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白杨河4至5月平均流量多项Logistic回归分析与预报
被引量：
1
1
作者
琪美格
《地下水》
2021年第4期203-204,共2页
白杨河发源于天山东段博格达山脉北坡,位于新疆奇台与吉木萨尔两县交界区,五圣宫水文站是其水量控制站。本文选用五圣宫水文站1981-2019年4-5月平均流量并构建为分类因变量(预报对象),3月下旬旬平均流量、2月中旬降水量和1月上旬旬平均...
白杨河发源于天山东段博格达山脉北坡,位于新疆奇台与吉木萨尔两县交界区,五圣宫水文站是其水量控制站。本文选用五圣宫水文站1981-2019年4-5月平均流量并构建为分类因变量(预报对象),3月下旬旬平均流量、2月中旬降水量和1月上旬旬平均气温为预报因子,用SPSS进行了多项Logistic回归分析,并对2020年4-5月平均流量各类可能发生的概率进行了预报,结果令人满意。
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关键词
白杨河
分类
因变量
多项Logistic回归分析
预报
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职称材料
开垦河6-8月平均流量有序回归分析与预报
2
作者
琪美格
《农业灾害研究》
2021年第2期32-33,共2页
开垦河位于新疆奇台县境内,发源于东天山博格达山脉北坡,开垦河水文站是其水量控制站。本文选用开垦河水文站1960-2019年6-8月平均流量并构建为分类因变量(预报对象),5月下旬旬平均气温、4月下旬旬平均流量和4月上旬降水量为预报因子,用...
开垦河位于新疆奇台县境内,发源于东天山博格达山脉北坡,开垦河水文站是其水量控制站。本文选用开垦河水文站1960-2019年6-8月平均流量并构建为分类因变量(预报对象),5月下旬旬平均气温、4月下旬旬平均流量和4月上旬降水量为预报因子,用SPSS进行有序回归分析,对2020年6-8月平均流量各类可能发生的概率进行预报,结果令人满意。
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关键词
开垦河
分类
因变量
有序回归分析
预报
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职称材料
沿海蝗区东亚飞蝗(Locusta migratoria manilensis)产卵场所选择的Logistic回归模型
被引量：
5
3
作者
季荣
高增祥
+2 位作者
谢宝瑜
李典谟
曾献春
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期5029-5037,共9页
以沿海蝗区南大港水库为研究区域,通过2002和2003两年野外450,50m规则栅格取样获取东亚飞蝗卵块、植物种类及其密度、土壤特性如含盐量、5cm含水量、pH、有机质及地形(阴坡和阳坡)等数据,采用多元Logistic回归模型,运用SAS软件筛选出与...
以沿海蝗区南大港水库为研究区域,通过2002和2003两年野外450,50m规则栅格取样获取东亚飞蝗卵块、植物种类及其密度、土壤特性如含盐量、5cm含水量、pH、有机质及地形(阴坡和阳坡)等数据,采用多元Logistic回归模型,运用SAS软件筛选出与飞蝗产卵场所选择密切相关的变量,建立用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型。结果表明用植株密度(veg_d)和土壤含水量(water)所组建的模型能较好地预测飞蝗产卵选择,log1[P(Y=1)/(1-P(Y=1))]=21.63-76.23/water-5.43log(water)-0.86(veg_d)。利用拟合优度(Goodness of fit)、预测准确性(Predictive accuracy)及模型x2统计(Model chi-square statistic)等指标对模型进行评价的结果表明,所组建的用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型是可靠的,且能较好地预测事件是否发生。研究结果为区域蝗灾早期预警提供了科学依据和方法,对今后预测飞蝗产卵地点选择及防治决策有较高的实用性和应用价值。
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关键词
二
分类
因变量
LOGISTIC回归模型
产卵场所选择
东亚飞蝗
沿海蝗区
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职称材料
岩体分级的多分类有序因变量Logistic回归模型
被引量：
8
4
作者
张菊连
沈明荣
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期507-511,共5页
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.从工程岩体实测数据出发,以影响岩体质量的单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数等6个因素为自变量,有序多分类的岩体级别为响应变量,建立岩体分级判别公式.检验...
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.从工程岩体实测数据出发,以影响岩体质量的单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数等6个因素为自变量,有序多分类的岩体级别为响应变量,建立岩体分级判别公式.检验模型拟合优度及预测能力.结果表明,Logistic回归模型性能良好,回判估计的误判率为零,预测准确率高.相比距离判别分析和线性回归分析,Logistic回归分析对变量分布无要求,理论上更适于响应变量为有序多类别的岩体分级问题;模型可以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.因而Logistic回归模型是一种更优的工程岩体分级方法.
