本文選題：廣義線性模型　切入點：廣義線性混合模型　出處：《四川師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：廣義線性模型是線性模型的推廣,將隨機誤差項推廣到了指數(shù)分布族,這樣在處理數(shù)據(jù)時就更具有了靈活性、更具有廣泛性。然而在實際問題中,一些變量的加入會導(dǎo)致隨機變量不在獨立,這就有悖于廣義線性模型的基本假設(shè)。所以,這也就導(dǎo)致了再用廣義線性模型處理具體問題的時候可能會忽略掉一些重要的變量,從而導(dǎo)致我們在處理實際問題中產(chǎn)生偏差,影響分析的結(jié)果。因此有學(xué)者將隨機效應(yīng)加入了廣義線性模型從而建立了廣義線性混合模型,這一舉措大大的拓展了傳統(tǒng)的分析領(lǐng)域。傳統(tǒng)的分析政策滿意度的方法中往往都是一些定性的分析,本文基于對傳統(tǒng)分析方法的研究,結(jié)合前人的研究,通過廣義線性模型和廣義線性混合模型定量的分析了國民對當(dāng)前政策的滿意度。本文的數(shù)據(jù)來自于中國人民大學(xué)的“社會心態(tài)與政策評價關(guān)聯(lián)”課題研究,此課題在全國范圍內(nèi)進行了問卷調(diào)查。將GLM、GLMM、PLS-logistic模型引入政策滿意度評價領(lǐng)域,為滿意度評價問題的研究提供了新的路徑。本文主要內(nèi)容如下:1.在詳細的闡述了問卷的設(shè)計內(nèi)容以及各選項的賦值情況下,通過對問卷數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn),這是一個典型的縱向數(shù)據(jù),并且以往研究滿意度評價的文獻中有學(xué)者采用過普通logistic回歸,這與廣義線性模型具有很高的相似性。再加之廣義線性模型的連接函數(shù)更多元化,不僅僅是把因變量劃分為二元離散變量,因此考慮采用廣義線性模型來分析滿意度評價的問題。在基于GLM的分析中,選取了問卷中的部分具有代表性的變量如下:對我國當(dāng)前收入分配滿意度作為因變量,民族、戶口、受教育程度、工作大單位作為自變量。并對自變量進行啞變量處理,把被調(diào)查者劃分為60類人群,應(yīng)用R軟件,定量分析了這60類人們對政策的滿意度情況,進行了分類排序,并分析了單個自變量對滿意度的影響情況。從整體看來,國民對我國當(dāng)前收入分配的滿意度情況較為良好,但是還是表達出了國民希望國家在收入分配政策中進一步完善激勵約束機制。并且分析發(fā)現(xiàn)受教育程度的高低,和滿意度高低成正比,因此國家應(yīng)出臺相應(yīng)政策提高國民的普遍的受教育程度。2.將家庭年收入作為隨機效應(yīng)構(gòu)建滿意度評價是合理的。從上一節(jié)分析發(fā)現(xiàn),通過固定民族、戶口、受教育程度這3項對應(yīng)的自變量,研究不同工作單位人群的滿意度,計算對比發(fā)現(xiàn),在企業(yè)單位工作的人群以及離退休人員的滿意度較高。聯(lián)想到不同工作單位收入的高低不同,因此決定將家庭年收入作為一個隨機效應(yīng)加入到模型中。本節(jié)的自變量數(shù)據(jù)處理方式與上面的略不同(見表3.4),迭代100次后參數(shù)收斂,發(fā)現(xiàn)參數(shù)整體的擬合效果得到很大提高;對單個效應(yīng)因子來說,作為固定效應(yīng)的民族因子、戶口因子、受教育程度因子和工作單位因子的參數(shù)估計都是比較顯著的。特別是受教育程度的參數(shù)的顯著性有了很大的改善。也說明了GLMM對于滿意度評價問題的適用性。3.偏最小二乘回歸在現(xiàn)實生產(chǎn)的用的比較廣泛,大都用于水質(zhì)測量、醫(yī)學(xué)、生物、地質(zhì)等科學(xué)領(lǐng)域。PLS-logistic模型是將普通logistic模型、主成分提取方法和典型相關(guān)性分析結(jié)合起來的一種新的分析模型,巧妙地把偏最小二乘回歸和logistic回歸的優(yōu)點結(jié)合了起來。PLS-logistic模型能消除觀測數(shù)據(jù)間的多重共線性問題,在提取成分時同時考慮了自變量與因變量的相關(guān)性。受前人的啟發(fā),本文首次將PLS-logistic模型用于滿意度的分析實證中。本文表3.7對變量的選取做了詳細的說明,利用統(tǒng)計軟件matlab進行模型構(gòu)建,依次迭代可以發(fā)現(xiàn)提取3個偏最小二乘成分時模型最達到優(yōu),最后,為了進一步分析自變量對滿意度的解釋作用,計算了重要性指標(biāo)VIP來測度,分析并給出了政策建議。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：四川師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O212

【參考文獻】

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1 李鑫;趙凌;;應(yīng)用廣義線性模型對我國當(dāng)前收入分配情況滿意度的分析[J];商;2016年17期

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3 郝立麗;張濱;;基于偏最小二乘Logistic模型的農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移決策研究[J];統(tǒng)計與決策;2014年23期

4 原鵬飛;馮蕾;;經(jīng)濟增長、收入分配與貧富分化——基于DCGE模型的房地產(chǎn)價格上漲效應(yīng)研究[J];經(jīng)濟研究;2014年09期

5 朱冬輝;王珂英;;廣義線性混合模型在顧客滿意度研究中的應(yīng)用——基于某地區(qū)銀行理財產(chǎn)品顧客滿意度的分析[J];統(tǒng)計與信息論壇;2014年01期

6 張連增;孫維偉;;廣義線性混合模型在保險索賠中的應(yīng)用及R實現(xiàn)[J];江西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報;2013年04期

7 申志東;;運用層次分析法構(gòu)建國有企業(yè)績效評價體系[J];審計研究;2013年02期

8 謝遠濤;楊娟;徐梅笛;;廣義Gamma分布簇廣義線性混合模型的參數(shù)估計[J];統(tǒng)計與決策;2013年05期

9 張連增;段白鴿;;廣義線性模型在生命表死亡率修勻中的應(yīng)用[J];人口研究;2012年03期

10 柳清瑞;閆琳琳;;新農(nóng)保的政策滿意度及其影響因素分析——基于20省市農(nóng)戶的問卷調(diào)查[J];遼寧大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版);2012年03期

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1 王勇;基于PLS的建模與控制技術(shù)在熱工過程中的應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2008年

2 曾林蕊;半?yún)?shù)廣義線性模型若干問題的研究[D];華東師范大學(xué);2004年

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本文編號：1722789