广义Logistic回归模型Bayes分析及其在 林木存活率预报中的应用

通过因子分析的方法来解释观测变量的相关性,这种方法是通过引入潜在变量来直接刻画相关性。 基于Bayes统计原理、方法用来解决模型的参数估计问题和统计推断,采用Markov Chains Monte Carlo (MCMC)进行统计计算。随机模拟的结果表明所提出的林木存活率预测方法是有效的。最后利用该方法对山 西沁水县沁水林场的林木存活率与林分的鼠兔数关系进行了分析。     

Logistic曲线参数回归问题及其应用研究

提出了一种利用基因算法求logistic曲线参数的回归方法，同时给出了这种方法在研究计算机技术扩散过程中的应用。并将所得参数与文献给出的logistic曲线参数进行比较，结果表明，用基因算法确定的曲线公式所得计算值比用一般回归方法所得值与实际值更加吻合，说明基因算法在回归问题中具有很高的应用价值。     

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.     

累积比数Logistic回归模型及其应用

在临床医学中评价某种疾病的不同治疗方案效果,进行影响因素分析,可以优化治疗方案,也为制定医疗保障补偿方案提供科学依据.应用累积比数Logistic回归模型,以1 117例急性心肌梗塞（AMI）患者的治疗效果为因变量,以其影响因素为自变量,进行回归分析,找出对治疗效果影响显著的因素.结果表明应用该模型拟合有序多分类变量数据是有效的.     

Logistic回归模型在高血压患病率影响因素分析中的应用

从流行病学角度出发使用现代数理统计方法探讨高血压的致病因素，对高血压的防治和研究都是非常重要的．文中用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归的方法，对云南省约４万人的样本数据进行分析，以期获得高血压与年龄、城乡、饮酒、体重指数等多种因素之间定性和定量的关系［１］．     

Logistic回归模型在税务稽查选案中实例应用

本文将Logistic回归模型运用于税务稽查选案中,通过恰当地选取企业的财务指标,较好的解决了“诚实纳税群”与“非诚实纳税群”的判别分类问题。针对广州市某区14家商业企业的实际案例进行了应用研究,使得小范围内选案的准确性得到了明显的提高。     

绵阳机场雷暴概率预报研究

本文对于2001～2005年的5～8月期间的昼间(北京时08：00～20：00时)在绵阳机场出现的雷暴天气，将雷暴发生前12 h内和雷暴发生当时的地面天气形势和高空天气形势进行统计表明：绵阳机场周围的中低空都有槽线或切变线存在；地面气压场主要为匀形场、冷锋、低涡和鞍型场4种型式.针对不同的地面型式，采用多元线性回归和逐步回归的统计回归分析方法，建立雷暴概率估计方程.从而找出了不同型式下，影响雷暴发生的关键因子和预报的着眼点，为当地雷暴的概率预报提供了依据.     

多分类有序反应变量Logistic回归及其应用

对近年发展起来的多分类有序反应变量Logistic回归进行了补充和完善 ,设计出对样本数据的应用条件做 χ2 检验的方法 ,证明了比数比在分析自变量作用中的实际意义 .随机抽取 2 0 0 2年国家执业医师资格临床实践技能考试 30岁以下本科毕业考生 5 0 0 0人 ,以考生的考试成绩 (3分类有序变量 )为反应变量 ,以考生的性别、工作单位级别、考试评分方法、考官回避制度、考题重复次数、考试合格率控制措施等 9个影响因素为自变量 ,进行多分类有序反应变量逐步Logistic回归分析 .研究结果已为卫生部改革和完善国家医师资格考试方法、措施提供了重要的科学依据     

概率树在古典概率计算中的应用

本文讨论了古典概率计算中，应用概率树分析解题的方法，拓广了样本空间划分的概念。     

LOGIT回归模型对公司违约的预测探讨

为准确有效地预测企业违约的可能性, 以避免信用违约风险, 基于单一变量和多变量两种模型的分析,利用Logit 回归模型对企业的各变量和违约概率进行推断, 并以德国企业为例, 分析违约公司的共性和特性。对模型的交叉验证结果表明, 以Logit 模型衡量企业违约预测的统计方法整体精度达到70% 左右, 并能保持较高的可靠性和稳定性。违约预测可大大降低企业的违约风险, 在金融投资领域发挥重要作用。     

Logistic回归模型的统计诊断与实例分析

通过研究logistic回归模型的诊断,对模型的影响分析、均值漂移模型、异常点的score统计量进行了分析.推导出了判别强影响点或者异常点的诊断统计量,如广义cook距离、似然距离,讨论了局部影响分析,最后给出了实例分析.     

多分类有序反应变量L0gistic回归及其应用

对近年发展起来的多分类有序反应变量Logistic回归进行了补充和完善，设计出对样本数据的应用条件做χ^2检验的方法，证明了比数比在分析自变量作用中的实际意义．随机抽取2002年国家执业医师资格临床实践技能考试30岁以下本科毕业考生5000人，以考生的考试成绩(3分类有序变量)为反应变量，以考生的性别、工作单位级别、考试评分方法、考官回避制度、考题重复次数、考试合格率控制措施等9个影响因素为自变量，进行多分类有序反应变量逐步Logistic回归分析．研究结果已为卫生部改革和完善国家医师资格考试方法、措施提供了重要的科学依据．     

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.     

脑卒中病人自我护理能力影响因素的Logistic回归分析

本文的目的是研究脑卒中病人自我护理能力现状及其影响因素.采用便利抽样方法收集资料,使用SPSS12.0.1软件进行分析.结果表明脑卒中病人自我护理能力得分在103.54±15.21,70.90%达到中等水平,29.10%病人达到高等水平;Logistic回归分析,影响病人自我护理能力的因素中女性病人自我护理能力比男性高、文化程度越高的病人自我护理能力越强、公务员和教师职业病人自我护理能力水平高于其他职业,自我护理能力与神经功能缺损程度呈负相关.因此,影响脑卒中病人的自我护理能力的因素有性别、文化程度、职业和神经功能缺损程度.     

逻辑斯蒂模型及其应用

逻辑斯蒂方程是一种非线性的微分方程，其数学模型属于增长的S型曲线模型，利用它可以描述客观事物的增长过程。本文系统阐述了逻辑斯蒂模型的来源、发展及其演变，分析了其生态意义，并举例说明了该模型在实际中的应用。     

变系数Logistic模型估计及其应用

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用.     

岩体分级的多分类有序因变量Logistic回归模型

将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到岩体质量分级问题中,以影响岩体级别的单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数、节理面粗糙度系数、节理面风化变异系数和透水性系数为自变量,岩体级别为响应变量,以工程实测岩体质量数据作为统计样本,建立了岩体分级公式。对模型进行了拟合优度检验、模型的有效性检验、预测能力的检验,研究结果表明：Logistic逐步回归分析得到的回归模型性能良好,回判估计的误判率为零,预测精度高。相比距离判别分析模型,回归分析模型在现场岩体分级更加方便,回判的误判率更低,另外模型能输出岩体属于各级别的概率,为工程设计人员提供更多的岩体质量信息;相比普通的回归分析,多分类有序因变量 Logistic回归更适于响应变量为有序多类别的岩体分级问题,因而岩体分级的多分类有序因变量回归模型是一种更优的岩体分级方法。