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        南充市老年人養(yǎng)老意愿及其影響因素分析

        2020-01-07 05:58:08王珊川李明東陶衛(wèi)國許世杰
        關(guān)鍵詞:排序居家向量

        王珊川,李明東,陶衛(wèi)國,陳 麗,許世杰

        (1.西華師范大學(xué),四川 南充 637000;2.四川德爾博睿科技股份有限公司,四川 南充 637000;3.南充市民政局,四川 南充 637000)

        0 引言

        2010年的第六次全國人口普查結(jié)果顯示,我國60歲及其以上的老年人口達到1.78億,占總?cè)丝诒戎貫?3.3%;2011年底,60歲及其以上的老年人口達到1.85億,占比為13.7%;根據(jù)2017年我國國務(wù)院印發(fā)的《“十三五”國家老齡事業(yè)發(fā)展和養(yǎng)老體系建設(shè)規(guī)劃》,預(yù)計到2020年,60歲以上老年人口將增加到2.55億人,占總?cè)丝诘?7.8%左右.這些數(shù)據(jù)都表明,我國人口老齡化的速度不斷在加快.面對日益嚴峻的人口老齡化,養(yǎng)老問題成了現(xiàn)在最熱的話題.為解決養(yǎng)老問題,了解老年人養(yǎng)老意愿尤為重要.以南充市為例,對南充市市轄三區(qū)的46個社區(qū)里年齡為50歲及以上的準老人及老年人進行問卷調(diào)查,通過分析他們的養(yǎng)老意愿及其影響因素,以期為解決養(yǎng)老問題提供幫助,為完善多元化養(yǎng)老模式提供依據(jù).

        對于已有的有關(guān)養(yǎng)老方面的研究大多數(shù)使用Logistic算法、SPSS數(shù)據(jù)分析軟件[1-4]對數(shù)據(jù)進行分析處理.養(yǎng)老數(shù)據(jù)的研究方法較為單一,本文提出使用支持向量機遞歸特征消去方法(SVM-RFE)、支持向量機(SVM)來對養(yǎng)老數(shù)據(jù)進行研究分析,使用PyCharm軟件處理數(shù)據(jù),為養(yǎng)老數(shù)據(jù)的研究提出新的研究處理方法.

        1 問卷調(diào)查

        1.1 調(diào)查對象

        為了使調(diào)查具有普遍代表性,南充市民政局組織協(xié)調(diào)三區(qū)民政局,具體負責(zé)落實46個社區(qū)的問卷調(diào)查.在市區(qū)民政局的領(lǐng)導(dǎo)下,課題組組織西華師范大學(xué)在校學(xué)生20余人,進入各個社區(qū),組織年齡為50歲及其以上的準老人及老年人填寫調(diào)查問卷.

        1.2 調(diào)查方法

        通過廣泛查閱資料、咨詢專家等方法,充分研討后,課題組設(shè)計了《居家養(yǎng)老問卷調(diào)查》表.應(yīng)用設(shè)計的調(diào)查表,在各區(qū)民政局的統(tǒng)一協(xié)調(diào)下,調(diào)查小組進入各個社區(qū),組織50歲及以上的準老年人及老年人進行問卷調(diào)查.最后,收回1 836份問卷,其中有效問卷為1 816份,問卷率有效為98.9%.

        2 研究方法

        分析不同養(yǎng)老意愿選擇的影響因素,使用支持向量機遞歸特征消去方法(SVM-RFE)得到因素影響從大到小的排序集合,構(gòu)造排序集合的子集,采用支持向量機(SVM)分類方法,以其精確度、ROC曲線和RUC值為指標,選取顯著的影響因素,以便為解決養(yǎng)老問題提供更直接的幫助.

        2.1 支持向量機

        支持向量機是Corinna Cortes等人基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理提出的一種機器學(xué)習(xí)算法.

