Logistic回归模型

摘要： 公民参与是民众在公共事务管理中向政府表达自身诉求,试图实现特定预期目标的行为过程,也是政府用以建立和维系与民众之间良性互动关系,提升基层政府受民众信任程度的一种方式。本文聚焦“公民参与质量”,从“参与方式”和“参与主体结构”两方面衡量参与质量,并运用Logistic回归,探究其与“基层政府信任”之间的影响关系。数据结果显示:“公民参与质量”与“基层政府信任”之间存在显著正向影响。基于此,本文强调应从优化参与方式和赋能参与主体两个层面入手,建立多元化和制度化参与方式,以及发挥党员和社区积极分子引领作用,营造积极社区公民参与氛围,增加公民与基层政府广泛联动,从而提高公民对基层政府信任度。

摘要： 目的 比较甲状腺良恶性结节CT影像征象及纹理特征差异,构建两者鉴别诊断模型。方法 回顾性分析110例经手术病理证实分类甲状腺结节患者的125个结节,其中良性组66个,恶性组59个,提取每个结节CT征象与平扫、动脉期及静脉期3个期相的纹理特征。采用χ;检验筛选良恶性结节有差异的影像特征,进一步采用Logistic回归分析构建单纯影像模型。对结节纹理特征筛选、降维,建立剩余纹理参数的受试者工作特征曲线(ROC),获取ROC曲线下面积(AUC)。使用筛选后的常规影像特征及纹理特征组合建立联合Logistic回归模型并获得相应AUC。结果 影像模型的AUC为0.821,灵敏度为66.10%,特异度为81.82%。纹理特征中,静脉期方差具有最高鉴别效能,其AUC为0.696。由以上4个特征构建的联合模型AUC为0.845,灵敏度为76.27%、特异度为83.33%。联合模型的AUC、灵敏度及特异度均高于影像模型。结论 综合CT影像特征及纹理特征的基础上建立联合模型,有助于甲状腺良恶性结节鉴别诊断。

摘要： 【目的】对昆明市2000—2015年的火点数据进行分析,确定主要林火驱动因子,建立昆明市林火预报模型并进行火险区划,为昆明市林火预防提供参考。【方法】基于林火数据,选取气象、地形、植被、人为等17个林火驱动因子构建Logistic回归林火概率模型,并划分5个中间模型选取全样本的显著变量因子,用受试者工作特征曲线(ROC)进行模型检验与评价,基于全样本的模型结果分析昆明市主要林火驱动因子,并计算得到林火发生概率的最佳阈值,根据Logistic模型结果划分五级火险区。【结果】海拔、距居民点距离、距铁路距离、归一化植被指数(NDVI)值、月均地表温度、月均气压、月均相对湿度、月均风速、人均国内生产总值(GDP)等9个因子与昆明市林火发生概率存在显著关系;Logistic模型的预测准确率高达81.7%;ROC曲线下面积(AUC)的值为0.905;划分的最佳阈值为0.342;火险区划的五级火险区面积比率分别为48.82%、35.17%、11.26%、2.55%、2.20%。【结论】昆明市林火主要驱动因子是气象因子;昆明市高火险区集中分布在五华区、盘龙区、官渡区、呈贡区、西山区、安宁市等西南部地区。

摘要： 生物质压块采暖推广过程受诸多因素影响。本文以张北县为例,采用客观调查方式对被调查者的个人基本情况、家庭基本情况、对取暖认知情况、对政策认知情况共计14个因素进行调查,然后建立Logistic回归模型进行数据分析。结果表明:受教育程度、取暖费占家庭年收入的百分比、家庭耕地面积、主要务农人数、对生物质压块采暖方式的了解程度、禁止秸秆燃烧政策的困扰程度、农业是否为家庭收入主要来源这7个因素对农户使用生物质压块采暖的意愿影响显著,其余自变量的影响虽然不显著,但在一定程度下也会对于生物质的推广产生影响。

摘要： 近几年房地产行业发展一直是我国社会关注的焦点,由于房地产上市公司财务信息与股价的相关性研究对提高企业资源配置效率、引导投资者正确决策以及对推动我国股市和房地产行业的规范运行都有重大的意义。为此,本文选取2013年至2017年沪深板块房地产上市公司财务数据,建立Logistic回归模型进行实证分析。分析结果表明:销售净利率、存货周转率、利润总额增长率都与房地产上市公司的股票开盘价之间呈现显著的正相关性,对股价产生正相关的影响。在此基础上本文从重视盈利能力、合理配置资产、加强内部控制等方面对房地产上市公司优化影响股价因素及经营管理提出相应的建议。

