逻辑回归分析

摘要： 背景:深静脉血栓是全膝关节置换后常见的并发症之一,近年来围术期加速康复发展迅速,然而目前国内尚缺乏关于全膝关节置换后血栓发生情况及危险因素的大样本研究。目的:探究加速康复流程下骨关节炎患者全膝关节置换后下肢深静脉血栓发生情况,并进一步探究术后深静脉血栓形成的危险因素。方法:选择2016年5月至2021年12月苏州大学附属第一医院收治的膝关节骨关节炎患者1260例,入院后接受单侧全膝关节置换手术,根据术后双下肢静脉彩超结果分为血栓组(n=140)与无血栓组(n=1120)。采用单因素分析分别比较两组间各项指标的差异,最终将可能有意义的指标作为自变量带入行二元多因素逻辑回归分析。结果与结论:①术后发生深静脉血栓患者140例,其中近端型血栓发生率为1.67%,远端型血栓发生率为9.44%;近端型血栓中,38.10%的血栓单纯累及单支静脉,61.90%的血栓累及2支及以上静脉;远端型血栓中,79.83%的血栓累及单支静脉,20.17%的血栓累及2支及以上静脉;②单因素分析结果显示,血栓组合并高血压史、既往存在下肢静脉曲张史以及存在饮酒史的患者比例显著高于无血栓组患者(P<0.05);③二元多因素逻辑回归分析显示,术前合并高血压病史(OR=1.686,P=0.012,95%CI=1.123-2.531)、既往存在下肢静脉曲张史(OR=4.794,P<0.001,95%CI=2.124-10.820)及存在饮酒史(OR=10.733,P<0.001,95%CI=6.942-16.594)是全膝关节置换后发生下肢深静脉血栓的危险因素;④结果表明,在加速康复程序下,尽管近端型血栓发生率不高,但鉴于其常累及2支及以上静脉,在对此类患者进行血栓治疗评价时应引起重视。术前合并高血压病史、既往存在下肢静脉曲张史及存在饮酒史是全膝关节置换后发生下肢深静脉血栓的独立危险因素,因而手术医生应该重点关注患者的一般状况并进行术前优化。

摘要： 针对疾病数据结构复杂以及传统模型预测精度低等问题,为探寻提高疾病预测效能的有效集成方法,提出一种集成极端梯度提升树、随机森林算法的XGB-RF预测模型,并应用于糖尿病数据集。采用网格搜索法优化模型参数,利用集成学习策略构建完整的预测模型,将多种模型的预测效果进行对比。实验结果表明,XGB-RF集成模型的准确性和解释性优于单一预测模型,可为类似疾病的早预防、早治疗提供科学、准确的辅助信息。

摘要： 目的为了解云南耿马县佤族成人牙周健康状况,收集口腔健康行为资料,对影响牙周状况的相关因素进行分析,为基层少数民族牙周疾病防治提供数据支持。方法用随机、年龄分层相结合抽样的方法,选取云南耿马傣族佤族自治县为调查目的地,随机抽取自治县内的10个自然村寨,共计调查486人,并对其进行牙周健康状况检查及相关问卷调查。采用EpiData 3.1和SPSS 19.0软件进行数据的录入和统计分析。结果35~44、55~64、65~74岁组牙龈出血检出率91.22%、88.08%、81.82%,浅牙周袋(4~5 mm)检出率为86.34%,86.53%,81.82%;深牙周袋(≥6 mm)检出率:13.17%,30.57%,45.45%;牙周健康率:12.68%,14.51%,18.18%;结合口腔问卷调查内容,经过单因素分析,筛选出具有统计学意义的7个因素作为自变量,包括:年龄、学历、刷牙次数、对牙齿的自我感觉、自觉牙痛、吸烟和对牙齿出血的观念。再进行多因素Logisitic回归分析,结果显示:对牙齿的自我感觉越差(OR=1.500,P=0.003)、牙痛越频繁(OR=1.510,P=0.017)和吸烟(OR=2.161,P=0.014)佤族成人越倾向患牙周炎;学历越高(OR=0.527,P=0.000)及刷牙次数越多(OR=0.519,P=0.002),则为牙周炎发生的保护因素。结论佤族成人的牙龈出血检出率、浅牙周袋检出率及深牙周袋检出率均高于第4次全国水平,牙周炎患病率较高,口腔卫生状况差,远低于全国口腔保健目标。应当加大对少数民族地区的医疗资源的投入,加强对少数民族的口腔保健宣传力度以提高牙周疾病就诊率从而提高人群生活质量。

