Logistic回归模型诊断肺癌病人的生存时间

近年来,肺癌发病率一直居高不下,研究肺癌病人的生存时间,帮助医学工作者制定相应的医疗方案就显得尤为重要.就随机调查的40名肺癌病人的生存资料建立Logistic回归方程,对患者的生存时间进行预测和控制,从量的角度分析患者的生存时间,对医学工作者具有一定的借鉴作用.     

Logistic自记忆模型的研究

将数理统计和动力学有机地结合起来,在Logistic模型(LM)的基础上,运用自忆性原理发展了Logistic的自记忆模型(SLM),并分别用LM和SLM对中国社会总产值指数进行了预测和比较,结果表明,在预测领域SLM比LM更具优越性,并有一定的预报能力.     

Logistic模型在地基沉降预测中的应用

针对复合地基沉降规律和Logistic模型的特点和适用性,提出了应用Logistic模型预测复合地基沉降.通过对工程实例的分析表明,Logistic模型预测复合地基沉降具有很好的适用性和较高的预测精度,可为复合地基的施工设计提供依据.     

基于Logistic 回归判别法对大学生挂科的预测

随着大学生考试挂科现象日益凸显,如何防预大学生挂科已成为高校教育面临的热点问题.文章将Logistic回归分析与判别分析相结合,对大学生挂科的预测问题进行研究.具体实例表明,运用Logistic回归判别法能很好地对大学生考试是否挂科进行预测,从而有利于学校及学生自身采取相应的措施来防止挂科的发生.     

基于Logistic回归和神经网络比较的咽喉反流疾病的精准预测

数据来自吉林大学第二医院193位病人的反流症状指数评分量表(RSI)数据,应用Logistic回归模型与神经网络模型对咽喉反流疾病进行预测.首先对数据进行预处理和相关性检验,再将数据按7:3拆分成训练集和验证集,最后通过Logistic回归模型和神经网络模型两种方法对咽喉反流疾病进行预测.结果表明,Logistic回归模型的预测准确率为99.39%,神经网络早停止法训练出的模型预测准确率最高为98.61%.因此,Logistic回归模型对咽喉反流性疾病的预测更加准确,为咽喉反流疾病的高效识别奠定了基础.     

基于Logistic回归的应急疏散交通出行生成预测研究

提出一种基于Logistic回归的应急疏散交通出行生成预测模型。通过对厦门市居民地震交通疏散问题的调查数据分析,应用SPSS统计软件进行Logistic回归,建立应急疏散交通出行生成预测模型,预测在地震灾害中居民选择疏散出行的概率,进而获得突发事件的交通疏散需求。选用测试样本进行仿真、验证预测模型的准确性和拟合度,取得较好地效果,为制定更为合理有效的城市应急管理规划提供依据。     

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.     

利用Logistic回归模型对上市公司被国企和民企收购的预测

利用Logistic回归模型对公司能否被国企和民企收购进行预测研究.结果表明:资产负债率和托宾Q比率对上市公司被国企收购产生显著的负面影响,相反却对被民企收购产生显著的正面影响,这说明国企和民企在选择收购目标时,对这两个因素判断的方向不同,民企愿意在对外投资时冒更高的风险;民企偏好收购经营效率较低的公司;两类收购者都更加看重上市公司的未来回报能力而不是现期回报能力.     

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。     

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.     

Logistic回归中的变量选择

在许多情况中,我们需要对logsitic回归模型中的重要变量进行选择,这适用于预测问题,本文从信息论准则出发提出了一种选择程序,并且证明了这些程序是强相合的。     

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。     

误差为线性过程时回归模型估计的均方相合性

对于回归模型Ｙｎｉ＝ｇ（ｘｎｉ）＋εｎｉ为随机误差,用ｇｎ（ｘ）＝∑ｉ＝１Ｗｎｉ（ｘ,ｘ１,…,ｘｎｎ）Ｙｎｉ估计ｇ（ｘ）,在误差是一个弱平稳线性过程时,获得了ｇｎ（ｘ）的均方相合性及一致均方相合性。     

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.     

半参数纵向数据的Logistic模型

以纵向数据的半参数模型为基础,建立了半参数纵向数据的Logi st i c回归模型,对此模型中的参数进行了参数估计,讨论了它的信息矩阵,给出了似然方程的Newt on-Raphson迭代求解过程。     

基于回归分析的应急疏散时间模型优化应用

 为了提高国际上通用的疏散时间模型(简称经验模型)的预测精度和应用价值,以某高校疏散案例为研究基础,通过调查采样建立185组数据的实测样本。结合影响人员疏散行为和疏散时间相关因素,运用统计软件SPSS 17.0对样本进行回归分析,建立疏散时间回归模型。以回归模型为基础,将个体属性综合为群集属性,求取修正系数并对经验模型进行修正、检验。最后运用优化模型,对某高校体育馆工程消防疏散性能化设计方案进行改进。结果表明,经验疏散时间模型缺乏考虑群集属性对疏散效率的影响,其运用具有一定条件约束;利用修正系数对经验疏散时间模型进行修正,将提高模型仿真度,有利于对性能化消防方案的评价和改进。     

基于逻辑回归的计数型质量特性健壮参数谨慎控制策略

针对制造过程中存在的计数型质量特性,研究了相关基于统计回归模型的健壮参数控制（RM RPC）方法的建模和优化求解.引入谨慎控制的概念,与提出的一种逻辑回归方法整合后对过程进行建模,以提高RM RPC方法在不确定性环境中的健壮性,并在此基础上给出运用逻辑回归方法进行优化求解的流程.以表面贴装制造过程为例进行了应用分析.结果表明,所提出的研究方法在提高过程质量和稳定性上是有效的.