摘要： 文中基于某双向四车道高速公路连续9年的交通事故数据,将交通事故分为严重事故、一般事故2种类型,利用二项Logistic回归分析模型,选取了涉事车型、事发天气、事发时间、特殊路段类型、事故类型和事发月份共六类自变量进行分析,筛选其中的对高速公路的交通事故后果有明显影响的因素.研究结果表明:涉事车型、事发时间、特殊路段类型、事故类型和事发月份均对交通事故的严重程度有显著性影响,并从车型管制、加强路面巡逻、隧道及长陡坡路段采取主动安全措施、增强被动防护以提高路侧设施的保护能力、宣传教育等方面,提出了减缓交通事故严重程度的综合措施建议.

摘要： 目的比较Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变(DPN)的效能。方法纳入2199例DPN患者作为病例组,2610例健康体检者作为对照组。收集19个实验室指标,包括超敏C反应蛋白、糖化血红蛋白、LDL、HDL、三酰甘油、总胆固醇、总胆红素、总蛋白、白蛋白、ALT、AST、碱性磷酸酶、γ-谷氨酰转肽酶、尿素、尿酸、血红蛋白、钙、钾、钠。使用SPSS 22.0软件构建诊断DPN的多因素Logistic回归模型,使用R 3.6.0软件构建诊断DPN的随机森林模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价两种模型的诊断性能。结果Logistic回归模型和随机森林模型诊断DPN的正确率分别为81.4%、96.7%,灵敏度分别为72.5%、98.3%,特异度分别为89.2%、95.2%,ROC曲线下面积分别为0.882、0.963。结论随机森林模型对DPN的诊断效能优于Logistic回归模型,同时随机森林模型分析结果给出了各个变量指标的重要性评分,可为DPN的早期诊断提供重要的依据。

摘要： 目的探讨终末期狼疮性肾病患者自我感受负担及其影响因素。方法回顾性分析2018年1月至2021年2月本院收治的118例终末期狼疮性肾病患者的临床资料,根据自我感受负担量表(SPBS)评分分为高分组(SPBS评分≥平均分,n=51)与低分组(SPBS评分<平均分,n=67)。采用一般调查问卷统计两组临床资料,Logistic回归模型分析自我感受负担的影响因素。结果118例终末期狼疮性肾病患者SPBS评分平均(38.67±4.15)分。两组职业、家庭人均可支配收入、主要照护者、医疗付费形式比较差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归模型分析职业、家庭人均可支配收入、医疗付费形式、主要照护者均为自我感受负担的主要影响因素。结论终末期狼疮性肾病患者自我感受负担偏高,受职业、家庭人均可支配收入、医疗付费形式、主要照护者等多种因素影响,临床需针对性制订干预方案,以改善患者心理状态。

摘要： 为识别农户采纳农业机械先进技术的主要影响因素,促进农业机械化高质高效发展,基于全国339份农户问卷调查数据,运用logistic模型分析农户个人特征、家庭特征、技术有用性、技术易用性和社会环境对其采纳农业机械先进技术的影响。结果表明:农户教育水平、家庭收入、提高工作效率、改善工作环境、可获得性、操作方便性、政府支持和邻里影响8个因素对农户采纳农业机械先进技术具有显著正向影响,其中家庭收入、改善工作环境和政策支持在1%水平上显著,提高生产效率、操作方便性和邻里影响在5%水平上显著,教育水平和可获得性在10%水平上显著;农业机械数量对农户采纳农业机械先进技术在10%水平上具有显著负向作用。因此,建议相关部门应在推动农机从业人才培养、强化先进技术宣传推广和加大支持力度等方面制定针对性的政策措施。

摘要： 本项目研究荆门市消费者购买生鲜奶行为的影响因素,探究消费者对生鲜奶消费的习惯及喜好,为生鲜奶市场提供科学有效的理论依据及建议。基于已有的研究背景和现有研究成果,对荆门市进行了有关生鲜奶现状的问卷调查,建立Logistic多元回归模型。模型结果显示,消费者对生鲜奶的购买行为与其偏好,以及对生鲜奶各方面的在意程度的影响较大。生鲜奶的包装、安全性、消毒方式、新鲜度、口味和价格都是主要影响因素,同时模型结果也为生鲜奶市场的经营与管理提供了有针对性的参考。

