一种基于Logistic回归的银行保险消费行为影响因素分析与预测

运用Logistic回归方法分析了银行保险消费行为的影响因素,并构建了预测模型,然后利用保留样本进行了实证检验.通过对样本数据过离散、空单元、多元共线性、特异值、特殊影响案例的诊断,以及对模型的拟合程度和预测效果的检验,验证了所构建的模型具有较好的拟合程度和预测效果.     

价格促销对服装品牌建设的影响

品牌建设是企业建设的核心，价格促销对品牌建设有着重要的影响和作用。本文在分析价格促销对服装品牌建设所产生的影响的同时，提出价格促销应以品牌建设为导向，锁定目标消费群，培养忠诚顾客。对于不同的品牌应采取不同的促销策略和促销方法。     

社区居民高血压危险因素Logistic回归分析

抽取武汉市4个社区1374名居民，测量血压、身高、体重，填写高血压调查表，计算患病率。运用1：1配比病例对照研究方法进行高血压危险因素Logistic回归分析，筛选高血压危险因素。居民高血压患病率为18.7%，高于我国一般人群患病率。食盐量、运动、BMI、婚姻、亲属患高血压病、饮酒、吸烟是高血压病的危险因素。应针对高血压危险因素开展健康教育，实施以社区为基础的高血压综合防治措施。     

Logistic回归模型及其应用

为了利用Logistic模型提高多分类定性因变量的预测准确率,在二分类Logistic回归模型的基础上,对实际统计数据建立三类别的Logistic模型.采用似然比检验法对自变量的显著性进行检验,剔除了不显著的变量;对每个类别的因变量都确定了1个线性回归函数,并进行了模型检验.分析结果表明,在处理因变量为定性变量的回归分析中,Logistic模型具有很好的预测准确度和实用推广性.     

基于选择抽样下的Logistic回归

传统的Logistic回归参数估计(如极大似然估计)是在随机抽样的假设下做出的.但是,在基于选择(Choice-based)抽样条件下,传统的回归系数估计是有偏的.本文利用随机模拟的方法,比较了Logistic回归参数估计的3种方法,即先验概率法、加权法和传统的极大似然估计法,并列举了两种修改Logistic回归参数估计的方法.     

基于Logistic回归的上市公司财务预警模型构建

通过一定的财务指标,采用我国上市公司的财务数据,基于Logistic回归方法构建上市公司财务危机预警的模型,经过检验,具有一定的实际应用价值。     

基于Logistic变换的回归正交试验模型

在解决线性回归问题时,回归正交试验具有较大的优越性,却无法解决非线性回归问题。本文依据广义线性模型的基本原理,针时非线性回归问题,引入Logistic变换,给出了基于Logistic变换的回归正交试验模型,实现了回归正交试验在非线性回归问题中的运用。将此方法运用到车险续保问题中,实例分析说明了该模型的可行性和有效性。     

基于Logistic回归模型的房地产上市公司财务危机预警研究

近年来房价不断上涨,我国政府采取了一系列紧缩政策来控制房价,对房地产上市公司产生了巨大影响,有部分公司因为资金链断裂而陷入困境。因此,对房地产上市公司的财务预警十分重要。文章采用非参数检验的方法,从反映企业各方面能力的20个财务指标中筛选出能显著区别ST和非ST上市公司的指标,建立Logistic回归模型,利用SPSS软件,对房地产上市公司的财务危机预警进行了研究。研究结果表明,基于Logistic回归模型的财务危机预警模型效果较好,具有良好的预测准确度。     

品牌忠诚度研究述评

品牌忠诚度二维构成的观点在学术领域已经获得了广泛的共识,同时大量的定性研究和定量实证研究已表明品牌忠诚度不仅是品牌资产的重要构成部分,较高的品牌忠诚度还可以带来较高的现实经济收益。在品牌忠诚度测量方面,学者们对顾客忠诚度的测量指标主要可以分为行为和态度两大类指标,但大部分实证研究使用较多的都是行为倾向指标和态度指标,而缺乏对消费者真实购买行为的测量。     

