16个顶级思维模型
16个顶级思维模型
思维模型会给你提供一种视角或思维框架，从而决定你观察事物和看待世界的视角。顶级的思维模型能提高你成功的可能性，并帮你避免失败。
打造多元思维模型想法来自查理·芒格，而查理·芒格是沃伦·巴菲特的得力助手。Farnam Street曾这样描述思维模型：
“思维模型是你大脑中用于做决策的工具箱。你拥有的工具箱
越多，你就越能够做出正确的决策。”
不管你是做一些重大决策、领导团队还是制定市场战略，思维模型都能够在其中发挥至关重要的作用。
SkillShare的创始人兼CEO Michael Karnjanaprakorn，分享了他在经营公司、管理团队的过程中，最常用的16种顶级思维模型。
Part1
做决策
01、沃伦·巴菲特的双目标清单系统（Two-List System）
Mike Flint 做了巴菲特的私人飞行员十年之久，还曾为美国四任总统开过飞机，但他在事业上依然有更多追求。有一次，他和巴菲特在探讨他的职业生涯目标时，巴菲特让他去做这么一件事：
?
首先，巴菲特让Flint写下他职业生涯最重要的25个目标来。于是Flint花了一些时间把这些目标写了下来。
?
然后，巴菲特让他审视一下这个清单，然后圈出他认为最重要的5个。Flint 也照做了。
Flint现在有了2个清单：
一个是他认为自己职业生涯最重要的5个目标；
另一个是另外20个他也觉得比较重要的目标。
巴菲特问 Flint：你现在知道该怎么做了么？Flint回答道：
知道了。我现在会马上开始着手实现这5个目标。至于另外
20个，并没有那么紧急，所以可以放在闲暇的时间去做，然
后慢慢把它们实现。
巴菲特听完后说到：
不，Flint，你搞错了。那些你并没有圈出来的目标，不是你应
该在闲暇时间慢慢完成的事，而是你应该尽全力避免去做的
事，你应该像躲避瘟疫一样躲避它们，不去花任何的时间和
注意力在它们上面。
这让我想到了三件事：
1. 有目标是非常重要的。
当有了具体的目标，你才能反复地推演实现这个目标的方法和路径，才能在每天早上睁眼之后明白自己应该围绕什么东西优化和努力。
我听过的另外的一个很好的表述方法是：将开放式的问题变成封闭式的问题。而「什么都能做」或者「所有方向都可以是方向」是最可怕的，对于个人或是企业都是如此。
2. 专注很有力量。
在一个人的认知资源有限的情况下，一段时间如果有太多目标，那么很可能哪个都无法完成。
尽管「专注」和「聚焦」的概念已经被现代人提及的太多，但真正能做到准确地辨识自己的欲念，去除自己不真正需要的东西的人，还是少数的。
3. 比起「有所为」，「有所而不为」可能更关键。
这可能和芒格说的「Invert, always invert」有相通之处。没有被选中的那20个目标，其实也是你感兴趣的或者有意义的，所以就很容易找到各种合理的理由去在那些目标上花时间。
但它们才是默默消耗掉时间，转移你的注意力，又不能真正产出成果的事情，这种目标比看起来明显就很愚蠢的东西更加危险。
02、10/10/10原则
我们大多数人做决策时都会存在一个问题：不考虑这个决策可能带来的长远影响。
这时，你可以根据10/10/10原则来考虑所做的决策可能带来的长远影响。这个原则就是：
这个决策在10分钟后，会产生什么影响？
这个决策在10个月后，会产生什么影响？
这个决策在10年后，会产生什么影响？
在做决策时如果能践行10/10/10原则，这将有助于你在决策时免受感性因素的影响，迫使你考虑到这个决策可能会带来的长远影响，从而做出更加明智的决策。
03、忽略结果（不根据结果判断决策的正确与否）
被誉为‘扑克女公爵’的顶尖扑克选手Annie Duke这样说道：
“很多人陷入的最大陷阱是，他们根据结果来判断表现。如果
他们赢了，他们就会因为他们做了正确的决策。如果他们输了，
他们就会认为他们运气不好。
在我的前半生，我是一个非常有竞争力的扑克玩家。这是我学
到的有关做决策的最重要的经验之一，现在我把它带到了商业
世界。”
在你做决策时，你是不可能掌握所有的信息的，即便如此，你依然是可以掌控决策流程的。
每当我要做一些重大决策时，我都会向周围的人咨询意见并得到反馈，包括我的管理团队、董事会、员工和客户等。这样我就能够了解每一个人的看法，我采用的这套决策流程能让我及时地降低决策风险。
不管事情进展得是特别顺利还是特别不顺利，你都要保持稳定，这一点很重要，这能让你避免归因偏差。
用“忽略结果”的方法来看待决策，它能够提高你做出高质量决策的几率。
04、正确与非共识