摘要： 目的：本研究旨在建立一个预测孤立性肺结节恶性可能性的logistic回归模型,并为临床诊断提供指导. 方法：回顾性分析了212例有明确病理诊断的孤立性肺结节患者的临床特征和CT影像特征,其中,收集了2012年1月至2015年12月期间的良性孤立性肺结节患者和2013年1月到2013年12月期间的恶性孤立性肺结节患者.多因素回归分析得出孤立性肺结节恶性可能性的独立预测因素.随后建立了一个Logitic回归预测模型.并用另外242例有明确病理诊断的孤立性肺结节患者验证这个Logistic回归预测模型. 结果：患者中位年龄是56.7岁.其中58％的结节是恶性的,42％是良性的.Logistic回归分析显示良性孤立性肺结节与恶性结节在结节类型,边界清楚,分叶,毛刺,胸膜牵拉征之间是有明显的统计学差异.这些因素认为是孤立性肺结节恶性的独立预测因素.在我们的模型,敏感性是81.8％,特异性是85.7％,阳性预测值是88.2％,阴性预测值是81.8％. 结论：本研究建立的预测模型能准确评估孤立性肺结节恶性的可能性,因此能为孤立性肺结节的临床诊断提供依据.

摘要： 目的：采用限制性立方样条模型,探讨男性钢铁工人高温暴露年限与高血压患病的剂量反应关系. 方法：对2014年9月—2015年10月进行职业健康查体的男性唐钢在职员工进行问卷调查和体格测量.采用logistic回归模型和限制性立方样条模型,分析男性钢铁工人高温暴露年限与高血压患病的关系. 结果：高血压患病率为29.6％.调整年龄、工龄、文化程度、家庭人均月收入、家族史、体质指数、体育锻炼、食盐、噪声暴露等因素后,多因素logistic回归分析结果显示,工人曾经暴露高温和现在暴露高温均与高血压有关,OR值分别是1.67(1.47,1.90),1.52(1.15,1.99).限制性立方样条模型分析显示,男性钢铁工人高温暴露年限与高血压呈线性剂量反应关系(非线性检验,P=0.9188). 结论：男性钢铁工人高温暴露与高血压患病有关,且高温暴露年限与高血压患病呈线性剂量反应关系.

摘要： 目的：了解孕妇孕前及孕期体力活动水平及其对妊娠糖尿病(GDM)的影响.rn 方法：采用问卷调查方法了解1095例在湖北省妇幼保健院参加同济母婴健康队列(TMCHC)的孕妇一般情况、孕前及孕期体力活动情况.孕妇孕24～28w时进行OGTT试验,了解其GDM发病情况.rn 结果：GDM发病率为10％.孕妇孕前、孕早期及孕中期平均每天工作时间分别为8.0h、6.0h、5.0h,每天体力活动时间分别为3.0h、2.0h、2.0h.孕前BMI分为三组,分别是消瘦(20.2％)、正常(69.7％)、超重和肥胖组(10.1％).孕前每天体力活动水平分为两组,总体前75％为体力活动水平较低组(LPA),后25％为体力活动水平较高组(HPA).在孕前BMI正常和消瘦组,HPA组的GDM的发病率与LPA组相比无统计学差异(P＞0.05);在孕前BMI超重和肥胖组,HPA组的GDM的发病率比LPA组低(P＝0.049).logistic回归模型分析得出年龄、孕前BMI是影响GDM的危险因素.rn 结论：孕妇孕期每天工作时间及体力活动时间与孕前相比都有所降低.年龄越大,孕期患GDM的风险越高;孕前超重和肥胖会增加孕妇患GDM的风险;超重或肥胖的妇女,孕前体力活动水平较高可降低孕期患GDM的风险.

摘要： 研究目的:分析我国农地整治政策对农户土地流转行为产生的影响.研究方法:成本收益理论分析和基于Logistic回归模型的计量检验.研究结果:(1)在现阶段我国农户耕地规模普遍未达到最优规模的背景下,农户土地流转行为具有经济学上的动因;(2)农地整治可以通过降低农业生产成本、提高农业生产效益进而促进农户的土地流转行为.研究结论:政府国土部门应当合理编制土地整治规划,规范施工、严格检查、定期管护,保证农地整治各个阶段工作的顺利实施与农地整治工程的质量.

摘要： 研究目的:分析我国农地整治政策对农户土地流转行为产生的影响.研究方法:成本收益理论分析和基于Logistic回归模型的计量检验.研究结果:(1)在现阶段我国农户耕地规模普遍未达到最优规模的背景下,农户土地流转行为具有经济学上的动因;(2)农地整治可以通过降低农业生产成本、提高农业生产效益进而促进农户的土地流转行为.研究结论:政府国土部门应当合理编制土地整治规划,规范施工、严格检查、定期管护,保证农地整治各个阶段工作的顺利实施与农地整治工程的质量.

