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1.
情境因素对于顾客购买决策的影响(一个初步的研究)   总被引:7,自引:0,他引:7  
本文应用Logistic回归模型和在购物中心对顾客进行调查所得到的数据,分析了影响顾客购买决策的情境因素。结果显示:第一,在所有考虑到的十四个情境因素中,有六个对顾客的购买决策有显著影响。第二,在购物中心这样的购物场所中,影响食品购买与影响其它产品购买的情境因素是不同的。本文讨化了对于研究结果的应用。  相似文献
2.
基于遗传算法的上市公司财务危机预测模型研究   总被引:5,自引:1,他引:4  
本文以我国沪深A股上市公司为研究对象,选取制造业公司376家,其中被特别处理的ST公司188家,与其配对的健康公司188家,使用遗传算法和21个财务比率建立了财务危机预测模型,并与Logistic回归和BP神经网络模型进行了比较,结果表明,使用遗传算法可以获得不受统计约束且预测准确率更高的模型。  相似文献
3.
偏最小二乘logistic回归在鄱阳湖洪涝灾害预测中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
偏最小二乘logistic回归模型是一种新型的多元分析方法,它在自变量之间存在强多重共线性、或者当样本量偏小以及样本中有缺失值的情况下,可以较好地解决普通logistic回归模型的计算结果不稳定的问题.本文利用偏最小二乘logistic回归算法,根据鄱阳湖地区1953~1998年观测的水文数据,分析各月连续最大五天降水量和长江各月最大流量对鄱阳湖洪涝灾害的影响,建立了预测洪涝灾害程度的发生概率的判别模型.研究结果表明,偏最小二乘logistic回归模型在相关领域的研究中具有很好的适用性.  相似文献
4.
逐步Logistic判别分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文介绍用极大似然估计对Logistic判别分析中的变量进行逐步筛选的方法,筛选过程是在对判别系数作似然比检验的基础上进行的,在变量向前选入与向后剔除的生产每一步中都用到这种检验;最后举出了应用实例。  相似文献
5.
Logistic回归模型在信用风险分析中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过运行SPSS,建立L og istic回归信用评价模型(cred it eva luation m odel),用来对中国2000年106家上市公司进行两类模式分类,这两类模式是指按照公司的经营状况分为“差”和“正常”两个小组.对每一家上市公司,考虑其经营状况的4个主要财务指标:每股收益、每股净资产、净资产收益率和每股现金流量.仿真结果表明,L og istic回归信用评价模型对总体106个样本,判别准确率达到99.06%.此外,本文的研究结果还发现,当利用SPSS的D iscrim inan t给出的模型系数建立的线性判别分析模型和利用SPSS的M u ltinom ia lL og istic给出的模型参数建立的L og istic回归模型,L og istic回归模型的判别结果不如线性判别模型.但如果剔除不合格的样本,或是将样本数据规格化,则可以提高L og istic回归模型的分类准确率.  相似文献
6.
高血压病的风险因素分析与研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
高血压病是全球性多发病之一,其发病率在中国逐年上升,影响高血压疾病的因素很多,本文研究的是年龄、BMI、家族史、吸烟时间、吸烟数量、饮酒时间、饮酒频率、饮酒数量和户外活动,共九个因素,研究的主要目的是将这些因素对高血压患病影响的重要性程度进行排序,并建立相应患病概率的预测模型,这不仅对医疗保险中保单的核保提供了风险度量的判别依据,而且对于人们日常生活疾病的预防、监视也有一定的指导意义。本文首先用单因子Logistic回归剔除与高血压患病相关性较小的因素,继而用主成分分析方法消除因素的共线性,最后用Logistic回归拟合患病概率模型并根据系数进行排序和预测。结果无论是男性还是女性,对高血压病影响最大的都是家族史,其次为BMI和年龄。  相似文献
7.
上市公司兼并规律的实证分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
本应用因子分析方法和Logistic回归模型,对上市公司兼并规律作了实证分析,得出的结论对优化上市公司资产重组具有参考意义。  相似文献
8.
基于Logistic回归的水质预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在环境系统评价中,水环境质量等级评价是其中十分重要的工作.鉴于对水环境研究中,水质级别为分类变量不能利用传统回归方法分析的特征,基于logistic回归方法建立了一种水质级别预测模型.利用长江流域的水质监测数据,将logistic回归应用于水质数据分析,进行水质建模,对水质级别做出预测.研究结果表明利用logistic回归进行水质分析,具有良好的拟合和预测效果.  相似文献
9.
Logistic回归模型的影响分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
Logistic回归模型的影响分析是Logistic回归诊断研究中的重要内容。常用的分析方法都是轮换地删除数据点后的逐步判断,而这个判断的过程主要体现在模型的诊断图上。鉴于此,通过构造诊断统计量来有效地开发诊断图成为影响分析的核心内容,并由此能较为准确地探寻出模型的强影响点。本文通过对Logistic回归模型帽子矩阵的分解以及对轮换地删除数据点后的系数估计的相对变化量进行加权,得出Logistic回归模型诊断图使其能比传统的诊断图更准确地判断出模型的强影响点。  相似文献
10.
周家仪.脑梗塞发病因素的分析.数理统计与管理,1997,16(4),25~28.本文在调查脑梗塞发病因素的基础上,以logistic回归模型拟合,研究各发病因素在单独作用及其联合作用下,各因素的相对危险性。并用对数线性模型配合,研究各因素间的各阶交互作用  相似文献
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