全球殿堂级对冲基金Bridgewater Associates的创始人、当世名列前端的金融超级巨头Ray Dalio认为：
每个人每天都会做很多决策，而这些决策都会产生一定的影响。
从本质上说，你的生活质量取决于你做的所有这些决策的质量。
要想在市场上获得成功，你必须成为一个独立思考者，因为共识通常都是错误的。
你必须要有与众不同的观点和视角。要想在股市或创业中获得成功，你就不能与共识为伍，而是要做出正确的决策。
要想获得指数级的增长成果，你必须要做到既不要循规蹈矩，还要做出正确的决策。
这说起来容易做起来难，因为大多数时候你的决策都是错误的。然而，一旦你做出了正确的决策，那么市场给你的回报将是呈幂律分布的，即少数的正确决策将带来巨大回报。
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05、“3”的法则
我从麦肯锡的一位导师那里学到了一个建议：“3”的法则。
即当你试图说服一个比较资深的人去做某件事的时候，一定要给出3个原因。
不是两个，也不是4个，要正正好好给出3个原因。
我非常喜欢这个法则。不管是进行优先级排序还是提建议，我都会将这个法则作为一个指导框架。
Part
2
战略
06、有竞争力的护城河
在古代，城堡通常都被护城河环绕着，护城河起到保护城堡的作用。
护城河越宽，城堡就能得到越安全地保护，因为这样敌人就很难攻破城堡；如果护城河太窄，便起不到太大的保护作用，因为敌人很容易就能穿越护城河攻破城堡。
在巴菲特看来，城堡就好比公司，而护城河就好比这家公司拥有的竞争优势。他希望自己手下的经理们都能不断地加宽城堡周围的护城河。
我非常喜欢上面那张图，因为它很清楚地解释了一家公司的护城河都有哪些。你会发现，Facebook在自己周围几乎构建起了图中所示的所有这些护城河：
高转换成本、网络效应和有效规模等。
在考虑竞争优势和策略的时候，一定要考虑你未来将构建起什么样的护城河，这一点很重要。因为它能让你的公司抵御住任何竞争者的入侵，从而获得长久性的胜利。
07、网络效应和临界规模
网络效应是指，当一个产品的用户数越多，该产品对用户的价值就越大，这反过来又能吸引更多用户使用该产品。
同时，该产品的价值跟用户数的增长成二次方关系，即著名的“梅特卡夫定律Metcalfe's law”：产品的价值等于用户数量的平方。
没有什么业务的规模化扩张速度能比软件业务还快，也没有什么能比网络效应能更高效地为公司业务构建起安全的护城河。
网络效应已经成为了任何策略的一个筹码。通常情况下，公司用户数一旦达到临界规模，触发网络效应，公司就能通过规模经济赢得巨大的成本优势。
由于网络效应显著，先发创新者可能会实现赢家通吃。这是所有创业者梦寐以求的事。
08、集中式(Centralized)、分散式(Decentralized)和分布式(Distributed)
“区块链在政治上是分散式的（没有人控制它们），在架构上
的分散式的（没有基础设施中心店)，但它们在逻辑上是集中
式的（有一个普遍的认同状态，它的系统表现得就像一台电
脑)”。
—以太坊联合创始人Vitalik Buterin
要想实现网络效应，其中的一个关键要素就是建立一个分布式和分散式模型，将权力移交给个人。
理解了集中式、分散式和分布式之间的区别后，你就能更好地理解比特币以及其底层技术区块链究竟是如何运作的了。
09、博弈论
“博弈论研究的是人们在战略情景下的行为方式。这里的‘战略’是指，对弈双方在平等的对局中各自利用对方的策略变换自己的对抗策略，从而达到取胜的目的。
战略思维不仅在跳棋、象棋和棋牌上至关重要，在许多商业决策中也是至关重要的。”
—经济学家Greg Mankiw
用一句话简单概括博弈论：选择一种能够让你的竞争对手的最大优势最小化的策略。
10、规模经济
规模经济是指，在成本或管理费用不变的情况下，能够让公司业务实现指数级增长。
软件行业的创业公司是规模经济的最大受益者之一。像Google、Facebook、Twitter这样的公司都能够在不增加任何固定成本的情况下获取更多的用户。相比而言，服务类的公司更难实现规模化扩张。
下面以Amazon为例，看看规模经济是如何在它身上发挥效果的：
Amazon AWS的“飞轮”
Part
3
领导力
11、金字塔原理
根据金字塔原理：要将思想组织成金字塔结构。
金字塔原理中的三个核心思想是：
?先从答案开始。
?分组总结你的支撑论点。
?有逻辑地对你的支撑论点进行排序。
在思考沟通的时候，我都会参考金字塔原理。先把答案快速摆出来，而不是慢慢揭示答案，这样有助于更快地得出结论，让每个人都能保持一致，从而进行坦诚的交流。
