目的分析宁夏回族自治区儿童青少年近视流行现状、影响因素及不同学段间的差异。方法采用分层整群随机抽样的方法,于2019年9月至12月,在宁夏回族自治区银川市、吴忠市、石嘴山市、固原市和中卫市,随机抽取8所小学、6所初中、6所高中、4...目的分析宁夏回族自治区儿童青少年近视流行现状、影响因素及不同学段间的差异。方法采用分层整群随机抽样的方法,于2019年9月至12月,在宁夏回族自治区银川市、吴忠市、石嘴山市、固原市和中卫市,随机抽取8所小学、6所初中、6所高中、4所大学的学生为研究对象,小学每个年级抽取5个班级,初中至大学每个年级抽取4个班级,以抽取班级的全体学生作为研究对象,共抽取学生14211人,对其进行问卷调查、体格检查和视力测量。不同学段儿童近视的影响因素采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)联合Logistic回归进行分析,选择贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)最小的模型为最优模型。结果宁夏回族自治区儿童青少年近视检出率为70.3%,女生高于男生,城市高于乡镇,差异均有统计学意义(均为P<0.001);按学段分层后,随着年级的增加,近视检出率随之升高,小学最低,大学最高,不同学段近视检出率差异有统计学意义(P<0.001)。近视影响因素的LASSO-Logistic回归分析表明,城乡、性别、年龄、目前是否配戴眼镜、每日课间操节数、是否积极参加体力活动和过去6个月是否保持规律活动是小学生近视的影响因素(均为P<0.05);性别、目前是否配戴眼镜是初中生和高中生近视的影响因素(均为P<0.05);目前是否配戴眼镜是大学生近视的影响因素(P<0.05)。结论宁夏回族自治区儿童青少年近视检出率高,不同学段儿童青少年近视影响因素差异明显。配戴眼镜是控制近视的保护因素。应根据儿童青少年所处学段开展有针对性的视力相关知识的健康教育,增强其健康保健意识,提高儿童青少年视力。展开更多
本文深入探讨了福州市财政收入的影响因素及其预测方法,首先运用描述性统计分析、Pearson相关性分析等方法,对影响福州市财政收入的关键因素进行了初步分析,揭示了各因素之间的相关性和变化趋势。其次,为减轻多重共线性对模型预测准确...本文深入探讨了福州市财政收入的影响因素及其预测方法,首先运用描述性统计分析、Pearson相关性分析等方法,对影响福州市财政收入的关键因素进行了初步分析,揭示了各因素之间的相关性和变化趋势。其次,为减轻多重共线性对模型预测准确性和稳定性的不利影响,本文采用了逐步回归法、岭回归法以及Lasso回归法来进行数据拟合。结果表明,Lasso回归表现出色,能够准确识别对财政收入影响最为显著的变量,这为政策制定提供了有力的实证依据。然后运用ARIMA模型对关键因素数值进行预测,得到2023年及2024年财政总收入预测值。最后,文章总结了研究的主要结论和政策建议,强调政府应加强对财政收入的预测和管理,制定科学合理的财政政策,以促进经济的可持续增长。This article deeply explores the influencing factors and prediction methods of Fuzhou’s fiscal revenue. Firstly, descriptive statistical analysis, Pearson correlation analysis and other methods are used to conduct a preliminary analysis of the key factors affecting Fuzhou’s fiscal revenue, revealing the correlation and changing trends between each factor. Secondly, in order to mitigate the adverse effects of multicollinearity on the accuracy and stability of model predictions, this paper used stepwise regression, ridge regression, and Lasso regression to fit the data. The results indicate that Lasso regression performs better and can accurately identify the variables that have the most significant impact on fiscal revenue, providing strong empirical evidence for policy-making. Then, the ARIMA model is used to predict the key factor values and obtain the predicted total fiscal revenue for 2023 and 2024. Finally, the article summarizes the main conclusions and policy recommendations of the research, emphasizing that the government should strengthen the prediction and management of fiscal revenue, formulate scientific and reasonable fiscal policies, and promote sustainable economic growth.展开更多
文摘目的分析宁夏回族自治区儿童青少年近视流行现状、影响因素及不同学段间的差异。方法采用分层整群随机抽样的方法,于2019年9月至12月,在宁夏回族自治区银川市、吴忠市、石嘴山市、固原市和中卫市,随机抽取8所小学、6所初中、6所高中、4所大学的学生为研究对象,小学每个年级抽取5个班级,初中至大学每个年级抽取4个班级,以抽取班级的全体学生作为研究对象,共抽取学生14211人,对其进行问卷调查、体格检查和视力测量。不同学段儿童近视的影响因素采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)联合Logistic回归进行分析,选择贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)最小的模型为最优模型。结果宁夏回族自治区儿童青少年近视检出率为70.3%,女生高于男生,城市高于乡镇,差异均有统计学意义(均为P<0.001);按学段分层后,随着年级的增加,近视检出率随之升高,小学最低,大学最高,不同学段近视检出率差异有统计学意义(P<0.001)。近视影响因素的LASSO-Logistic回归分析表明,城乡、性别、年龄、目前是否配戴眼镜、每日课间操节数、是否积极参加体力活动和过去6个月是否保持规律活动是小学生近视的影响因素(均为P<0.05);性别、目前是否配戴眼镜是初中生和高中生近视的影响因素(均为P<0.05);目前是否配戴眼镜是大学生近视的影响因素(P<0.05)。结论宁夏回族自治区儿童青少年近视检出率高,不同学段儿童青少年近视影响因素差异明显。配戴眼镜是控制近视的保护因素。应根据儿童青少年所处学段开展有针对性的视力相关知识的健康教育,增强其健康保健意识,提高儿童青少年视力。
文摘本文深入探讨了福州市财政收入的影响因素及其预测方法,首先运用描述性统计分析、Pearson相关性分析等方法,对影响福州市财政收入的关键因素进行了初步分析,揭示了各因素之间的相关性和变化趋势。其次,为减轻多重共线性对模型预测准确性和稳定性的不利影响,本文采用了逐步回归法、岭回归法以及Lasso回归法来进行数据拟合。结果表明,Lasso回归表现出色,能够准确识别对财政收入影响最为显著的变量,这为政策制定提供了有力的实证依据。然后运用ARIMA模型对关键因素数值进行预测,得到2023年及2024年财政总收入预测值。最后,文章总结了研究的主要结论和政策建议,强调政府应加强对财政收入的预测和管理,制定科学合理的财政政策,以促进经济的可持续增长。This article deeply explores the influencing factors and prediction methods of Fuzhou’s fiscal revenue. Firstly, descriptive statistical analysis, Pearson correlation analysis and other methods are used to conduct a preliminary analysis of the key factors affecting Fuzhou’s fiscal revenue, revealing the correlation and changing trends between each factor. Secondly, in order to mitigate the adverse effects of multicollinearity on the accuracy and stability of model predictions, this paper used stepwise regression, ridge regression, and Lasso regression to fit the data. The results indicate that Lasso regression performs better and can accurately identify the variables that have the most significant impact on fiscal revenue, providing strong empirical evidence for policy-making. Then, the ARIMA model is used to predict the key factor values and obtain the predicted total fiscal revenue for 2023 and 2024. Finally, the article summarizes the main conclusions and policy recommendations of the research, emphasizing that the government should strengthen the prediction and management of fiscal revenue, formulate scientific and reasonable fiscal policies, and promote sustainable economic growth.
