基于典型相关的青少年心理健康影响因素研究

本文针对不同年龄阶段青少年心理健康状况的主要影响因素问题,分别构建了差异性模型和影响因素模型对样本数据进行研究。差异性模型中使用K-S检验和方差分析方法进行研究,结果表明不同年龄段青少年的心理健康状况具有显著性差异,因此有必要通过建立影响因素模型进一步研究不同年龄段的影响机制,为此使用典型相关分析法进行研究,结果表明正负框架下不同年龄组的自变量组主要因素均包含风险偏好,正向框架下因变量组主要因素有生命教育,在低年龄段时也有娱乐,负向框架下因变量组主要因素在低年龄段主要是生命教育,而在高年龄段主要是娱乐;最后根据研究结果给出青少年心理健康辅导意见。     

多自变量的交互作用对因变量的影响

在数学问题中,自变量和因变量的关系巧妙而复杂,掌握如何探究多个自变量对一个因变量的影响十分重要,亦是建立数学模型前必须要解决的问题.以2022年全国大学生数学建模竞赛C题为例,详细阐述了如何层层递进地研究多个自变量与一个因变量之间的关系.通过利用统计软件SPSS27.0,建立了二元logistic回归模型,得到了多个自变量对因变量影响的显著性结果,证实了自变量之间的交互作用对自变量与因变量间的关系有较大的影响.     

基于多元分析法批发分销商销售状况的研究

针对批发分销商销售状况,使用变异系数、齐性方差检验、多因素方差分析、主成分分析等方法,分别构建各分销售商的销售状况的评价模型,由此找出影响销售额主要因素,利用找出的主要因素建立销售区域和销售途径的判别模型;得到各销售哦、品种基本分布状况、变量之间的相关程度或关联程度,做出显著性检验,并找出影响销售区域和销售途径的主要商品类别.     

粗糙裂隙内涡旋结构演化特征及影响因素分析

为探究粗糙裂隙内细观流动结构演化过程及影响因素，用COMSOL Multiphysics可视化了不同条件下粗糙裂隙渗流场中的流动结构.基于响应面法建立多因素与涡旋结构面积的二阶多项式回归方程，并进行了方差分析和显著性检验，探讨多因素间交互作用对裂隙内涡旋结构的影响.结果表明：粗糙裂隙内细观流动结构演化过程包括涡旋结构发生、发展、破裂和稳定；回归模型的显著性和适应性良好，可以较为有效确定影响因素的重要程度；多因素交互作用对涡旋结构的影响程度中平均开度最大，速度次之，裂隙粗糙度最小.研究结果对揭示裂隙非线性渗流细观机理有重要意义.     

浙江省中小学体育教师的学历、职称和教龄对其积极心理因素的影响

为正确认识浙江省中小学体育教师的学历、职称和教龄对积极心理要素的影响,采用单因素方差分析和t检验进行显著性检验,就中小学体育教师学历、职称和教龄对积极心理要素的影响进行了研究.结果表明:1)中小学体育教师积极性要素的各个维度在不同学历之间不具有显著性差异;2)随着职称的提升,8个积极要素的分值随之提高,而且不同职称之间...     

钢铁冶金企业中降低能耗的一些概率统计模型

冶金企业中烧结、焦化、炼钢和轧钢等工艺过程能耗较大,本文以现场的大量数据,试用概率统计方法,上机计算,寻找到能耗和诸因素之间的关系,作为生产单位的参考。此外,还计算了复相关系数;利用方差分析的方法检验回归方程是否显著;对回归系数进行了显著性检验,得到影响能耗的主要因素及数学模型。     

X2分布和F分布导出的检验定理及其证明

对于单因素试验方差分析统计模型的假设检验问题,由X2分布和F分布导出了一个用来进行显著性检验的F检验定理,并作了定理的理论证明。     

χ^2分布和F分布导出的检验定理及其证明

对于单因素试验方差分析统计模型的假设检验问题，由χ^2分布和F分布导出了一个用来进行显著性检验的，检验定理，并作了定理的理论证明。     

词汇深度知识对阅读水平的预测能力研究

本研究以EFL环境下的161名学生为研究对象,采用词汇深度和阅读理解两种测试工具,考察了词汇深度知识对阅读理解能力的影响。运用SPSS17.0对研究数据做了Pearson相关系数分析、ANOVA单因素方差分析和一元线形回归分析。结果表明:1)词汇深度和阅读水平之间存在显著性正相关关系;2)以词汇深度为标准来分组,相应的因变量阅读水平在词汇深度高分组与低分组之间存在极其显著的差异;3)词汇深度对阅读水平具有明显的预测能力。     

基于面板数据的课堂教学质量评价的统计分析研究

本文以伊犁师范学院本科课堂教学质量学生评议结果(理工科专业)为例,依据多元统计分析的原理,运用方差分析、显著性检验、回归分析等定量分析方法,并借助SPSS等统计软件,对学生评教的相关因素诸如教师职称、教师性别、课程性质、学生成绩等差异对教学评议结果的是否具有显著性影响等因子做了具体的统计分析,并得出若干结论和建议。     

