snell模型的五大要点 (10页)

snell模型的五大要点snell模型的五大要点篇一：2015年《人力资源战略与规划》作业4篇二：模型第四节实证 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 一、物质、人力及社会资本对贫困影响的实证（一）贫困农户样本数据分析1、数据来源及处理（1）数据来源。本次 问卷 关于教学调查问卷关于员工内部调查问卷员工内部调查问卷基药满意度调查问卷论文问卷调查格式 调查抽样以河南省54个贫困及特困片区县为总体，依据农村贫困检查抽样调查 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 ，按县进行分层抽样。对于县级以下样本的抽选，采取县抽村、村抽户的方式进行，对县抽村的代表性检查分为两个方面：一是样本村收入与总体收入进行比较，不高于5%为有代表性；二是样本中的贫困村比重与县内贫困村比重进行比较，不超过10%为有代表性，样本中贫困村比重以等于或略高于全县贫困村比重为标准，在村抽户时，只对收入进行代表性检验。调查对象涵盖河南54个贫困及特困片区县，每个县30户，共收到问卷1590份，问卷回收率100%，其中有效1400份，问卷有效率88%。本次调查方式是入户访谈式调查，由调查员询问户主，并根据户主回答填写。如果户主不在，由熟悉家庭情况的其他家庭成员代答。问卷的具体内容见附表。（2）数据处理本文旨在分析物质资本、人力资本和社会资本对贫困发生率的影响，为了使模型得出的结论更加符合现实，各变量的定义见表2.对社会资本的测量，我们借鉴了Norman(1999)、Bullen(2000)与边艳杰（2004）的研究成果，把拜年网作为代理对象。本文拜年数据涵盖了被调查农户关系人的数量与职业类别。对农户家庭拜年网的网络规模（即农户日常生活中主要交往并可能带给他们收益的人数）用相互拜年人数来考察；对农户家庭拜年网的网顶（即家庭平常主要交往人群中的最高职业声望得分）通过相互拜年人群中的职业声望最高分来测度；对农户家庭拜年网的网络差异（即家庭平常主要交往人群所拥有的不同职业数量）通过相互拜年人群中所拥有的不同职业数量来衡量；对农户家庭拜年网的网络水平（即农户家庭平常交往人群所拥有职业的声望平均得分）则通过相互拜年人群所拥有不同职业声望的平均分值来衡量。为了消除不同数据量纲和变量自身变异的影响，本文首先对涉及的数据进行标准化处理，方法是将研究变量中的观察值减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差。 表格 关于规范使用各类表格的通知入职表格免费下载关于主播时间做一个表格详细英语字母大小写表格下载简历表格模板下载 1：变量类别与定义为了使分析更加简明，本文希望用较少的变量来衡量社会资本，并能进行数量化的比较。因而，本文采用主成分分析法遴选能表征社会资本的变量，并将诸因素加权求和来构造农户社会资本总量。（3）社会资本的主成分分析为了全面、系统地分析问题，我们调查了反映农村家庭社会资本状况的拜年网网络规模、网顶、网络水平、网络差异四个指标进行相关性分析，我们用X表示网络规模、Y表示网顶、Z表示网络水平、AA表示网络差异，分析结果如表3，发现该四个指标间相关性较强，直接将这四个指标引入回归模型，将导致其互相重叠，干扰影响其客观性，需要做主成分分析以剔除不重要的因子。表格2：X、Y、Z、AA的相关系数矩阵基于此，本文采用主成分分析法来测量农村家庭社会资本，特征值与因子载荷矩阵，具体结果见表4与表5。表格3：四个特征值表格4：因子载荷矩阵通过分析发现，四个特征值中，前三个因子对应的特征值均较大，说明这三个因子的方差大，代表能力强，而第四个因子的特征几乎为0，代表性较弱；从累计贡献率来看，前三个因子累计贡献率达到超过高达98%，故我们选取前三个主成分的加权和来构造社会总资本的度量。通过所提取的主成分及各自贡献率进行算术平均加总，得到相应社会资本总量，用Social表示社会资本，则公式如下：Social=（0.5181*F1+0.2645*F2+0.1981*F3）/0.98072、主要数据的统计特征分析贫困形成原因异常复杂，对其的分析透彻与否深刻影响着反贫策略的选择。为了对河南省农村贫困家庭的致贫因素有一个最直观的了解，我们首先对贫困户和非贫困户的相关指标进行了描述性对比。（1）物质资本与农村贫困从调查数据来看，贫困户户均耕地为5.29亩，超过了非贫困户。