摘要： 目的以进修医生消化内镜操作教学为例,对比传统授课与基于以问题为基础的教学法(PBL)+以案例为基础的教学法(CBL)(PBL+CBL)授课模式。方法纳入传统教学模式进修的30名学员为传统组,以基于PBL+CBL教学模式的30名学员作为试验组。对比两组考核成绩和教学质量调查问卷结果。结果试验组学员认为教学模式有趣、可锻炼解决临床问题的能力、激励学习动机、鼓励表达己见及提高团队合作能力的占比均优于传统组(P=0.020、0.010、0.039、0.015、0.039)。试验组在理论成绩、病例分析成绩、总成绩三方面均明显优于传统组(P=0.002、<0.001、<0.001)。校对了年龄、性别后,线性回归分析发现:采用PBL+CBL模式可提高总成绩17.6分(β=17.604,P<0.001)。logistic回归分析发现:采用PBL+CBL模式可显著提高优秀率(OR=14.198,P<0.001)。结论基于PBL+CBL授课方式在学员对授课质量反馈方面和学员考核成绩方面均优于传统授课方式。

摘要： 目的:了解广州、东莞地区出生体质量χ2 = 155.592,P = 0.000),单因素分析发现,出院时是否合并代谢性骨病,其住院天数、出生时胎龄的差异均有统计学意义(P < 0.05)。逻辑回归分析,显示住院天数少、出生胎龄越大是代谢性骨病保护因素(P均<0.05)。结论:低胎龄、住院天数长、男性患儿可能是极低出生体重儿发生MBDP的相关风险因素。

摘要： 目的:尽管结直肠手术后吻合口漏是一个需要及时诊断的重要的临床问题,但关于吻合口漏早期预测指标的研究仍不够充分。因此,我们进行了一项基于人群的观察性研究,以确定患者术后早期疼痛是否是吻合口漏的独立标志。方法:结合瑞典结直肠癌登记数据和瑞典围手术期登记数据,我们检索到2014—2017年前瞻性收集的3084例接受吻合术的结直肠癌手术患者的数据。以数字评定量表(numeri⁃cal rating scale,NRS)评估的术后疼痛评分作为暴露因素,吻合口漏或因吻合口漏需再次手术作为结局指标。我们用逻辑回归分析方法来评估关联度、估算比值比(odds ratios,ORs)和95%置信区间(CIs),并用多重插补法来处理缺失数据。结果:共发生吻合口漏189例,其中121例因吻合口漏需再次手术。中度至重度术后疼痛(NRS 4~10分)与吻合口漏(OR为1.69,95%CI为1.21~2.38)及需再次手术(OR为2.17,95%CI为1.41~3.32)的风险增加有关。重度疼痛(NRS 8~10分)与吻合口漏的关联度更强(OR为2.38,95%CI为1.44~3.93)。在多变量分析及将因吻合口漏需再次手术作为结局指标时,这些关联度得到进一步证实。结论:在这项基于人群的前瞻性收集数据的回顾性研究中,在麻醉后恢复室(post-anaesthesia care unit,PACU)出现疼痛加剧是吻合口漏的独立标志,可能提示着需要进一步的诊断措施。