        假設(shè)給定數(shù)據(jù)集為T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)},其中xi∈χ=Rn,yi∈y={+1,-1},i=1,2,…,N,xi為第i個特征向量,也稱為實例,yi為xi的類標記,當(dāng)yi=+1時,稱xi為正例;當(dāng)yi=-1時,稱xi為負例,(xi,yi)稱為樣本點.

        2.2 支持向量機遞歸特征消去方法

        2002年,Guyon等人提出了SVM-RFE算法.SVM-RFE算法的核心思想是反復(fù)構(gòu)建SVM模型,根據(jù)重要性選出最差的特征并選擇出來,重復(fù)這個過程,最后得到一個特征的排序集合.

        2.3 精確度、ROC曲線和RUC值

        精確度:ACC=(TP+TN)/(P+N),即(真陽性+真陰性)/總樣本數(shù).

        ROC曲線(又稱受試者工作特征曲線、感受性曲線)以假陽性概率為橫軸,真陽性概率為縱軸,可以反映分類器的準確性.

        真陽性率(TPR):(TPR)=TP/P=TP/(TP+FN)

        假陽性率(FPR):(FPR)=FP/N=FP/(FP+TN)

        其中TP(真陽性)表示正確的肯定,TN(真陰性)表示正確的否定,F(xiàn)P(假陽性)表示錯誤的肯定,F(xiàn)N(假陰性)表示錯誤的否定.

        AUC為ROC曲線所覆蓋的區(qū)域面積,AUC值越大,分類器分類效果越好.

        3 數(shù)據(jù)分析

        3.1 過程分析

        數(shù)據(jù)分析思路如下:

        圖1 分析過程

        0表示傾向于選擇居家養(yǎng)老,1表示傾向于選擇社區(qū)養(yǎng)老,2表示傾向于選擇機構(gòu)養(yǎng)老.用SVM-REF、SVM對老年人不同傾向選擇的影響因素做分析,得到顯著的影響因素,即降維后的特征.

        3.1.1 原始數(shù)據(jù)的處理

        參與數(shù)據(jù)分析的原始數(shù)據(jù)有13個特征,1~13表示,分別是性別、年齡、受教育程度、身體情況、退休前行業(yè)、子女?dāng)?shù)量、自有住房面積、經(jīng)濟來源、家庭月均收入、每月能承受的養(yǎng)老費、體檢頻率、保險方式、是否滿足現(xiàn)在的養(yǎng)老方式;有3個分類標簽,分別是居家養(yǎng)老、社區(qū)養(yǎng)老以及機構(gòu)養(yǎng)老.

        對原始數(shù)據(jù)進行處理,得到3個分類的數(shù)據(jù)分布、3個分類的ROC曲線圖和以不同分類標簽為正類的精確度,如圖2.可以從圖中看出,老年人傾向于選擇居家養(yǎng)老的居多,13個特征因素對社區(qū)養(yǎng)老有比較高的敏感度和關(guān)聯(lián)度.

        圖2 數(shù)據(jù)的基本分析

        3.1.2 不同標簽作正類的數(shù)據(jù)處理

        應(yīng)用SVM-REF對不同標簽為正類的數(shù)據(jù)進行特征排序,如圖3,13個特征分別以1~13代表,顏色的深淺代表特征影響的大小,越淺影響越大.

        圖3 正類分別是0、1、2的排序集合

        根據(jù)排序序列構(gòu)造特征子集F1,F2,…,F13,并且F1?F2?…?F13.利用支持向量機的判別正確率以及AUC值來評估這些子集的優(yōu)劣,從而獲得最優(yōu)的影響因素.如圖4,以0標簽為正類時,選擇排序特征的前6個特征;如圖5,以1標簽為正類時,選擇排序特征的前4個特征;如圖6,以2標簽為正類時,選擇排序特征的前4個特征.

