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林火数据的Logistic和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型 总被引：3，自引：0，他引：3
利用统计模型对森林火灾数据进行了描述和分析,所用模型包括Logistic回归模型和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型.将所用的森林火灾数据分别视为分组因子数据和有序变量数据进行建模.为了进行预测和验证,建模时使用部分数据,其余数据作为检验数据,用以检验预测的准确性.研究结果显示,所研究的两类模型都得到了与检验样本接近的结果,具有较好的火灾次数预测能力.其中零膨胀模型不仅可以得到与Logistic模型相当的结果,而且能够有效解决火灾数大于天数的问题,以及可以对零值过多的数据进行较好地建模.该研究表明所建立的Lo-gistic回归模型和零膨胀Poisson回归模型都是分析火灾与影响因素相关性的适用模型. 相似文献
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商业类建筑人员密度统计分析与建模 总被引：1，自引：0，他引：1
对文献中商业类建筑人员密度的实地调查数据进行了整理分类,用统计方法研究了建筑面积、商业类型(经营形式和性质)、城市类型(所在城市经济水平)以及营业时期对人员密度的影响.结果表明,建筑面积与人员密度不存在明显的线性关系,而商业类型、城市经济水平以及营业时期对人员密度的影响较大;超市、服装类建筑的人员密度高于百货商场和家具建材类建筑,商业建筑人员密度随城市经济水平增长而降低.利用广义线性回归模型,以商业类型、城市类型和营业时期为解释变量初步建立了商业类建筑人员密度的预测模型. 相似文献
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