摘要： 采取福建省工程建设项目招标代理机构信用评价系统中2019年度信用综合评价数据,对1778个数据作为研究样本进行了实证相关检验。结果表明,国有招标代理企业相比于非国有招标代理企业,信用综合评价正向影响关系强,应利用自身优势进一步做强做大国有招标代理企业。

摘要： 随着我国工程勘察设计单位改革的逐渐深入和国外勘察设计机构的强势进入,我国勘察设计行业正面临着空前激烈的市场竞争。如何凸显国有勘察设计单位的竞争优势,已成为我国国有勘察设计单位的一大现实课题。为此,本文试图从企业信用综合评价的角度出发,采取福建省工程建设项目勘察设计单位信用评价系统中2020年第一季度信用综合评价数据,以106个数据作为研究样本进行了逻辑回归检验分析,探究企业所有制形式与信用综合评价之间的内在关系。研究结果表明,相比于非国有勘察设计单位,国有勘察设计单位的信用综合评价正向影响关系更为显著,国有企业在激烈市场竞争中依然保持着可观优势。

摘要： 目的 探讨成人创伤性硬膜下积液(TSE)向慢性硬膜下血肿(CSDH)演变/转化的可能危险因素.方法 选取2017年1月至2020年1月本院收治的创伤性硬膜下积液患者200例,其中向慢性硬膜下血肿演变的32例(血肿组),未演变的168例(无血肿组).对全部患者的性别、年龄、入院时格拉斯哥昏迷评分(GCS),CT征象(积液部位、CT值、厚度、单侧和双侧、有无脑挫裂伤等伴发症)、出现积液的时间、药物使用(甘露醇、阿托伐他汀钙片及抗凝剂)等临床及影像学资料进行统计总结,采用单因素及Logistic多因素分析影响TSE向CSDH演变的危险因素.结果 单因素分析显示,血肿组与非血肿组相比,在年龄(有否高龄)、TSE双侧、位置、厚度、CT值、首次积液出现的时间,有无合并脑挫伤,积液后是否使用阿托伐他汀钙片方面,差异具有统计学意义(P<0.05);Logistic多因素分析结果显示,老年高龄、积液出现早、硬膜下积液较厚、首次积液CT值高、合并脑挫裂伤、未使用阿托伐他汀钙片为TSE向CSDH演变的危险因素.结论 老年高龄、积液出现早、硬膜下积液较厚、首次积液CT值高、合并脑挫裂伤、未使用阿托伐他汀钙片的TSE有发展为CSDH的风险.

摘要： 近年来,随着互联网技术和大数据技术的不断发展,网络信息呈爆炸式增长.如何从网络中获取有价值的信息,并通过数据分析预测未知的事件变得越来越重要.主要研究贵州茶叶产品的价格行情以及销售地分布,并预测茶叶的价格波动趋势,通过beautifulSoup技术爬取了贵州农经网茶叶信息,再利用K-means聚类算法.wordcloud算法分析茶叶销售的情况,通过时间序列预测茶叶价格,并结合绘图扩展包对贵州茶叶产品的数据进行可视化展现.研究内容具有重要应用价值,能被应用于茶叶价格预测,数据分析等领域.

摘要： 针对当前的马尔科夫毯学习算法会引入不正确的子结点和配偶结点的问题，提出了一种基于逻辑回归分析的马尔科夫毯学习算法RA-MMMB。首先利用MMMB（最大最小马尔科夫毯）算法得到候选的马尔科夫毯，建立目标变量与候选马尔科夫毯的逻辑回归方程，通过回归分析在保留与目标变量相关性很强的变量的同时，去掉MMMB等算法所引入的弱相关性的错误变量以及其它的弱相关性变量；然后利用G2测试去掉回归分析后候选马尔科夫毯中的兄弟结点，得到目标变量的马尔科夫毯。RA-MMMB算法通过回归分析，减少了条件独立测试的次数，提高学习的精度。实验比较和分析表明，RA-MMMB算法能有效地发现变量的马尔科夫毯。

