基于logistic回归对失眠和疾病关系的研究

针对我国成年人普遍睡眠质量低、失眠率高以及焦虑症和抑郁症发病率增加等,运用K-means聚类和逐步回归等方法,构建睡眠质量及其影响指标的多元线性回归和睡眠状况及其诊断结果之间的logistic回归等模型.综合运用SPSS及EVIEWS等编程求解,研究得出:随着年龄增长和精神紧张度增加,会导致睡眠质量越低;受睡眠时间少、睡眠效率低等因素影响,易产生焦虑症和抑郁症等精神疾病的结论.最后结合案例,运用模型给出诊断结果,并针对不同疾病患者,提供科学睡眠时间安排建议.     

商业银行人民币贷款规模分配及盈利问题

研究商业银行的贷款模式有利于商业银行合理的分配资金,使得资金利用最大化,规范银行经营模式.同时商业银行贷款模式的调整会影响地区经济发展状况,对平衡各地区经济发展具有重要意义.针对商业银行人民币贷款规模分配及盈利问题,运用多元线性回归模型、时间序列模型、季节模型、灰色预测模型、线性规划等分析了银行存贷关系,综合分析了商业银行经营模式,给出了该行贷款规模的分配方案,并对模型进行了改进,结合实际对银行给出了合理化的建议.     

基于模糊综合法及灰色关联分析法对江苏省本科教育质量的评价

针对江苏省本科教育质量评价,运用模糊综合评价法和灰色关联分析法等方法,构建模糊评价模型和灰色关联模型.运用EVIEWS,MATLAB等软件进行数据处理和模型分析,探索提高江苏省本科教育质量的有效途径,并提出相应建议.     

基于岭回归法对海南省住宅销售价格的影响因素的研究

利用多元线性回归模型,研究了1996年到2008年海南省住宅销售面积、人口及城镇居民可支配收入对海南省住宅销售价格的影响,基于岭回归法来解决自变量间多重共线性的问题,借助EVIEWS6.0和SPSS17.0软件,建立相关的数学模型,最后预测海南省2009年住宅销售价格,结果表明模型短期预测精度较高.     

基于二元Logistic模型对公交移动支付影响因素的分析

基于对蚌埠市市民公交移动支付意愿的问卷调查,运用SPSS软件,结合Logistic模型对该地区市民支持公交移动支付的影响因素进行分析.结果表明,对市民支持公交移动支付具有显著影响的因素主要包括年龄、乘坐公交车的频率、是否了解公交移动支付和使用手机的类型等.根据回归结果对公交移动支付从"政府、居民、企业"角度提出了政策建议.     

计量器具检定周期灰色动态模型及应用研究

企业的计量器具是保证产品质量的有力工具,由于工况的复杂性、多样性、随机性,其检定周期的确定应是动态的.根据计量器具检测数据的统计特点,采用了加权处理的办法,建立了基于时间序列和基于频次序列的动态灰色模型DGM (1,1).通过具体案例对比(例如游标卡尺)发现:该模型具有较高的拟合精度及预测精度;不同工况下周期和寿命有明显差异;频次序列模型的预测结果优于时间序列模型条件下的预测结果.结合动态模型与汽车制造业实例,建立了基于信息集成的、多传感器监控与管理监控相结合的检定周期与使用寿命周期监控流程和信息子系统,应用于企业生产.     

基于小波分析的径向基神经网络年径流预测

对年径流的预测采用基于小波分析的径向基神经网络模型,从时频分析角度出发,把水文年径流序列分解成不同的频率成分,用径向基神经网络对小波分解的周期和趋势频率成分分别进行预测,然后通过小波重构得到水文时间序列,从而可以对未来的径流变化情况进行描述.     

电子商务第三方支付发展模式研究

一、电子商务第三方支付的定义和运作模式 1.第三方支付的定义.第三方支付,是指在开展电子商务的企业与银行之间建立的,能实现资金转移和网上支付结算服务的交易支持平台.它的主要运营方式包括网上在线支付、移动支付、销售终端支付、固网支付、其他支付等.     

电子商务第三方支付发展模式研究

<正>一、电子商务第三方支付的定义和运作模式1.第三方支付的定义。第三方支付,是指在开展电子商务的企业与银行之间建立的,能实现资金转移和网上支付结算服务的交易支持平台。它的主要运营方式包括网上在线支付、移动支付、销售终端支付、固网支付、其他支付等。     

年径流预测的小波系数加权和模型

利用连续小波变换和小波方差分析年径流的周期特征,已被众多学者认可并应用于年径流的分析中。但这种方法只是一种定性预测,并不能作出比较明确的定量预测.本文在原有定性分析方法的基础上,提出基于年径流时间序列主周期小波系数加权求和预测周期成分的年径流预测模型.该方法更为有效地利用了小波分析的多分辨率特征,并可减小趋势成分的预测误差.经对千河流域年径流建模并检验,结果表明,文中所提出的预测方法可得到较为理想的预测结果,并可用于年径流时间序列预测.