旅游扶贫地社区参与满意度研究——基于有序Logistic回归分析

以贵州省布依族旅游社区为例,构建社区参与满意度与影响因素之间的实证模型,采取有序Logistic回归分析法研究旅游社区参与满意度,一方面通过观察旅游参与满意度判定旅游挟贫的效果,一方面找出影响旅游社区参与满意度的主要影响因素.结果 表明,旅游社区参与满意度整体较高,旅游扶贫效果较好;旅游参与层次越高,社区参与满意度越高...     

Logistic回归模型的Bayes分析

本文应用Bayes观点讨论了logistic模型中的参数估计问题。     

回归分析在高校教师满意度分析评价中的应用

高校教师满意度是影响高等学校教育目标实现的重要因素。利用回归分析对影响高校教师满意度的因素进行定量描述,介绍了一种更为科学的建立高校教师工作满意度分析评价模型的方法。     

基于Logistic回归的计算机应用基础课程统考成绩分析

本文针对学生《计算机应用基础》课程统考成绩的影响因素进行基于Logistic回归的多元分析。采用Logistic回归方程对《计算机应用基础》课程统考成绩作为目标变量进行建模分析,结果表明:年级、学习专业、学习中心对《计算应用基础》课程统考成绩影响最重要。     

Logistic回归模型分析应用

回归是研究一个或多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系或非线性关系的一种统计学分析方法。而Logistic回归是概率非线性回归模型,是研究分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。本文对Logistic回归模型进行推导,得到其概率密度函数,并对其性质进行分析,得到单调性、对称性等性质。并通过推导,可以计算出其优比,即成功胜率。最后通过某医院得到的数据,对于急性心肌梗死(AMI)患者能否成功的危险因素调查病历进行Logistic回归分析,得到了一些结论。     

Logistic回归模型分析应用

回归是研究一个或多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系或非线性关系的一种统计学分析方法.而Logistic回归是概率非线性回归模型,是研究分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法.本文对Logistic回归模型进行推导,得到其概率密度函数,并对其性质进行分析,得到单调性、对称性等性质.并通过推导,可以计算出其优比,即成功胜率.最后通过某医院得到的数据,对于急性心肌梗死(AMI)患者能否成功的危险因素调查病历进行Logistic回归分析,得到了一些结论.     

基于Logistic回归心脏病判断的统计分析

文章通过对心脏病数据进行数据可视化分析和Logistic回归建立模型,发现患病情况与性别、胸痛类型、静息血压、最高心率、心绞痛和主血管数有关.从而在有相对应体征出现时,可以提醒人们注意进行医学检查.     

用于慢性肾病早期筛查的Logistic回归应用

慢性肾病是全球十大疾病死因之一,发病率很高,且难以发现,如果可以在早期的时候就发现肾病的存在,将会大大降低因肾病而死亡的人数。首先从UCI数据库中获取早期慢性肾病患者的各项生理指标,提取出导致慢性肾病的关键变量,然后基于Logistic回归模型进行数据的拟合。最后通过5折交叉验证,模型的准确率比普通Logistic回归模型约高出了5.6%,召回率值高出了10.4%,精确率高出了1.1%,F1值高出了5.8%,AUC值高出了5.2%。由此可见,可以为慢性肾病的早期筛查提供可靠的科学依据。     

基于Logistic回归模型的大学生视力影响分析

采取随机抽样调查的方法,抽取1610名广西南宁各高校在校大学生,对可能影响视力的每天的上网(使用电脑)时间、睡眠时间、学习时间、运动时间、读书时的视线距离、做眼保健操的情况、吃甜食情况、吃果蔬情况、营养状况和双亲近视情况等10个因素进行问卷调查,所收集的数据用SPSS13.0软件进行处理,通过建立Log istic回归模型对影响近视的因素进行分析。结果发现上网(使用电脑)时间,学习时间,视线距离,做眼保健操情况,运动时间,睡眠时间及营养状况是影响学生视力的7大因素,其中上网(使用电脑)时间和学习时间是最主要的因素。     

基于Logistic回归的城市广场景观影响因素分析

应用Logistic回归分析研究城市广场景观的影响因素。结果表明,植物、设施、活动场所、水景、建筑是影响城市广场景观的重要因素。     

基于Logistic回归的胃癌诊断研究

利用逐步回归的方法对胃癌诊断中的5项生化指标进行了筛选,从而建立了是否患胃癌与水试验、吲哚乙酸2项生化指标之间的Logistic回归模型,为医学诊断有效地降低了试验成本.     