摘要： 本公开构建一种说明变量的变动与目标变量的变动具有对应关系的回归模型。回归分析装置具备：数据获取部，从存储装置读出训练数据和约束条件，该存储装置储存用作回归模型的目标变量和说明变量的训练数据、和预先定义为了使目标变量向正或负的方向变动而应使说明变量向正和负中的哪一方变动的约束条件；以及系数更新部，以使包括正则化项的成本函数最小化的方式，使用训练数据，反复更新回归模型中的说明变量的系数，所述正则化项在违反约束条件的情况下增大成本。

摘要： 多元回归分析装置和多元回归分析方法。提供了一种能够准确地执行多元回归分析的多元回归分析装置。多元回归分析装置包括确定单元、划分单元、分析单元和回归方程获取单元。确定单元确定能有效作为在执行多个数据集合的分层时的参数的多个解释变量之一作为分层解释变量。划分单元使用分层解释变量针对每个层来划分多个数据集合。分析单元对已经划分的多个数据集合的每个组执行多元回归分析。获取单元获取综合多元回归方程，在综合多元回归方程中综合了多元回归分析的结果。

摘要： 提供高速并且高精度地对S型函数进行秘密计算的技术。秘密S型函数计算系统将g(x)设为能秘密计算的函数，根据输入值x的份额[[x]]计算对于输入值x的S型函数的值的份额[[σ'(x)]]，包括：第一比较单元，生成第一比较结果[[c]]＝less_than([[x]],t1)；第二比较单元，生成第二比较结果[[d]]＝greater_than([[x]],t0)；第一逻辑计算单元，生成第一逻辑计算结果[[e]]＝not([[c]])；第二逻辑计算单元，生成第二逻辑计算结果[[k]]＝and([[c]],[[d]])或者[[k]]＝mul([[c]],[[d]])；以及函数值计算单元，计算份额[[σ'(x)]]＝mul([[k]],[[g(x)]])+[[e]]。

摘要： 一种秘密S型函数计算系统，将mapσ设为由表示S型函数σ(x)的定义域的参数(a0,…,ak‑1)和表示值域的参数(σ(a0),…,σ(ak‑1))(a0,…,ak‑1为满足a0k‑1的实数)定义的秘密批量映射，所述秘密S型函数计算系统由3个以上的秘密S型函数计算装置构成，从输入向量x→的份额[[x→]]，计算对于输入向量x→的S型函数的值y→的份额[[y→]]，所述秘密S型函数计算系统包含通过[[y→]]＝mapσ([[x→]])＝([[σ(af(0))]],…,[[σ(af(m‑1))]])计算份额[[y→]]的秘密批量映射计算单元，其中，f(i)是成为aj≤xij+1的j，0≤i≤m‑1。

摘要： 本申请公开了一种图像回归模型的训练方法、图像回归分析方法、介质及终端，所述方法通过预设网络模型对获取的训练样本集的样本图像进行识别，得到各样本图像的待测指标的预测值；再根据各样本图像的真实值以及预测值、图像相似度，确定第一样本集和第二样本集；然后通过第一损失函数分别对第一样本集、对第二样本集进行损失计算，得到预设网络模型的第一损失值、第二损失值；基于第一损失值和第二损失值，对预设网络模型的模型参数进行修正以得到图像回归模型。由上述可知，本申请可以通过第一损失值、第二损失值对预设网络模型进行修正，以得到图像回归模型，从而提高图像回归模型的回归分析性能以及模型预测的准确度。