12、99/50/1框架
你可以根据这个框架方法来决定该在什么时间点去和你的产品团队检查工作进展。我在自己的公司就在使用这个方法。
如果你也想使用这个方法，你应该在这几个关键时间点与你的产品团队检查工作进展：
?在项目刚开始的时候，即还有99%的工作没有做完的时候。
?在项目进行到一半的时候，即还有大概50%的工作没做完的时候。
?在项目即将完成的时候，即还有1%的工作没做完的时候。
我最喜欢的一句话就是，“尽早同步工作进展、经常同步工作进展。”
也就是说，当项目刚开始执行的时候要多参与，随着项目的执行，要越来越少地参与进去。
13、直接责任人（DRI）
苹果公司公司发明了这样一个管理概念：直接责任人（Directly Responsible Individual，简称DRI）。DRI遍布于公司各个层级。
在苹果，谁负责什么，永远不会搞混。DRI的名字经常出现在会议进程表上，每个人都知道谁是直接负责人。
如此公开透明的责任制，使得每一个员工没有互相推诿和偷懒的机会，一旦项目出现问题，很容易找到出现问题的环节予以纠正，并追究相关责任。
而且，一个项目只能有一个DRI，如果超过一个DRI，那就等于没有直接责任人。DRI能够有效加速决策流程，也可以减少很多不必要的会议。
14、团队中的团队
团队中的团队是一种将不同的团队及团队成员聚集在一起、从而形成一个无缝的组织网络的运营模式。
在团队中的团队，决策权被授予每一个团队的负责人，而不是集中在一个组织最高层的领导人手里。
这时，最高层领导的角色就发生了转变。从负责一个组织中的所有决策，转变为为每一个团队提供所需的信息和背景，让他们都与一个共同的目标相联系并拥有最好的信息来帮他们做决策。
15、彻底坦诚
Kim Scott 的整个职业生涯都围绕一个目标：营造一个员工热爱、团队协作良好的工作环境和氛围。
后来长期在 Google 担任团队顾问的过程中，她了解了 Google 公司领导营造一个员工能从工作中感受到快乐的方法，那种快乐的氛围是那么浓厚，甚至一眼就能看到。
而在担任苹果大学资深教员的过程中，Scott 了解了苹果是不同作风，但是初衷一样：营造一个人们能发挥自己所有潜能，并享受工作的环境。
现在作为 Twitter、Shyp、Rolltape 和 Qualtrics 的资深顾问，Scott 将自己多年的经历心得凝练成了简单的几个字：彻底坦诚。所有公司创始人都可以利用它，来帮助员工喜欢上自己的工作，并发挥出自己最大的潜能将工作做好。
上面的横轴就代表“直接挑战”，用 Scott 的话说，就是“敢惹怒对方”。
直接挑战他人对很多人来说都是很难做到的，因为说不好听的话就会显得没礼貌。然而一旦你成为老板，你就必须要清楚哪些员工作做得好，哪些出问题了，这是你的职责所在。
从上图可以看出“彻底的坦率”源于“个人关心”和“直接挑战”的结合。彻底的坦率是非常有好处的，它对事不对人。
“在我看来，当员工工作做砸了的时候，批评员工不光是你的
职责所在，它也是你的道德义务。” Scott说道。
16、倾听、决策、交流
当你是以管理者、CEO或任何级别领导的身份做决策的时候，那么倾听、决策、交流的顺序就非常重要。最好按照这个顺利去做：
首先倾听；
然后决策；
最后交流；
而且不能让它们之间间隔太长时间。
这是Twitter的前CEO Dick Costolo提出的一个沟通模型。
关键是要始终先倾听，不要乱了顺序，而且尽量缩短每一步之间的时间差。
逻辑回归模型分析见解
1.逻辑回归模型 1.1逻辑回归模型 考虑具有p个独立变量的向量,设条件概率为根据观测量相对于某事件发生的概率。逻辑回归模型可表示为 （1.1） 上式右侧形式的函数称为称为逻辑函数。下图给出其函数图象形式。 其中。如果含有名义变量，则将其变为dummy变量。一个具有k个取值的名义变量，将变为k-1个dummy变量。这样，有 （1.2） 定义不发生事件的条件概率为 （1.3） 那么，事件发生与事件不发生的概率之比为 （1.4） 这个比值称为事件的发生比(the odds of experiencing an event),简称为odds。因为0
