基于K-Means聚类和Logit回归的上海市非沪籍青年“反向就业”影响因素研究

在当前一线城市就业市场呈现出“内卷化”趋势,就业形势也变得日益严峻的情况下,青年作为具有强创新性的群体,开始主动做出了就业方式上的转向——“反向就业”。基于此,本文以上海市为例,对上海市非沪籍青年“反向就业”意愿及影响因素进行研究。首先,本文根据预调查的结果,结合计算得到的样本量,利用分层抽样等方式对上海市18~35岁非沪籍青年随机发放问卷,获取样本数据;其次,在描述性统计分析上海市非沪籍青年反向就业情况的基础上,利用K-Means聚类算法对整体受访者进行特征分析,利用手肘法确定两类群体的最佳聚类中心个数为4后,分别刻画群体画像,得到典型反向就业和非反向就业青年的群体特征;再次,结合二元Logit回归模型定量分析不同基本特征对于青年群体反向就业选择意愿的影响;最后,提出对选择“反向就业”青年的支持对策,提升“反向”就业地的吸引力。

基于Logit回归模型的老年人网络成瘾影响因素研究——以安徽省为例

选取安徽省4个较为代表性的城市,分别是合肥、安庆、六安、亳州,对4市老年人网瘾成因展开调查研究。数据采集对象为4市六十岁以上的老人及其子女。根据调查结果,按照老人的上网时长、上网时段、上网内容等,对4市网瘾老人进行分类。选取2个自变量(个体特征,家庭因素)13个指标,使用logit回归分析对4市老年人网瘾的影响因素进行分析,依据这些因素,针对不同类型的网瘾老人,有针对性地提出了建议。

基于Logit回归的时尚产品制造业精准营销决策影响因素分析

营销决策的精准度在一定程度上影响着不同行业未来的发展空间,为此,结合时尚产品制造业目前的营销情况,基于Logit回归分析时尚产品制造业精准营销决策实施的影响因素。选取法律因素、经济因素、社会环境因素、技术因素、企业广告预算因素、网络用户点击行为因素的对应变量,分别对各变量实施信度检验与效度检验,评估变量质量,测试变量是否为有效变量,构建影响因素分析模型。实证分析结果表明:构建模型的拟合度较高;各影响因素的对应变量对于模型因变量有不同影响;技术因素与企业广告预算因素的强弱系数值较高,分别为0.7454、0.7476,网络用户点击行为因素与其他影响因素的相关性较强,实现了全面的决策影响因素分析。

中国电动汽车配套基础设施布局需求侧研究——基于Logit回归的消费偏好分析

从消费者偏好角度出发,通过一系列实地访谈、问卷调研,获取需求侧第一手数据,综合利用因子分析及Logit回归方法,发现在电动汽车配套基础设施布局过程中,消费者比较重视社会环境效益、技术属性、内在条件及外在属性四大类因子。同时研究发现,消费者对汽车的消费意识也有所变化,从节能与减排的角度出发,消费者倾向于购买能源补给成本较低、环保效果更好的车型。在需求侧研究的基础上,立足中国电动汽车行业及其充电基础设施的实际情况,可从突破技术瓶颈、推广分散式充电桩、油电一体化加油、充换电站、充分考虑消费者偏好四个方面着手,进一步完善中国电动汽车配套基础设施布局,推动电动汽车的产业化和规模化。

“新农保”参保影响因素分析——基于农户调查的Logit回归模型

目前,新型农村养老保险制度正在全国试点县市普遍推行。本文利用对全国20个省68个村1942户的问卷调查,通过构建Log it回归模型对参保影响因素进行实证分析。结果表明,参保意愿受到农民从事职业的显著影响并呈正相关,与农民自身的性别、年龄、子女数等变量呈负相关,此外,农户所处地理区域对参保意愿也产生了显著影响。

进城务工人员社会保险参与状况及影响因素研究——基于北京市调查的Logit回归模型

近年来,进城务工人员的社会保障问题越来越为人们所关注。了解进城务工人员的社会保险状况,探讨现状背后的影响因素,对于明确解决进城务工人员社会保障问题的着力点,完善中国覆盖全民的社会保障制度具有重要意义。本文基于对北京市进城务工人员持续五年(2008-2012)的调查数据,运用定性与定量相结合的研究方法,对进城务工人员的社会保险参与状况及其影响因素进行了初步探讨。通过构建北京市进城务工人员社会保险影响因素的Logit回归模型,发现近年来北京市进城务工人员社会保险参与状况进展较为缓慢,且存在着显著的群体性差异。进城务工人员参保状况受到个体层面因素和企业层面因素的共同影响,并且以企业层面因素影响为主,其社会保险潜在需求与有效需求矛盾突出,社会保险数量低于社会最优状况,存在结构性缺位。

