卉图像分类方法。【结论】通过预训练的深度人工神经网络提取的高区分度的花卉图像特征,优于人工设定的花卉图像特征,能训练出更高效精准的花卉识别分类器。基于本研究内容,下一步可对VGG16网络进行降维改进,让模型参数减少,从而实现快速实时应用。

一类变系数空间滞后的混合地理加权回归模型

为解决因变量空间滞后存在的局域性问题,对现有常系数空间滞后的混合地理加权回归模型作了具有更广泛形式的拓展,提出一类变系数空间滞后的混合地理加权回归(MGWR-VSLR)模型。MGWR-VSLR模型实现了空间相关性与空间异质性融合,涵盖了绝大多数地理加权回归的模型形式,基于重构参数化方法和似然比检验分别给出模型的系数估计方法与显著性检验以及选取变系数的判别检验。在蒙特卡罗模拟与实际应用中,MGWR-VSLR模型均表现出优异的因变量拟合与预测能力。MGWR-VSLR模型的提出为定量化研究空间效应问题设定适宜的模型形式提供了支撑依据。

正常成人电刺激痛感觉阈与耐痛阈相关性及影响因素的多元线性回归分析

目的:测定正常成人在电刺激下的痛感觉阈(perception pain threshold,PTH)、耐痛阈(pain tolerance,PTO)水平,探讨影响因素,分析痛感觉阈、耐痛阈的关系,并建立正常成人的PTH、PTO参考值范围。方法:采用一元线性回归、多元线性回归分析等方法,回顾性分析2017年10月21日至2020年5月22日在陆军军医大学第一附属医院疼痛科使用体感诱发电位测量仪系统进行电刺激测试的正常成人痛阈相关数据,性别、年龄、职业、学历、婚姻、月收入、体质指数(body mass index,BMI)等一般资料。计算正常成人PTH、PTO参考值范围。结果:一元线性回归分析显示PTH与PTO的变化呈高度正相关(P<0.001)。分别以PTH、PTO的值为因变量,将性别、年龄、职业、学历、婚姻、月收入、BMI指数为自变量进行多元线性回归分析,结果表明性别是PTH、PTO的影响因素(P<0.001),不同性别PTH、PTO值有明显差异。男性、女性PTH、PTO的值均呈正态分布(P均<0.05),采用正态分布法计算男性PTH、PTO的95%参考范围分别为0.051~4.388、1.845~13.012,女性PTH、PTO的95%参考范围分别为0.146~3.069、1.521~10.207;男性PTH、PTO的平均值±标准差分别为2.219±1.224,7.429±8.115,女性PTH、PTO的平均值±标准差分别为1.608±0.556,5.864±4.910。结论:疼痛的敏感性女性高于男性,女性PTH、PTO正常值范围均较男性窄。疼痛的感受性与耐受性高度正相关。

从“技术驱动”到“认知统领”:精准国际传播的认知回归

随着媒体智能化的发展以及对传播生态的重塑,人工智能技术成为推进国际传播精准化的必然选择。但当前,精准国际传播研究面临着文工交叉浅表化、供需关系倒置化以及应对策略被动化的局限与困境,难以扭转我国在国际话语竞争中的被动和弱势地位。透过技术迷思,从本体论、认识论和方法论三个维度展开理论反思和现实考量,精准国际传播研究应回归受众认知的内核与本质,以认知逻辑为先导、认知需求为靶向、认知环境为参考,融通传播目标、智能技术与资源布局,助力精准国际传播的实效性和影响力提升。

基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测

生物质中钾、钠等碱金属含量高,极易导致生物质与煤混燃灰沾污结渣严重。灰熔融特征温度是用于表征积灰结渣倾向的重要指标。该研究在充分考虑灰中酸/碱性组分对熔融特征温度影响的基础上,以生物质与烟煤混燃灰中Al_(2)O_(3)、SiO_(2)、P_(2)O_(5)、SO_(3)、K_(2)O、CaO、Fe2O_(3)7种氧化物作为变量,利用Matlab软件建立了基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测模型,并以中国农村典型的玉米秸秆和神木烟煤为试样,测定其在不同掺混比例、不同温度和不同停留时间下的灰分组成及熔融特征温度。试验结果表明:随着混合燃料中玉米秸秆的质量分数由25%增至75%时,灰样中MgO、K_(2)O、CaO、Na2O等碱性氧化物的含量增加,特别是对于K_(2)O而言,其质量分数由5.89%升至14.41%,而Al_(2)O_(3)、P_(2)O_(5)和SO_(3)等酸性氧化物的含量逐渐减少,其中Al_(2)O_(3)的质量分数由12.05%降至7.78%,P_(2)O_(5)的质量分数由3.66%降至1.07%,SO_(3)的含量由7.70%降至1.48%。随着灰化温度升高和停留时间延长,Cl元素的含量明显减少。将该模型的预测结果与经验公式预测结果及试验结果对比,发现该预测模型中P_(2)O_(5)、SO_(3)对灰熔融特征温度的影响系数较大,这与试验结果基本相符。灰熔融特征温度与Al_(2)O_(3)、SiO_(2)、P_(2)O_(5)、CaO等氧化物含量呈正相关,表明这些氧化物成分有助于抑制熔融结渣。利用试验测量及经验公式等方法对该预测模型的结果进行检验,利用该模型预测的熔融特征温度与试验值的误差在5%以内,验证了该模型的准确性和可靠性。该模型研究结果可为准确预测生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度以及防治锅炉积灰结渣提供参考。