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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
丁澍 王艳
本文以"大学生课堂学习状态问卷"调查为基础,利用Lasso-logistic回归模型对安徽省某高职学院336位学生成绩的影响因素进行分析。结果表明,影响客观评价结果的因素包括性别、父母亲文化程度等个人、家庭因素及学习勤奋刻苦程度等直接相关因素;而影响主观评价结果的因素则主要为学习勤奋刻苦程度、学习目标等直接相关因素,而不包括个人、家庭因素。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘展 潘莹丽 石寒
网络调查是大数据背景下一种重要的抽样调查方法，然而大多数网络调查样本属于非概率样本，其入样概率未知，需要进行建模估计。之前的研究大多通过构建Logistic倾向得分模型计算入样概率，但是Logistic倾向得分模型通常适用于协变量或混杂变量较少的情况，存在较多协变量或混杂变量时如何进行倾向得分建模推断是一个亟待解决的问题。针对此问题，文章充分考虑经典的变量选择方法Adaptive LASSO的降维特点，提出对网络调查样本建立Adaptive LASSO Logistic倾向得分模型估计倾向得分，进一步利用倾向得分逆加权、未加权与加权均值、未加权与加权中位数的分组调整方法，从而估计总体。研究表明：基于Adaptive LASSO Logistic倾向得分模型的总体均值估计的偏差、方差与均方误差都比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的偏差、方差与均方误差小。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方匡南 章贵军 张惠颖
将Lasso-logistic模型引入个人信用评估,通过模拟实验发现,逐步回归法倾向于保留一些不重要的变量,而且选出正确模型的概率较低,而Lasso不仅计算更加快捷,可以同时进行变量选择和参数估计,而且能更准确地筛选出重要的变量。以信用卡消费信贷违约数据为例对我国个人信用评估进行实证分析发现,相对于全变量Logistic模型和逐步回归Logistic模型,Lasso-logistic模型更能抓住影响消费信用风险的关键因素,而且预测准确率也更高。
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