基于面板数据的课堂教学质量评价的统计分析研究

本文以伊犁师范学院本科课堂教学质量学生评议结果（理工科专业）为例,依据多元统计分析的原理,运用方差分析、显著性检验、回归分析等定量分析方法,并借助SPSS等统计软件,对学生评教的相关因素诸如教师职称、教师性别、课程性质、学生成绩等差异对教学评议结果的是否具有显著性影响等因子做了具体的统计分析,并得出若干结论和建议。     

四川社鼠、针毛鼠及社鼠亚种间的比较探讨

在经典分类学中，社鼠和针毛鼠分类地位一直不是很明确，外形及头骨的形态差异微小，有关社鼠亚种的分类问题争论较多．基于在四川采集的标本，通过单因素方差分析和多变量分析，发现社鼠与针毛鼠主要在体长、腭后长及上颊齿等量度区别较明显；利用多变量分析和多因变量方差分析对社鼠的3个亚种处理，结果显示：社鼠亚种问的鉴别特征主要在于颧板宽、听泡长、下齿列等．     

双重检验逐步回归模型在电力负荷预测中的应用

文中针对电力负荷预测的多元线性回归模型,提出了双重检验逐步回归模型。与传统的多元线性回归模型相比较,双重检验逐步回归模型无需建立全部变量的回归方程,而是在全部自变量中按对因变量的作用大小,边进行显著性检验,边入选或剔除变量,并且由于每步都作检验,因而保证了最后所得的方程中所有因子都是显著的。     

学生氏极差分析

给出了关于单因素方差分析问题的学生氏极差分析方法 .这种方法较一般方差分析计算量减少 ,但其效果与一般方差分析相一致 .这种方法可以推广到多因素方差分析中去 ,其证明思想与本文基本相似 .     

巢湖西区水体生物膜上有机物含量的表征

对实测wCOD和wTOC进行数理统计显著性检验,结果表明巢湖西区不同季节、不同水深水体生物膜上wCOD和wTOC之间存在线性关系(r=0.842 4, P＜0.01);季节因素对生物膜上wCOD∕wTOC的比值关系影响不大(方差分析,F=0.93,P＞0.05);不同水深水体生物膜上wCOD∕wTOC的均数差别有高度显著性(方差分析,F=9.20,P＜0.01),但在水深0.3 m与0.8 m的生物膜上wCOD∕wTOC的均数差别无显著性(q=0.00,P＞0.05).因此在不同季节、一定水深范围内可用wCOD值来表征巢湖西区水体生物膜上有机物的含量.     

江苏省五年级小学生超重肥胖现状及影响因素研究

目的:了解江苏省小学生超重肥胖的情况,并从膳食行为、身体活动情况、生活习惯角度分析可能存在的引起超重肥胖的影响因素。研究方法:采用问卷调查的方法,对江苏省五年级学生进行分层整群抽样,获得有效问卷3201份;问卷内容主要涉及社会人口学特征、膳食行为、身体活动、生活习惯等方面。统计分析:对超重肥胖的影响因素分别进行t检验和卡方检验,并将影响因素进行Logistic回归分析。研究结果:在膳食行为中,上午较少加餐、油炸烧烤食品的摄入是学生超重肥胖的影响因素。对于身体活动的研究表明:缺乏周末锻炼是学生超重肥胖的影响因素。在生活习惯方面,不刷牙和过长时间静坐和做作业是学生超重肥胖的影响因素。研究结论:超重肥胖是多因素共同作用的结果,不良膳食行为和缺少身体活动会共同导致学生超重肥胖。     

线性回归模型偏F检验与t检验等价性的一种证明方法

在运用线性回归模型进行预测或控制之前,必须首先对线性回归模型中每个自变量对因变量影响程度的统计显著性进行逐个分析。可通过构造偏F统计量进行F检验或构造t统计量进行t检验,而对线性回归模型来说,本质上偏F检验和t检验是等价的,可使用矩阵分块的方法展现这一结论的原理和证明过程。     

沈阳师范大学本科学生创业意愿分析

通过对沈阳师范大学不同学院本科生创业情况抽样调查,用多因素方差分析的方法得到最终检验结果,利用多因素方差分析筛选变量建立回归模型,并采用logistic逻辑回归方法进行回归检验。对创业意愿的影响因素和创业意愿的形成模型的研究进行了综述。对有关创业意愿形成的理论模型和实证研究进行梳理,对影响大学生创业意愿的因素进行分析,得出家庭所在地、父母职业、学习成绩、性别、对就业形势的认识、就业目的等对沈师大学生创业意愿有显著影响。通过对在校学生创业意愿的实证分析,有助于增强沈阳师范大学本科生就业与创业指导的针对性和实效性。分析各种因素对沈师学生创业意愿的影响程度,对更好的开展就业指导工作意义重大。     

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.