得到的概率。在同样条件下得到的条件概率为。于是，得到一个观测值的概率为 （1.6） 因为各项观测独立，所以它们的联合分布可以表示为各边际分布的乘积。 （1.7） 上式称为n个观测的似然函数。我们的目标是能够求出使这一似然函数的值最大的参数估计。于是，最大似然估计的关键就是求出参数，使上式取得最大值。 对上述函数求对数 （1.8） 上式称为对数似然函数。为了估计能使取得最大的参数的值。 对此函数求导，得到p+1个似然方程。 （1.9） ，j=1,2,..,p. 上式称为似然方程。为了解上述非线性方程，应用牛顿－拉斐森(Newton-Raphson)方法进行迭代求解。 1.3牛顿－拉斐森迭代法 对求二阶偏导数，即Hessian矩阵为 （1.10） 如果写成矩阵形式，以Ｈ表示Hessian矩阵，Ｘ表示 （1.11） 令
概念模型、逻辑模型、物理模型区别(HZQ)讲课教案
概念模型、逻辑模型、物理模型区别 (H Z Q)
数据库设计 概念模型、逻辑模型、物理模型区别 侯在钱 目录 1.模型种类 (3) 1.1.概念模型 (3) 1.2.逻辑模型 (4) 1.3.物理模型 (4) 1.4.模型区别 (4) 1.4.1.对象转换 (5) 1.4.2.其它对比 (5) 2.常用工具 (5) 2.1.ERWIN (5) 2.1.1.逻辑模型 (5) 2.1.2.物理模型 (6) 2.1.3.常用操作 (7) 2.2.PowerDesigner (9) 2.2.1.概念模型 (9) 2.2.2.逻辑模型 (10) 2.2.3.物理模型 (10) 2.2.4.常用操作 (10)
1.模型种类 一般在建立数据库模型时，会涉及到几种模型种类：概念模型、逻辑模型、物理模型。数据库设计中概念模型和逻辑模型区别比较模糊，所以在数据库设计工具ERWIN中只提供了逻辑模型和物理模型，而在PowerDesigner早期版本中也只提供了概念模型和物理模型两种模型，只是在PowerDesigner15版本中提供了三种模型：概念模型、逻辑模型、物理模型。 1.1.概念模型 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。 表示概念模型最常用的是"实体-关系"图。 E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。在E-R图中，使用了下面几种基本的图形符号。 实体，矩形 E/R图三要素属性，椭圆形 关系，菱形
关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系。 E/R图中的子类(实体)： 子类is a 超类 1.2.逻辑模型 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。 1.3.物理模型 物理模型是对真实数据库的描述。数据库中的一些对象如下：表，视图，字段，数据类型、长度、主键、外键、索引、是否可为空，默认值。 概念模型到物理模型的转换即是把概念模型中的对象转换成物理模型的对象。 1.4.模型区别
概念模型、物理模型与数学模型
热考培优(七)|概念模型、物理模型与数学模型 [热考解读] 模型方法是以研究模型来揭示原型的形态、特征和本质的方法，是逻辑方法的一种特有形式，模型一般可分为概念模型、物理模型和数学模型三大类。 1．概念模型 含义：指以图示、文字、符号等组成的流程图形式对事物的规律和机理进行描述、阐明。例如光合作用示意图、中心法则图解、免疫过程图解、过敏反应机理图解、达尔文的自然选择学说的解释模型、血糖平衡调节的模型等。概念模型的特点是图示比较直观化、模式化，由箭头等符号连接起来的文字、关键词比较简明、清楚，它们既能揭示事物的主要特征、本质，又直观形象、通俗易懂。 2．物理模型 含义：根据相似原理，把真实事物按比例放大或缩小制成的模型，其状态变化和原事物基本相同，可以模拟客观事物的某些功能和性质。如生物体结构的模式标本、细胞结构模式图、减数分裂图解、DNA分子双螺旋结构、生物膜流动镶嵌模型、食物链和食物网等。物理模型的特点是：实物或图画的形态结构与真实事物的特征、本质非常相像，大小一般是按比例放大或缩小的。 3．数学模型 含义：用来定性或定量表述生命活动规律的计算公式、函数式、曲线图以及由实验数据绘制成的柱形图、饼状图等。如组成细胞的化学元素饼状图，酶的活性受温度、酸碱度影响的曲线，光合作用中随光照强度、温度、CO2等条件变化时光合作用强度的变化曲线，有丝分裂和减数分裂过程中染色体、染色单体以及DNA数量的变化规律，碱基与氨基酸的对应关系，基因分离定律和自由组合定律的图表模型，用数学方法讨论种群基因频率的变化，探究自然选择对种群基因频率的影响，同一植物不同器官对生长素浓度的反应曲线，“J”型种群增长曲线的数学模型和公式N t＝N0λt，能量金字塔等。 [命题设计] 1．