时尚服装品牌网店属性对消费者的影响研究

随着互联网的普及,网购在消费者购物中所占的比例越来越高。有数据显示,服装成为消费者网购的主要产品之一。本文在明确时尚服装品牌含义的基础上,以认知-情感人格系统理论为依据,分析网店属性、消费者满足和消费者忠诚度三者的关系。在文献梳理的基础上,以网购过时尚服装品牌产品的消费者为调查对象,采取实证研究法,对时尚服装品牌的网店属性通过消费者满足而对消费者忠诚度产生的影响进行探究。经过数据统计分析,验证了相关假设。针对论证结果,本文提出提高消费者对网店忠诚度的建议,期待对时尚服装品牌的网店经营者有一定的启发。     

高职图书馆读者忠诚影响因素实证研究

利用对南通地区5所高职院校的调查数据,对高职高专图书馆读者忠诚的影响因素进行实证分析,以期为高职高专院校图书馆提高读者忠诚提供借鉴。     

驱动饭店顾客忠诚因素之分析

饭店顾客的忠诚源于顾客的满意.顾客感知价值的实现代表了顾客对饭店的满意,是顾客满意的衡量标准.影响顾客忠诚的主要因素是顾客感知价值和顾客满意程度,而顾客感知价值是顾客忠诚的起点.     

河南服装名牌战略研究

通过对河南省服装产品无名牌状况深层症结的分析,提出河南省实施服装名牌战略的基本思路,并以此为依据探讨在名牌创立过程中应着重注意的若干问题,以及这一战略的阶段性特征。     

基于二元Logistic回归模型的危险货物运输事故影响因素及严重性分析

为探究我国危险货物道路运输事故原因及严重程度的影响因素,通过统计国内2015～2019年期间150起典型的危险货物道路运输事故,运用SPSS软件建立的二元Logistic回归模型对其影响因素进行分析.结果表明:交通事故中的人员因素、超限速行驶、操作失误及非交通事故中的轮胎故障、阀门失效及恶劣天气等是造成事故发生主要原因.车辆因素中的制动失效、焊接失效;人员因素中超速、疲劳驾驶;管理因素中的超载、缺乏安全培训及外部因素中的恶劣天气影响等是导致事故严重性的主要因素.     

基于混合梯度提升决策树和逻辑回归模型的分组密码算法识别方案

针对密码算法识别工作中因密码算法数量增多、密文数据复杂化以及数据间干扰增加,导致单层识别方案的识别准确率和稳定性变差等问题,提出一种基于混合梯度提升决策树和逻辑回归模型,并基于该模型构造分组密码算法识别方案。在该方案中,首先用原始十组特征训练梯度提升决策树模型,然后利用其学习而生成的树来构造新特征,再将新特征做one-hot编码,最后把这些新特征加入到原有特征中,训练逻辑回归模型进行预测。在唯密文情况下,针对AES、3DES、Blowfish、CAST和RC2五种典型的分组密码开展密码算法识别研究。当密文大小及其它实验条件都相同时,其二分类的识别准确率最高可达70%,五分类准确率最高达32%;高于基于单一梯度提升决策树分类方案的52.5%和27.2%分类准确率,以及单一逻辑回归模型分类方案的45%和25.6%分类准确率;显著优于二分类50%以及五分类20%的随机猜测正确率。实验结果表明,在分组密码算法上开展二分类和五分类识别,相较于其它识别方案,当密文长度相同时,该方案具有更高的分类准确率。同时随着密文长度的变化,识别准确率呈波动性变化,该方案波动幅度最小,受影响程度最小,稳定性最高。     

我国自主汽车品牌拥护影响因素研究

针对目前国内市场中自主汽车品牌大而不强的现状,以我国自主汽车品牌为研究对象,对我国消费者的消费心理进行分析,探讨品牌认知、客户体验、感知新颖性、感知实用性以及朋友推荐对品牌拥护的影响,并以顾客购买意愿为中介变量,利用结构方程理论进行模型的构建、检验和修正,并进行假设检验。结果表明,客户体验、感知新颖性、朋友推荐对顾客购买意愿和品牌拥护有直接促进作用,感知实用性对品牌拥护有间接促进作用,而品牌认知只对品牌拥护起到直接促进作用;购买意愿在客户体验、感知新颖性、感知实用性、朋友推荐与品牌拥护之间均起到中介作用,在品牌认知与品牌拥护之间未起到中介作用。