摘要： 研究目的:分析我国农地整治政策对农户土地流转行为产生的影响.研究方法:成本收益理论分析和基于Logistic回归模型的计量检验.研究结果:(1)在现阶段我国农户耕地规模普遍未达到最优规模的背景下,农户土地流转行为具有经济学上的动因;(2)农地整治可以通过降低农业生产成本、提高农业生产效益进而促进农户的土地流转行为.研究结论:政府国土部门应当合理编制土地整治规划,规范施工、严格检查、定期管护,保证农地整治各个阶段工作的顺利实施与农地整治工程的质量.

摘要： 研究目的:分析我国农地整治政策对农户土地流转行为产生的影响.研究方法:成本收益理论分析和基于Logistic回归模型的计量检验.研究结果:(1)在现阶段我国农户耕地规模普遍未达到最优规模的背景下,农户土地流转行为具有经济学上的动因;(2)农地整治可以通过降低农业生产成本、提高农业生产效益进而促进农户的土地流转行为.研究结论:政府国土部门应当合理编制土地整治规划,规范施工、严格检查、定期管护,保证农地整治各个阶段工作的顺利实施与农地整治工程的质量.

摘要： 研究目的:分析我国农地整治政策对农户土地流转行为产生的影响.研究方法:成本收益理论分析和基于Logistic回归模型的计量检验.研究结果:(1)在现阶段我国农户耕地规模普遍未达到最优规模的背景下,农户土地流转行为具有经济学上的动因;(2)农地整治可以通过降低农业生产成本、提高农业生产效益进而促进农户的土地流转行为.研究结论:政府国土部门应当合理编制土地整治规划,规范施工、严格检查、定期管护,保证农地整治各个阶段工作的顺利实施与农地整治工程的质量.

摘要： 本研究对北京地区21个牛场2010—2013年的头胎荷斯坦牛真胃变位发病记录进行了调查分析,旨在研究真胃变位发病的影响因素.将场次、首次产犊月龄,发病季节、发病年份作为固定效应,采用Logistic回归模型进行分析.结果显示,除首次产犊月龄外,场次、发病季节、发病年份均对真胃变位的发生有显著影响.分娩后30天是真胃变位的高发期;季节效应中,1至4月的发病风险最高(OR=1.537).

摘要： 本研究对北京地区21个牛场2010—2013年的头胎荷斯坦牛真胃变位发病记录进行了调查分析,旨在研究真胃变位发病的影响因素.将场次、首次产犊月龄,发病季节、发病年份作为固定效应,采用Logistic回归模型进行分析.结果显示,除首次产犊月龄外,场次、发病季节、发病年份均对真胃变位的发生有显著影响.分娩后30天是真胃变位的高发期;季节效应中,1至4月的发病风险最高(OR=1.537).

摘要： 本发明公开了一种基于Logistic回归模型的逆光图像检测方法及装置,涉及图像处理技术，旨在提供一种能够自动检测拍摄环境是否处于逆光拍摄状态的算法。本发明技术要点：采集一图像；计算每个像素的亮度通道；统计图像的亮度通道直方图；计算图像的每个亮度等级的归一化概率；计算图像均值；算图像方差得到一个256维特征向量；将所述图像的256维特征向量带入逆光图像检测表达式求得P(y＝0|X)的值。

摘要： 本发明是一种基于Logistic回归模型的肉牛反刍声波健康评价方法，尤其涉及通过区分反刍声音频率进行时域划分用以评价肉牛健康状况，属于科学养殖领域，目的是解决通过肉牛声波鉴别肉牛健康状态精度不高的问题；本发明结合反刍数据采集设备获取到反刍声波，结合傅立叶变换算法基于肉牛反刍声波对单一时域的肉牛健康状况进行评价，从而对整个数据采集时段内肉牛健康状况评价，同时结合Logistic回归模型的特性，通过肉牛反刍声波评价肉牛健康状况的基础上进行运用，并利用每段反刍声波时段频率短时平均幅度函数，极大提高了通过肉牛反刍声波判断肉牛健康状况的精度。

摘要： 本发明提供一种基于Logistic回归模型的评价方法、系统，属于模型和评价技术领域。通过将待评价区域划分为相同大小的栅格；获取所述栅格内第一事件点的数量，根据所述栅格内第一事件点的数量确定该栅格是否为第一栅格及其周围栅格是否为第一栅格；所述第一事件点对应第一评价指标；根据第一栅格中的第一评价指标，获取第一栅格评价指标；根据第一栅格评价指标与Logistic回归模型，计算所述评价区域内发生第一事件的概率。通过用统计栅格内事件点个数和位置的方法来确定各个灾害栅格的性质，并以此进行回归分析，提高了模拟回归结果的精度，且能更精确的计算出各个评价指标的权重信息，获得更高的评价精度。