主成分分析在超市的居民满意度因素分析中的应用

超市之类的零售行业在经济发展的过程中,扮演着越来越重要的角色。针对影响超市的居民满意度因素问题,以宿州市家乐福超市为例,通过问卷的形式收集相关数据,对选取的影响因素进行因子和相关性分析,得出各满意度影响因素与总体居民满意度的相关关系,并建立模型,用定量的研究方法探讨了影响大型超市居民的满意度因素。     

基于Logistic回归分析模型的足球彩票预测方法

本文收集了2010年-2011年意大利足球甲级联赛前30场比赛中得分、积分、主客场情况、净胜球数等数据,首先对数据做主成分分析,剔除影响不显著的变量,然后运用多分类Logistic回归方法,建立Logistic回归模型,预测比赛结果.结果显示:对2010年-2011意大利足球甲级联赛结果影响较大的是主客场,多分类Logistic回归模型判断正确率较高.     

硕士研究生对导师的满意度研究:基于因子分析方法

硕士研究生对导师的满意度可以直观反映硕士研究生对导师的评价水平,反映硕士研究生的教育现状。采用因子分析法对J省部分高校的调研数据分析结果显示,硕士研究生对导师的总体满意度较高,得分为71.61。从两个主因子的得分来看,导师综合素质因子得分较师生交流互动因子得分更高,意味着提高师生交流互动因子的满意度,更有利于提升硕士研究生对导师的总体满意度。因此,应该要提高导师对硕士研究生的学术指导水平,增加师生间的互动交流时间;提供科研平台,为研究生创造更多训练机会;增加导师对硕士研究生的关怀,建立良好的师生关系;推进师资队伍建设,完善导师评价机制。     

基于损失函数为指数平方形式的稳健 Logistic回归

Logistic回归模型在处理分类数据中有着十分广泛的应用,通常为了简化模型而使用Logit变换将模型化为线性回归模型,但Logit变换会导致误差分量分布函数不同,从而导致模型误差增大.首先对Logit变换进行修正,在考虑离群值影响的基础上,利用指数平方损失函数和自适应LASSO形式稳健回归惩罚函数,从而对线性回归模型进行了修正,其次对股票涨跌情况进行了预测,最后结果表明,修正的模型对期望风险较小的投资者有更高的预测成功率.     

基于Logistic回归分析的直推式迁移学习

传统的机器学习方法基于一个基本的假设:训练数据和测试数据遵循相同的分布。然而,在许多现实的应用中,这种假设并不能够被保证。在这种情况下,传统的机器学习方法因没有意识到分布的改变而可能失败。近年来,迁移学习技术被专门用来解决这一缺陷。文章提出了一种叫做TTLR的方法,将原始领域中的训练数据有效地迁移到目标领域中,该方法首先对Logistic回归分析模型进行扩展,然后利用不同领域概率分布之间的差异性,调节训练数据中每个实例的权重,从而使得训练得到的分类器更加适应于目标领域;在所选取的数据集上得到的实验结果表明,与传统的监督式学习方法相比,所提出的方法有很大的优势。     

基于Logistic变换的回归正交试验模型

在解决线性回归问题时,回归正交试验具有较大的优越性,却无法解决非线性回归问题.本文依据广义线性模型的基本原理,针对非线性回归问题,引入Logistic变换,给出了基于Logistic变换的回归正交试验模型,实现了回归正交试验在非线性回归问题中的运用.将此方法运用到车险续保问题中,实例分析说明了该模型的可行性和有效性.     

二分Logistic模型在分类预测中的应用分析

利用二分Logistic回归模型解决0-1区间事件发生概率问题,对成都市小型物流企业信息技术采纳与否进行分类预测,共提取出组织能力、渠道能力、研发能力和设备能力4个公共因子,采用自变量强制进入法建立回归模型,最后预测分析显示模型拟合效果比较理想,对企业信息化建设具有一定的指导意义.