林农参与职业技术培训的满意度及影响因素分析——基于多元有序Logit回归模型

运用2016—2017年重点国有林区87个林业局调研数据,对林区林农参与职业技术培训的满意度进行调查,从个体特征和培训特征两个维度,采用多元有序Logit回归模型,对影响培训满意度的相关因素进行有效识别,并揭示影响因素的内在结构化特征。研究结果显示:林农对2016—2017年职业技术培训的满意度分别为3.88和4.07,满意度水平较高且有上升趋势;林农参与职业技术培训的满意度受个体特征和培训特征两类因素的深刻影响,个体特征中,健康状态、性别、是否为一次性安置人员以及受教育年限对培训满意度有显著影响;培训特征中培训是否应用到实际生产活动、培训费用、培训途径、培训内容以及培训组织者对培训满意度影响显著。最后,根据实证研究结果,提出了提高林农对培训满意度的建议。

高校学生参与图书馆的影响因素及对策研究——基于logit回归模型的分析

文章对湖南省长沙市16所高校进行调查,发现信息时代下影响高校学生参与图书馆的因素主要有大学生个人因素、图书馆文化学习氛围因素和图书馆自身建设因素三个方面。为了吸引大学生参与图书馆,培养大学生良好的阅读习惯,高校图书馆可以从优化图书馆学习氛围和增强图书馆自身建设入手,同时还必须加强对大学生的信息素质教育。

前馈神经网络和Logit回归的比较研究

对Ｌｏｇｉｔ回归和前馈神经网络作了一个尝试性的“比较研究”，说明了一些理论结果和特性，讨论了应用中的一些实际问题。并进一步用分析和模拟两种方法研究了渐近概念、过分拟合以及模型选择等问题。

Logit回归与决策树模型在贫困户致贫原因分析中的应用及启示

在2020年全面打赢脱贫攻坚战、全面建成小康社会后,精准扶贫精准脱贫实践对贫困户致贫原因分析的方法学探讨提出了更高的要求。在概述精准扶贫的基础上,选择贵州Z县300户贫困户开展问卷调查,应用Logit回归和决策树模型探讨致贫原因,结果表明家庭男性人口数、家庭健康评分、家庭劳动力平均年龄、大型牲畜收入、打工收入、家庭生活支出、家庭看病支出等是贫困户致贫的主要因素。实践中,本研究结论可为贫困人口致贫原因的精准分析、扶贫策略的精准瞄准提供操作上的借鉴;理论上,为深入研究精准扶贫和贫困人口的动态管理提供方法学的参考和借鉴。

我国非公人才参政议政影响因素的二元Logit回归模型分析——以上海市为例

非公有制经济在我国经济与社会发展中的地位日益重要,已经成为促进生产力发展的重要力量,在扩大社会就业、增加财政收入、改善人民生活、推动产业结构升级等各个方面都发挥着重要作用。非公人才参政议政,有助于营造更加开放、平等的政策环境,有利于社会的进步与发展。本文通过spss软件对上海非公人才的参政情况进行了描述性分析、二元logit回归预测等,试图找出不同因素对于非公人才参政影响的显著性,并对差别进行估计和分析。

LOGIT回归模型对公司违约的预测探讨

为准确有效地预测企业违约的可能性,以避免信用违约风险,基于单一变量和多变量两种模型的分析,利用Logit回归模型对企业的各变量和违约概率进行推断,并以德国企业为例,分析违约公司的共性和特性。对模型的交叉验证结果表明,以Logit模型衡量企业违约预测的统计方法整体精度达到70%左右,并能保持较高的可靠性和稳定性。违约预测可大大降低企业的违约风险,在金融投资领域发挥重要作用。

Logit回归模型在医学中的应用

Logit回归模型在生活中有很多应用,利用Logit回归模型探讨冠心病的危险因素,找出对冠心病有影响的危险因素,建立回归模型,提出一套判别法则来判别某人是否患上了冠心病。经过实验数据的检验,此办法可行。