但在贫困户内部，土地的分布不及非贫困户均等，其标准差和变异系数（见表5）均高于非贫困户。在土地规模经营的农户中，贫困户占比较小。我们按照黄宗智的劳均14亩全就业型农业的标准来衡量，被调查的农户中有17个贫困户超过了这一标准，而非贫困户中有41户超过了这一标准，说明贫困户获取土地经营权的能力弱于一般农户。贫困户最大经营规模为30亩，非贫困户为702亩，表明即使贫困户介入了土地规模经营其规模也逊于非贫困户。两个类型的农户最小农地经营规模均为0，贫困户和非贫困户都存在“离农”现象，不同的是非贫困户主动选择放弃土地经营的较多，而贫困户“离农”则由于城镇化、基础设施建设等原因被剥夺了耕地。本文的进一步调查显示，土地对农户的贫困的发生有一定的影响，实际的农地经营规模和农户的总收入总体呈“U”型关系，贫困农户若能通过适当途径获得土地经营权，每亩每年能增加其纯收入300元。物质资产的拥有量既是过去积累的结果，又是未来发展经济的基础。贫困户和非贫困户物质资产占有量差距明显。从均值来看，非贫困户物质资产的价值是贫困户的2.14倍。贫困农户房屋简陋，农机具较少，脱贫致富缺乏必要的物质基础。特别是在连片特困区，贫困的深度和广度都甚于其他地区，贫困户的物质资产更为匮乏，贫困人口脱贫难度更大。而勉强脱贫的人口也很可能因房屋等生活设施更易遭自然灾害的侵袭，重新陷入贫困的概率大。但从表5中的标准差和变异系数来看，非贫困户之间差距明显高于贫困户内部差距，也就是说非贫困户内部收入差距较大，相对贫困问题在农村已经较为突出。（2）人力资本与农村贫困人力资本存量是影响农村贫困的重要因素。在外出务工机会较多的情况下，只要有一定的文化知识和体力，即使物质资产缺乏，也能通过外出务工等途径提高收入，因而有的县市提出了“一人打工，全家脱贫；二人打工，发家致富”的口号，但贫困户在健康状况和教篇三：Logistic模型及建模流程概述Logistic模型及建模流程概述1.Logistic模型介绍1.1问题的提出在商业及金融领域中，存在这么一类问题，问题中需要被解释的目标量通常可以用YES或者NO两种取值来表示，如：卖出了商品为YES，未卖出商品为NO；顾客对超市的本次宣传活动做了响应为YES，没有任何响应为NO；信用卡持卡人本月逾期付款为YES，按时还款了为NO；等等；对于这类问题的分析，我们不可以采用标准的线性回归对其进行建模分析，是因为目标变量的二元分布违背了线性回归的重要假设模型的目标是给出一个（0，1）之间的概率，而标准的线性回归模型产生的值是在这个范围之外1.2Logistic模型对于上述问题，我们提出了logistic模型：P)=α+∑βixi1-Piα+∑βixiP=ei1-PP=Logistic模型可以保证：xi值在-∞和+∞之间；eα+∑βixii1+eα+∑βixii估计出来的概率值在0和1之间；与事件odds（odds=p/(1-p)）直接相关；可以很好地将问题转化为数学问题，并且模型结果容易解释；1.3Logistics回归的假设概率是自变量的logistics函数p=exp(β0+β1x1+???+βnxn)1+exp(β0+β1x1+???+βnxn)这样得到的概率似乎没有实际意义，只是反映一种趋势，β0+β1x1+???+βnx比较大时p就会比较大取log值得到：?p?log1-p??=β0+β1x1+???+βnxn??logodds这样可以线性化，我们把这模型称为‘linearinthelog-odds’模型假设：1)没有重要变量被忽略，不包含使得系数有偏的相关变量2)不包含外来变量，包含的不相关变量会增加参数估计的标准误差，但是却不会使得系数有偏。观测值独立自变量的观测值没有误差1.4最大似然准则抛一枚硬币10次，结果如下:THTTTHTTTH假设结果独立，考虑得到的结果的概率，P(THTTTHTTTH)=P(T)P(H)P(T)P(T)P(T)P(H)P(T)P(T)P(T)P(H)=P(H)3[1-P(H)]7，如果我们能计算出参数P(H)的值，就能得到掷硬币结果的概率的数值。如果我们已知掷硬币的结果，如何得到P(H)的值呢？假设P=P(H)，y=硬币头像一面朝上的次数，n=掷硬币的次数似然函数给出了掷硬币结果的似然值，它是P的函数；最大似然估计指出P的最佳估计值是使得似然函数最大的值。为了简化计算，代替最大化L(P)，我们对L(P)取log值，然后取最大值，log是单调递增函数，这样使得L(P)最大的P的值也是使得log（L(P)）最大的值。