摘要： 本发明提供了一种面向大数据和回归分析预测算法的充电市场分析系统，属于充电技术领域，包括：需求分析模块、数据源模块、数据存储模块、数据计算模块、系统管理模块及功能应用模块；通过各模块的配合，对充电市场中关键指标以及影响充电需求因素、充电负荷、用户消费习惯进行预测；需求分析模块将充电市场预测需求按规划时间、市场区域、市场营业额、充电负荷、设备使用次数、充电量和电动汽车各区域发展趋势多维度进行分类，根据不同的预测分析条件进行合理选择。本发明通过大数据及预测模型的优化建立一个合理的充电市场预测系统，满足社会需求、提高经济效益、增强电网企业实力。

摘要： 本发明提出了一种基于临床表型和逻辑回归分析的食管鳞癌风险预测方法，用以实现对食管鳞癌患者的预后生存风险评估。其步骤为：首先，根据食管鳞癌患者的临床检测数据筛选出特征指标，并根据特征指标构建决策树分类器；其次，利用决策树分类器将食管鳞癌患者分为早期和中晚期食管鳞癌患者；然后，获取食管鳞癌患者术前一周的血液指标信息，筛选出与食管鳞癌患者生存风险相关性高的血液指标并构建逻辑回归模型；再将分类后的食管鳞癌患者的血液指标输入逻辑回归模型中，得到食管鳞癌患者的预后生存风险概率值；进而判断预后生存风险的高低。本发明较为准确地判断食管鳞癌患者术后的生存状态，提高风险预测的性能，降低风险预测的成本。

摘要： 本发明提供了一种基于二元相关性和逻辑回归分析的阻塞Bug识别方法，属于计算机应用技术领域，解决了对软件Bug阻塞和被阻塞标签的自动化预测的问题；其技术方案为：包括以下步骤：(1)通过筛选Bug报告中的“Blocks”和“Depends on”字段来构建特殊的数据集；(2)采用Word2Vec方法对Bug报告中的自然语言部分进行编码转换为向量形式；(3)对Bug报告中提取的多个字段进行相关性分析，筛选出相关性高的一部分字段作为模型训练的特征；(4)通过BR‑LR针对两个数据集分别学习到Bug标签的不同预测方法；(5)结合两个预测模型对Bug不同标签的预测结果，生成预测报告。本发明的有益效果为：本发明结合Binary Relevance和逻辑回归分析，通过对训练数据集的筛选和划分，实现对阻塞Bug的双标签的预测。

摘要： 本发明提出了一种基于临床表型和逻辑回归分析的食管鳞癌风险预测方法，用以实现对食管鳞癌患者的预后生存风险评估。其步骤为：首先，根据食管鳞癌患者的临床检测数据筛选出特征指标，并根据特征指标构建决策树分类器；其次，利用决策树分类器将食管鳞癌患者分为早期和中晚期食管鳞癌患者；然后，获取食管鳞癌患者术前一周的血液指标信息，筛选出与食管鳞癌患者生存风险相关性高的血液指标并构建逻辑回归模型；再将分类后的食管鳞癌患者的血液指标输入逻辑回归模型中，得到食管鳞癌患者的预后生存风险概率值；进而判断预后生存风险的高低。本发明较为准确地判断食管鳞癌患者术后的生存状态，提高风险预测的性能，降低风险预测的成本。

摘要： 本发明的一种基于切线单折线法的信赖域求解逻辑回归分析的方法，包括步骤S1：利用线性回归的拟合函数和Logistic函数构造预测拟合函数；步骤S2：由最大似然估计推导得到代价函数后，得到逻辑回归分析的求解目标；步骤S3：构造信赖域模型子问题；步骤S4：使用切线单折线法求解信赖域模型子问题，得到最优数值解。与现有技术相比，本发明提供的一种基于切线单折线法的信赖域求解逻辑回归分析的方法，相对于常用的经典的梯度下降法，具有更快速的局部收敛性、更理想的总体收敛性，且由于利用了二次模型来求修正量，使得目标函数的下降比线性搜索方法更有效。其次，结合了比传统解决信赖域子问题的Dogleg方法的改进算法：切线单折线法，进一步提升了运算效率。