基于logit回归的大学生农村就业意愿的实证分析

基于问卷调查得来的数据,借助Eviews软件对大学生农村就业意愿进行了logistic二元选择回归分析,厘出了影响大学生农村就业意愿的因素,并针对这些因素得出了结论,提出了相关建议。

基于Logit回归的公司违约概率预测

本文选取了上海证券交易所2017年的ST企业和非ST企业的16个与公司经营状况相关的财务指标,进行多元化处理后分别建立Logit回归模型和多元回归模型对企业违约概率进行推断。实证结果表明Logit模型预测企业违约概率具有较高的可靠性和稳定性,统计精度在70%左右。

利用上证综指大盘数据预测新疆板块股价走势——基于二元Logit回归模型

股票价格的走势会影响到上市公司未来的发展以及投资者决策。基于二元Logit回归模型,利用上证综指大盘数据预测新疆板块股票价格走势。实证结果表明:上证综指收盘价和交易金额对新疆板块股票价格的影响是显著的,并且利用所建立的Logit模型对新疆板块股票价格走势的预测较为准确。

基于多项Logit回归的非物质文化遗产传播研究

以陕西省常住居民为调查对象,共发放932份问卷,其中有效问卷921份,对陕西省非物质文化遗产的传播现状进行评价。首先,利用问卷调查法和数理统计法对陕西省非物质文化遗产传播现状进行简单描述性统计分析;然后,利用因子分析将问卷中提取的19个变量综合成9个因子,并在此基础上通过多项Logit回归建立陕西省非物质文化遗产传播现状评价模型。模型结果显示,陕西省非物质文化遗产的传播处于“一般”阶段,与简单描述性统计分析结果完全一致。

基于Logit回归的网约车使用频率影响因素分析

分析影响网约车使用的因素,对提升乘客的消费体验、推进网约车行业的改进至关重要。以苏州市为例,构建二元Logit模型挖掘影响网约车实际使用频率的关键因素。首先,确定因变量(网约车使用频率)和自变量(乘客社会经济属性和网约车服务属性),设计并开展问卷调查。其次,为保证数据的一致性与有效性,对问卷进行信效度分析。最后,为降低模型复杂度,消除多重共线性,根据因子分析的结果提取公因子替代原自变量构建Logit模型,并采用最大似然估计法标定模型参数。结果表明:(1)问卷信效度良好;(2)可提取三个公因子来替代原网约车服务属性变量,简化模型;(3)“性别、年龄、职业、月收入、是否拥有私家车、网约车使用情境、网约车服务、网约车诚信和网约车效率”对网约车的使用频率有显著影响。

基于改进Logit回归模型的医养结合养老需求分析

现有成果主要基于实证法和案例法对医养结合影响因素进行研究。通过应用CHARLS2018数据,利用卡方检验,验证年龄、慢性病等11个因素是否影响医养结合养老需求。通过分析卡方检验结果,提出一种基于奇异值分解的改进Logit回归模型,该算法准确率较传统方法提高14.51%,信度提高41%。根据提出的改进算法建模,定量分析这些因素对医养结合养老需求的影响。最后,根据定量分析结果,针对性地提出政策建议。

基于Logit回归模型的农村居民点整合机理识别

本文着眼于农村传统聚落空间呈现"衰败与繁荣、散乱与集中、传统与现代"等困境,响应国家建设美丽乡村的战略目标,试图理清农户、政府干预、农村建房三者关系,为乡村空间重构与新农村建设提供理论参考与实践借鉴。研究通过参与式农户调查,运用Logit回归模型识别农户参与农村居民点整合因素,理清农户参与农村居民点整合运行机理。结果表明:农户年龄、农户职业类型是农户参与农村居民点整合的约束力;收入情况、房屋装修情况、房屋使用情况、农户房屋满意度是促使农户参与农村居民点整合的内部动力;交通条件、距城镇距离、公共设施完善程度、政策熟知程度是促使农户参与农村居民点整合的外部动力;农户参与农村居民点整合推拉动力机理:基于一内一外动力源的刺激,农户参与农村居民点整合;在农户约束力的指引下,形成有利于自身生产、生活的农村居民点整合决策。