摘要： 本发明公开了基于GIS与Logistic回归模型的泥石流易发性预测方法，包括确定评价单元、评价参数的选取与处理、构建训练样本集、聚类分析、因子分析、建立Logistic回归模型、Logistic回归模型的分析、评价结果的分类、预测待评价区域内泥石流灾害的易发性九步骤。本发明具有评价精度更高、针对性更强的优点，其主要用于泥石流易发性预测。

摘要： 本发明公开了利用基于logistic回归的多发性骨髓瘤诊断模型开发的系统及其应用。本发明所保护的一个技术方案是包括识别性别和检测白蛋白含量和血红蛋白含量的系统在制备筛查或辅助筛查多发性骨髓瘤患者产品中的应用。本发明的实施例中通过对所构建诊断模型进行验证发现，该诊断模型的ROC曲线下面积为0.995，灵敏度为0.956，特异度为0.981，说明诊断模型的诊断结果具有较高的准确度和灵敏度。本发明所开发的系统所需指标简单易得，灵敏度高，能无创、高效、准确的区分多发性骨髓瘤患者与健康人群，适宜推广使用。

摘要： 基于Logistic回归模型的用于胰腺神经内分泌肿瘤淋巴结转移预测系统，包括存储器和信息处理模块、预测结果显示器，其中，所述信息处理模块配置用于执行以下计算，并将计算结果与，所述的存储器预存的胰腺神经内分泌肿瘤淋巴结转移预测指标进行比较，向预测结果显示器输出预测结果：(I)根据以下关系计算各风险因子的分数：(II)对步骤(I)所获得的全部分数求和，计算得到总体分数Z；(III)根据以下关系计算患者淋巴结转移可能性。

摘要： 本发明公开了一种基于Logistic回归模型的逆光图像检测方法及装置,涉及图像处理技术，旨在提供一种能够自动检测拍摄环境是否处于逆光拍摄状态的算法。本发明技术要点：采集一图像；计算每个像素的亮度通道；统计图像的亮度通道直方图；计算图像的每个亮度等级的归一化概率；计算图像均值；算图像方差得到一个256维特征向量；将所述图像的256维特征向量带入逆光图像检测表达式求得P(y＝0|X)的值。

摘要： 本发明公开了农民返乡行为分析领域的一种基于Logistic回归算法的农村居民春节返乡预测方法，包括步骤如下：步骤1：获取预测区域内的所有农村居民用户清单和近两年春节农村居民用户前后三个月的日电量数据；步骤2：对数据清洗处理，保留可用数据；步骤3：利用农村居民用户春节返乡的规律提取返乡前后的特征指标，通过数据计算获得每个特性指标的权重系数，训练得到Logistic回归预测模型；步骤4：利用获得的Logistic回归预测模型预测春节时间内农村居民用户的返乡情况。本发明通过农村居民用户返乡的规律性特点，提取特性指标，利用Logistic回归算法训练得到Logistic回归预测模型，从而实现了对农村居民用户返乡的预测，有利于实现对电网的预先性调节。

摘要： 一种基于多元核logistic回归模型的说话人辨别实现方法，包括以下步骤：A)说话人语音特征提取：采集待识别说话人语音信号，进行预处理；再提取梅尔倒谱参数；B)说话人模型构建：采用多元核logistic回归模型作为说话人辨别模型；C)说话人辨别模型训练：将步骤A所提取的特征向量作为输入训练样本，通过最小序列优化算法进行迭代训练，使模型参数达到最优；D)说话人辨别：提取待辨别说话人语音信号的特征向量，并输入经过训练的说话人辨别模型，多元核logistic回归模型会给出每个说话人的后验概率，概率值最高者为识别结果。本发明识别率高、模型构建简单、具有良好的快速性。

摘要： 一种基于多元核logistic回归模型的说话人辨别实现方法，包括以下步骤：A)说话人语音特征提取：采集待识别说话人语音信号，进行预处理；再提取梅尔倒谱参数；B)说话人模型构建：采用多元核logistic回归模型作为说话人辨别模型；C)说话人辨别模型训练：将步骤A所提取的特征向量作为输入训练样本，通过最小序列优化算法进行迭代训练，使模型参数达到最优；D)说话人辨别：提取待辨别说话人语音信号的特征向量，并输入经过训练的说话人辨别模型，多元核logistic回归模型会给出每个说话人的后验概率，概率值最高者为识别结果。本发明识别率高、模型构建简单、具有良好的快速性。