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关键词
岩体分级
多
分类
有序
因变量
Logistic回归
自
变量
响应
变量
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职称材料
题名
白杨河4至5月平均流量多项Logistic回归分析与预报
被引量：
1
1
作者
琪美格
机构
新疆维吾尔自治区水文分析计算中心
出处
《地下水》
2021年第4期203-204,共2页
文摘
白杨河发源于天山东段博格达山脉北坡,位于新疆奇台与吉木萨尔两县交界区,五圣宫水文站是其水量控制站。本文选用五圣宫水文站1981-2019年4-5月平均流量并构建为分类因变量(预报对象),3月下旬旬平均流量、2月中旬降水量和1月上旬旬平均气温为预报因子,用SPSS进行了多项Logistic回归分析,并对2020年4-5月平均流量各类可能发生的概率进行了预报,结果令人满意。
关键词
白杨河
分类
因变量
多项Logistic回归分析
预报
分类号
P333.4 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
开垦河6-8月平均流量有序回归分析与预报
2
作者
琪美格
机构
新疆维吾尔自治区水文分析计算中心
出处
《农业灾害研究》
2021年第2期32-33,共2页
文摘
开垦河位于新疆奇台县境内,发源于东天山博格达山脉北坡,开垦河水文站是其水量控制站。本文选用开垦河水文站1960-2019年6-8月平均流量并构建为分类因变量(预报对象),5月下旬旬平均气温、4月下旬旬平均流量和4月上旬降水量为预报因子,用SPSS进行有序回归分析,对2020年6-8月平均流量各类可能发生的概率进行预报,结果令人满意。
关键词
开垦河
分类
因变量
有序回归分析
预报
Keywords
Kaiken River
Classified dependent variable
Ordinal regression analysis
Forecast
分类号
P457 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
沿海蝗区东亚飞蝗(Locusta migratoria manilensis)产卵场所选择的Logistic回归模型
被引量：
5
3
作者
季荣
高增祥
谢宝瑜
李典谟
曾献春
机构
新疆师范大学生命科学与化学学院
中国海洋大学海洋环境和生态教育部重点实验室
中国科学院动物研究所
出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期5029-5037,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(30460028
30660030)
+2 种基金
国家教育部科技研究重点资助项目(206165)
新疆维吾尔自治区高校科研资助项目(XJEDU2005I23
XJEDU2004S20)~~
文摘
以沿海蝗区南大港水库为研究区域,通过2002和2003两年野外450,50m规则栅格取样获取东亚飞蝗卵块、植物种类及其密度、土壤特性如含盐量、5cm含水量、pH、有机质及地形(阴坡和阳坡)等数据,采用多元Logistic回归模型,运用SAS软件筛选出与飞蝗产卵场所选择密切相关的变量,建立用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型。结果表明用植株密度(veg_d)和土壤含水量(water)所组建的模型能较好地预测飞蝗产卵选择,log1[P(Y=1)/(1-P(Y=1))]=21.63-76.23/water-5.43log(water)-0.86(veg_d)。利用拟合优度(Goodness of fit)、预测准确性(Predictive accuracy)及模型x2统计(Model chi-square statistic)等指标对模型进行评价的结果表明,所组建的用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型是可靠的,且能较好地预测事件是否发生。研究结果为区域蝗灾早期预警提供了科学依据和方法,对今后预测飞蝗产卵地点选择及防治决策有较高的实用性和应用价值。
关键词
二
分类
因变量
LOGISTIC回归模型
产卵场所选择
东亚飞蝗
沿海蝗区
Keywords
dichotomous dependent variable
Logistic regression model
oviposition site selection
Locusta migratoriamanilensis
分类号
S433.2 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
岩体分级的多分类有序因变量Logistic回归模型
被引量：
8
4
作者
张菊连
沈明荣
机构
同济大学土木学院地下建筑与工程系
同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期507-511,共5页
基金
上海市重点学科建设项目(B308)
文摘
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.从工程岩体实测数据出发,以影响岩体质量的单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数等6个因素为自变量,有序多分类的岩体级别为响应变量,建立岩体分级判别公式.检验模型拟合优度及预测能力.结果表明,Logistic回归模型性能良好,回判估计的误判率为零,预测准确率高.相比距离判别分析和线性回归分析,Logistic回归分析对变量分布无要求,理论上更适于响应变量为有序多类别的岩体分级问题;模型可以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.因而Logistic回归模型是一种更优的工程岩体分级方法.
关键词
岩体分级
多
分类
有序
因变量
Logistic回归
自
变量
响应
变量
Keywords
rock mass classification
multi-category ordered-dependent-variable Logistic regression
independent variables
dependent variables
分类号
TU457 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
白杨河4至5月平均流量多项Logistic回归分析与预报
琪美格
《地下水》
2021
1
下载PDF
职称材料
2
开垦河6-8月平均流量有序回归分析与预报
琪美格
《农业灾害研究》
2021
0
下载PDF
职称材料
3
沿海蝗区东亚飞蝗(Locusta migratoria manilensis)产卵场所选择的Logistic回归模型
季荣
高增祥
谢宝瑜
李典谟
曾献春
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007
5
下载PDF
职称材料
4
岩体分级的多分类有序因变量Logistic回归模型
张菊连
沈明荣
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
8
下载PDF
职称材料
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