模型可以简化生物学问题，有助于问题的解决。下列关于模型建立的说法，正确的是() A．可用计算机软件制作真核细胞的三维实物模型 B．用公式N t＝N0λt表示单个种群的“S”型增长趋势 C．光合作用过程图解是描述光合作用主要反应过程的数学模型 D．“建立血糖调节模型”活动是用物理模型再构建出概念模型 解析：选D。用计算机软件制作出的真核细胞的三维模型不是实物模型，A错误。公式N t＝N0λt表示的是单个种群的“J”型增长趋势，B错误。光合作用过程图解是概念模型，C错误。“建立血糖调节模型”活动是把学生所做的模拟活动看作是构建动态的物理模型，再根据模拟活动的体验构建图解式概念模型，D正确。
完整版逻辑回归模型分析见解
1.逻辑回归模型 1.1 逻辑回归模型 考虑具有p个独立变量的向量■',设条件概率卩;上二?丨门二广为根据观测 量相对于某事件发生的概率。逻辑回归模型可表示为 ：「（ 1.1） 上式右侧形式的函数称为称为逻辑函数。下图给出其函数图象形式。 其中-" I' 1 c' ■-..【?。如果含有名义变量，则将其变为dummy 变量。一个具有k个取值的名义变量，将变为k-1个dummy 变量。这样，有 — I （ 1.2） 这个比值称为事件的发生比（the odds of experie ncing an event）, 0
得到I 的概率。在同样条件下得到-- 的条件概率为丨：一"。 得到一个观测值的概率为 因为各项观测独立，所以它们的联合分布可以表示为各边际分布的乘积。 (1.7) 上式称为n个观测的似然函数。我们的目标是能够求出使这一似然函数的值最大的参数估 譏备心)( 」' (1.10 是， ◎ )*(1 ￥严(1.6 ) i-l 计。于是，最大似然估计的关键就是求出参数：- ，使上式取得最大值。 对上述函数求对数 — (1.8) 上式称为对数似然函数。为了估计能使亠取得最大的参数的值。 对此函数求导，得到p+1个似然方程。 Ei 片 n：—E L尹—心肿一时 (1.9 ) ^叶切迄尸，j=1,2,..,p. 上式称为似然方程。为了解上述非线性方程，应用牛顿-拉斐森 进行迭代求解。 (Newto n-Raphs on) 方法1.3 牛顿-拉斐森迭代法 对-八?求二阶偏导数，即Hessian矩阵为 如果写成矩阵形式，以H表示Hessian矩阵，X表示 (1.11 )
概念模型、逻辑模型、物理模型区别(专业教育)
数据库设计 概念模型、逻辑模型、物理模型区别 侯在钱 目录 1.模型种类 (2) 1.1.概念模型 (2) 1.2.逻辑模型 (3) 1.3.物理模型 (3) 1.4.模型区别 (4) 1.4.1.对象转换 (4) 1.4.2.其它对比 (4) 2.常用工具 (5) 2.1.ERWIN (5) 2.1.1.逻辑模型 (5) 2.1.2.物理模型 (6) 2.1.3.常用操作 (6) 2.2.PowerDesigner (8) 2.2.1.概念模型 (8) 2.2.2.逻辑模型 (9) 2.2.3.物理模型 (9) 2.2.4.常用操作 (10)
1.模型种类 一般在建立数据库模型时，会涉及到几种模型种类：概念模型、逻辑模型、物理模型。数据库设计中概念模型和逻辑模型区别比较模糊，所以在数据库设计工具ERWIN中只提供了逻辑模型和物理模型，而在PowerDesigner早期版本中也只提供了概念模型和物理模型两种模型，只是在PowerDesigner15版本中提供了三种模型：概念模型、逻辑模型、物理模型。 1.1.概念模型 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。 表示概念模型最常用的是"实体-关系"图。 E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。在E-R图中，使用了下面几种基本的图形符号。 实体，矩形 E/R图三要素属性，椭圆形 关系，菱形
关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系。 E/R图中的子类(实体)： 子类is a 超类 1.2.逻辑模型 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。 1.3.物理模型 物理模型是对真实数据库的描述。数据库中的一些对象如下：表，视图，字段，数据类型、长度、主键、外键、索引、是否可为空，默认值。 概念模型到物理模型的转换即是把概念模型中的对象转换成物理模型的对象。
