logistic回归模型在ROC分析中的应用

目的探讨logistic回归模型在有协变量或多指标联合诊断试验ROC分析中的应用。方法根据疾病状态建立logistic回归模型,通过形成的预测概率或联合预测因子为分析指标,并结合非参数模型和双正态模型建立ROC曲线。结果通过实例阐述了整个分析过程,并说明了该试剂盒的有效性,同时利用两种模型得到了一致的结果。结论ROC分析中结合logistic回归模型简单有效,尤其适用于有协变量或多指标联合诊断试验的分析评价。

基于PCA-Logistic回归分析的艾叶药材等级评价方法研究

目的通过分析艾叶主要有效成分,建立用于艾叶药材等级评价的“主成分(PCA)-Logistic回归”分析方法。方法取艾叶药材14批,通过气相色谱-质谱(GC-MS)法分析鉴定其挥发油各组分,通过液相色谱-四极杆-飞行时间质谱(Q-TOF LC/MS)解析黄酮类成分,选取挥发性及黄酮类有效成分中普遍存在且相对含量较高者为Logistic建模自变量,以各自变量含量测定值做PCA分析,运用Logistic二分类算法,将各成分进行关联分析,建立用于艾叶药材等级评价研究的“PCA-Logistic回归”分析方法。结果选取挥发性成分中桉油精、龙脑,黄酮类成分中异泽兰黄素、棕矢车菊素为Logistic建模自变量。桉油精、龙脑含量范围分别介于0.052%~0.092%,0.021%~0.031%,异泽兰黄素、棕矢车菊素含量范围分别介于0.189%~0.324%,0.068%~0.088%。二分类Logistic回归分析结果表明,14批次艾叶分为4个等级,各批次艾叶等级拟合概率均>95%,优级5批,良级4批,中级2批,差级3批。结论该实验基于“PCA-Logistic回归”分析,初步建立了不同批次艾叶药材等级评价新方法,可为艾叶药材等级评价标准的建立提供技术支撑。

我国上市公司财务失败的预警模型分析

阐述了上市公司财务失败预警分析的研究意义;在对国内外财务预警模型进行分析的基础上,选用了logistic回归方法来建立我国上市公司财务失败的预警模型;最后结合实例对所建立的模型进行了检验,发现该模型有着较高的识别率,在一定程度上实现了对上市公司财务失败的预警作用。

城市化水平与城市化速度的关系探讨——中国城市化速度和城市化水平饱和值的初步推断

从城市化水平的Logistic方程出发，推导出如下关系式：城市化速度最快时期的城市化水平=城市化水平的饱和值÷2，最大城市化速度=城乡人口增长率差×城市化水平的饱和值÷4。对概念的定义和方法的应用给出了限定和说明。借助美国1790～1960年的城乡人口普查数据验证了上述推导结果。利用上述关系分析了中国的城市化水平数据，结论是：2005年前后城市化速度达到峰值，由此判断中国的城市化水平饱和值为80％左右；2005年之后，中国的城市化水平增长速度在理论上应该减缓，在实际工作中不宜继续推动加速过程。