最大化log似然函数，使：L(P|Y)=Py(1-P)n-y解出P值：?=yPn1.5将最大似然估计用于logistics回归令Y=(y1,y2,y3,…,yn)是随机变量（Y1,Y2,Y3,…..Yn）的一组样本值，L(P|y)=Py(1-P)n-y然后n似然i函数i可以写成L(Y)=P(YI问题。y1-yπ(1-π)∏iii=1where=1)=πi，但是假如样本值不独立的话，此步骤就存在对似然函数取log值，得：l(Y)=log(∏π(1-πi)yiiin1-yi)i=1πiy=∑(1-πi))y(1-πi)i=1ninπi=∑yilo)+∑log1(-πi)1-πii=1i=1nπi)=β+βx01i令1-πiLogistics回归的似然等式01对上式的参数取导数：l(β,β|Y)=∑yi(β0+β1xi)-∑(1+exp(β0+β1xi))i=1i=1nnn?l(β0,β1|Y)=?β0?l(β0,β1|Y)=?β1∑i=1nnyi-∑i=1exp(β0+β1xi)1+exp(β0+β1xi)n∑xiyi-∑i=1i=1xiexp(β0+β1xi)1+exp(β0+β1xi)使上面两式为零，解出参数的似然估计值。这些方程都是非线性的，所以利用迭代可以找出答案。这个过程也有可能是不收敛的。在介绍完logistic模型后，我们开始按照数据建模的流程来对各个分析环节进行讨论。2.模型设计（ModelDesign）2.1建模目标我们在对数据做分析之前，首先需要考虑的是构造模型的商业目的所在。比如说我们针对汽车贷款的数据进行分析，是希望能够估计出每笔汽车贷款人可能会发生违约的概率，从而建立一个信贷审批的决策流程。如果没有明确模型的目的和用途，模型的构建工作就难进行下去。除了明确建模商业目的外，我们还需要确定模型的实施事项。比如说构建好的模型是实验模型，局域范围内使用，还是全面推广；模型的使用时间是多长；??，这些问题都需要事先考虑清楚。总的来说，我们在建模分析模型之前，需要考虑好：我们为什么需要模型？如何使用我们建好的模型？谁将使用我们的模型？模型什么时候需要？2.2数据明确了建模目标之后，我们需要系统地整理我们的数据或者说样本了。我们需要了解：我们可能可以运用的数据有哪些；哪些是内部数据源的数据，哪些是需要向客户索取的；我们需要多久的数据；数据有部分缺失怎么办；如何抽取能够代表总体的无偏样本；是不是每个变量都有现实意义；我们还需要单独针对目标变量进行分析。在解决某些问题的时候，目标变量并不能很容易的明确下来，我们需要根据实际的业务经验，将数据做一些统计、变换，得到建模所需的目标变量值。比方说，我们在预测每位汽车贷款人发生违约的概率时，我们需要实现定义哪些贷款人发生过违约，那什么样的行为才能定义为违约呢？在美国，通常定义联系9个月以上没有还款的行为定义为违约事件，在建模时，我们将这样一批样本的目标变量定义为“1”，剩余样本的目标变量定义为“0”，然后再用logisitic模型对其建模分析。在建模过程之前，我们需要对抽取出来的样本进行分成训练集、验证集和测试集，分别用于不同的建模分析阶段。3.解释变量分析（Exploratoryanalysis）3.1变量筛选（VariableReduction）在整理完我们允许使用的变量数据后，接下去的任务就是从大量的数据中找出对目标变量有解释意义的变量来。我们可以通过下述的几个方面对变量进行分析，初步筛选。VIP变量（VIPvariables）在解决某些实际问题的过程中，因为业务人员对变量选择可能有一定的要求，他们因为实际的业务需求明确 规定 关于下班后关闭电源的规定党章中关于入党时间的规定公务员考核规定下载规定办法文件下载宁波关于闷顶的规定 了哪些变量必须进入模型；另外，一些有类似建模经验的建模人员也可能会提出模型很大可能会用到某些变量，因此我们在变量筛选时首先需要建立一个VIP变量组，该组的变量不需要经过筛选，直接进入模型。无监督的变量筛选（Non-supervisedvariablereduction）无监督的变量筛选是指在筛选变量时不需要利用目标量信息的筛选方法。代表方法有–聚类分析–主成分分析有监督的变量筛选同理，有监督的变量筛选是指需要结合目标变量的信息才能进行的筛选方法。我们一般采用的有：–相关性分析–建立回归模型–信息值3.2变量分析在经过一轮变量的预筛选之后，我们需要专门针对筛选出来的变量进行更进一步的分析。4.模型选择（ModelSelection）