【原创】r语言收入逻辑回归分析报告附代码数据
逻辑回归对收入进行预测 1逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题有如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病，其中的望闻问切就是获取自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。 最简单的回归是线性回归，在此借用Andrew NG的讲义，有如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如h θ (x)所示，构建线性回归模型后，即可以根据肿瘤大小，预测是否为恶性肿瘤h θ(x)≥.05为恶性，h θ (x)<0.5为良性。 Zi=ln(Pi1?Pi)=β0+β1x1+..+βnxn Zi=ln(Pi1?Pi)=β0+β1x1+..+βnxn 2数据描述 该数据从美国人口普查数据库抽取而来，可以用来预测居民收入是否超过50K$/year。该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包含年龄，工种，学历，职业，人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量。 3问题描述 其实对于收入预测，主要是思考收入由哪些因素推动，再对每个因素做预测，最后得出收入预测。这其实不是一个财务问题，是一个业务问题。 对于某企业新用户，会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户，弄清楚用户属性，提高运营人员的办事效率。 流失预测。这方面会偏向于大额付费用户，提取额特征向量运用到应用场景的用户流失和预测里面去。 我们尝试并预测个人是否可以根据数据中可用的人口统计学变量使用逻辑回归预测收入是否超过$ 50K的资金。在这个过程中，我们将： 1.导入数据 2.检查类别偏差 3.创建训练和测试样本 4.建立logit模型并预测测试数据 5.模型诊断
二元logistic逻辑回归分析1
二元logistic逻辑回归分析1 SPSS与社会统计学课程作业二 [1]陈昱,陈银蓉,马文博. 基于Logistic模型的水库移民安置区居民土地流转意愿分析——四川、湖南、湖北移民安置区的调查[J]. 资源科学,2011,06:1178-1185. 一、变量赋值 1.被解释变量用0表示不愿意流转，1表示愿意流转，有意愿上的状态表示效果。 2.性别分别用1和2表示男女，男女不存在有没有状态的表征，所以用1、2赋值非常合适;它的预计影响方向为负，是基于学者张林秀、刘承芳等认为:由于农村男性外出打工的几率高于女性，女性更愿意在家耕种土地，这就可能导致女性不愿意转出土地的基础上设定的。 3.教育程度越高赋值越高，且预测影响为正，这个也是在文章前面定量分析的时候引用学者李实的观点说明赋值的理由。
4.职业类型中，兼业化程度越高赋值越高，且为正向。从家庭收入对农业收入的依赖性原理角度来看这个不难理解。 5.其它变量的赋值依据实际情况初步判断也不能理解其赋值的缘由。然而对于“是否为村干部”这一变量来看，预测的趋向是:是村干部则不愿意流转，前面的分析并没有说明为什么会是这样。虽然这知识一种预判，但是若能够给出预判的一丁点理由就更好了。二、系数解读 1. 标准化系数中，x1，x3，x7，x9，x11，x12系数为付，意味着性别是男、与市中心距离 越近、家庭人口和劳动力人数越少、农业收入占比越少、认为土地经营权权属则土地流 转的意愿越强; 2. 其中X3(与市中心距离),x9(劳动力人数)影响系数绝对值较大，分别为 0.815，0.322。 在显著性检验方面，x3、x9、x11分别通过了15%、1%、5%的显著性检验。也就是说， 土地不愿意流转与劳动力人数多有显著相关性，与农业收入占比高有较显著的相关，与 市中心距离近相关性不显著。
逻辑回归模型分析见解
逻辑回归模型分析见解
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1.逻辑回归模型 1.１逻辑回归模型 考虑具有p个独立变量的向量,设条件概率为根据观测量相对于某事件发生的概率。逻辑回归模型可表示为 (1．１） 上式右侧形式的函数称为称为逻辑函数。下图给出其函数图象形式。 其中。如果含有名义变量,则将其变为dummy变量。一个具有k个取值的名义变量,将变为k－1个dummy变量。这样,有 （１．2) 定义不发生事件的条件概率为 （1.3） 那么，事件发生与事件不发生的概率之比为 （1.4） 这个比值称为事件的发生比(ｔhe oｄds oｆeｘｐeriｅnｃｉnｇan event),简称为o ｄds。因为０ 得到的概率。在同样条件下得到的条件概率为。于是,得到一个观测值的概率为 （1.6） 因为各项观测独立，所以它们的联合分布可以表示为各边际分布的乘积。 （1.7) 上式称为n个观测的似然函数。我们的目标是能够求出使这一似然函数的值最大的参数估计。于是，最大似然估计的关键就是求出参数,使上式取得最大值。 对上述函数求对数 (1.8） 上式称为对数似然函数。为了估计能使取得最大的参数的值。 对此函数求导,得到ｐ＋1个似然方程。 (1.９） ，j=1,２,..,p. 上式称为似然方程。为了解上述非线性方程，应用牛顿-拉斐森(Ｎewton－Ｒaphson)方法进行迭代求解。 1.3 牛顿-拉斐森迭代法 对求二阶偏导数，即Ｈｅssｉaｎ矩阵为 (1.10) 如果写成矩阵形式,以H表示Hessiaｎ矩阵,Ｘ表示 （1.１１) 令 实验建立数据库概念模型（CDM）和物理模型（PDM） 一、实验目的 1.了解用PowerDesigner工具建立简单的数据库概念模型CDM的方法和过程； 2.了解用PowerDesigner工具由CDM生成物理数据模型PDM的方法和过程。 二、实验内容 1.用PowerDesigner工具建立“出版公司信息系统”概念数据模型CDM； 2.用PowerDesigner工具将“出版公司信息系统”概念数据模型CDM生成物理数据模 型PDM。 三、实验要求 1．完成“出版公司信息系统”的概念数据模型CDM； 2．将“出版公司信息系统”的CDM转换成物理数据模型PDM； 3．按“Ctrl+Print Screen SysRq”，以屏幕打印的方式将完成实验所得到的图，以实验报告的形式提交。 案例背景 本实验以某“出版公司信息系统”为例。 在某“出版公司信息系统”中，相关的实体包括作品（Title）、作者（Author）、版税（Roysched）、出版社（Publisher）、发票（Invoice）、书店（Store）、折扣（Discount）。主要存在的业务问题包括不同的作者对于同样的作品有不同的版税，每个作品必须选定一个出版社来出版，不同的书店根据销售情况可以享受不同的折扣率。 “出版公司信息系统”的E-R图如图1－1所示，实体与实体之间的联系如表1－1所示（图中省略了属性）。 表1－1 “出版公司信息系统”实体与实体间的联系 表2-2 “出版公司信息系统”实体与实体之间的联系 图2-2 “出版公司信息系统”E-R 图图1－1 出版公司信息系统E-R 图 四、实验步骤 1. 进入CDM 建模界面 （1）启动PD ，进入CDM 界面。 单击工具栏中“文件（File ）－新建模型（New Model ）”，单击“模型类型（Model Types ）”框中的“Conceptual Data Model （概念数据模型）”，并“确定（OK ）”，即进入CDM 界面。 （2）定义CDM 模型。 单击“模型(Model)—模型属性（Model Properties ）”，出现如图1－2所示的CDM 属性窗口，键入“出版公司信息系统”等属性，“确定（OK ）”并保存模型，进入CDM 工作界面，CDM “Palette ”主要模型工具的用途如表1－2所示。 图1－2 概念数据模型CDM 的属性窗口 数据库设计概念模型、逻辑模型、物理模型区别 侯在钱 目录 1.模型种类................................... 错误!未指定书签。 1.1.概念模型.............................. 错误!未指定书签。 1.2.逻辑模型.............................. 错误!未指定书签。 1.3.物理模型.............................. 错误!未指定书签。 1.4.模型区别.............................. 错误!未指定书签。 对象转换......................... 错误!未指定书签。 其它对比......................... 错误!未指定书签。 2.常用工具................................... 错误!未指定书签。 2.1.E RWIN................................. 错误!未指定书签。 逻辑模型......................... 错误!未指定书签。 物理模型......................... 错误!未指定书签。 常用操作......................... 错误!未指定书签。 2.2.P owerDesigner......................... 错误!未指定书签。 概念模型......................... 错误!未指定书签。 逻辑模型......................... 错误!未指定书签。 物理模型......................... 错误!未指定书签。 常用操作......................... 错误!未指定书签。 概念模型逻辑模型物理 模型区别h z q精编 W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】 数据库设计 概念模型、逻辑模型、物理模型区别 侯在钱 目录 1.模型种类.................................................................................................................................. 1.1.概念模型...................................................................................................................... 1.2.逻辑模型 (3) 1.3.物理模型...................................................................................................................... 1.4.模型区别...................................................................................................................... 对象转换.......................................................................................................... 其它对比.......................................................................................................... 2.常用工具.................................................................................................................................. 2.1.ERWIN......................................................................................................................... 逻辑模型.......................................................................................................... 物理模型.......................................................................................................... 常用操作..........................................................................................................实验 数据库概念模型和逻辑模型
概念模型 逻辑模型 物理模型区别 HZQ
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