        圖4 以0為正類的準確值和RUC值

        圖5 以1為正類的準確值和RUC值

        圖6 以1為正類的準確值和RUC值

        3.1.3 降維后數(shù)據(jù)處理

        利用降維后的數(shù)據(jù)做ROC曲線并計算AUC值,如圖7,降維后的數(shù)據(jù)單個對應(yīng)的分類準確性有所上升,但是對于總分類的準確性小有幅度的下降.

        圖7 對應(yīng)正類依次為0、1、2的ROC圖

        3.2 數(shù)據(jù)處理結(jié)果分析

        由分析結(jié)果可知,對于居家養(yǎng)老,是否滿意現(xiàn)在養(yǎng)老方式、受教育程度、保險方式、身體情況、經(jīng)濟來源、自有住房面積對選擇傾向具有較大影響;據(jù)表1知,越滿意現(xiàn)在養(yǎng)老方式的越傾向于選擇居家養(yǎng)老;受教育程度越低的越傾向于選擇居家養(yǎng)老,目前老年人文憑普遍偏低,這與劉小春等[1-2]的研究結(jié)果一致;選擇醫(yī)療保險的老年人更傾向于選擇居家養(yǎng)老;身體狀況越健康越傾向于選擇居家養(yǎng)老;經(jīng)濟來源越不獨立越傾向于選擇居家養(yǎng)老,特別是經(jīng)濟來源是子女提供;自有住房面積越多的越傾向于選擇居家養(yǎng)老.

        表1 顯著因素比例表

        續(xù)表1

        對于社區(qū)養(yǎng)老,是否滿意現(xiàn)在養(yǎng)老方式、自有住房面積、身體情況、受教育程度對其選擇傾向具有較大影響;越不滿意現(xiàn)在養(yǎng)老方式的越傾向于選擇社區(qū)養(yǎng)老,對現(xiàn)在養(yǎng)老方式不存在滿意和不滿意的占多數(shù),不滿意的比例是滿意的2倍;自有住房面積越少越傾向于選擇社區(qū)養(yǎng)老;身體狀況越不好越傾向于選擇社區(qū)養(yǎng)老,其中,相比機構(gòu)養(yǎng)老,更傾向于選擇社區(qū)養(yǎng)老,這與胡斌等[3]的研究結(jié)果一致.老年人身體狀況越差,自理能力越弱,不想成為子女的負擔(dān),就更傾向于選擇去提供基本生活照料、醫(yī)療護理服務(wù)等的社區(qū)和機構(gòu)養(yǎng)老;受教育程度越高越傾向于選擇社區(qū)養(yǎng)老.

        對于機構(gòu)養(yǎng)老,是否滿意現(xiàn)在養(yǎng)老方式、保險方式、經(jīng)濟來源、子女?dāng)?shù)量對其選擇傾向具有較大影響.越不滿意現(xiàn)在養(yǎng)老方式越傾向于選擇機構(gòu)養(yǎng)老,不滿意的比例是滿意的3倍;選擇非醫(yī)療保險的更傾向于選擇機構(gòu)養(yǎng)老;經(jīng)濟來源越獨立、子女?dāng)?shù)量越少越傾向于選擇機構(gòu)養(yǎng)老.這種子女與老年人養(yǎng)老意愿之間的關(guān)系跟劉小春等[2-4]的研究結(jié)果一致.我國傳統(tǒng)的“養(yǎng)兒防老”“孝道”等文化根深蒂固[5],這與認為沒有子女才選擇機構(gòu)養(yǎng)老、送老人進養(yǎng)老院是不孝等錯誤認知有關(guān).

        4 結(jié)論

        根據(jù)理論分析所得的結(jié)果,以期為解決養(yǎng)老問題提供理論依據(jù).針對傳統(tǒng)的、主流的三大養(yǎng)老模式——居家養(yǎng)老、社區(qū)養(yǎng)老和機構(gòu)養(yǎng)老,做了老年人養(yǎng)老意愿的研究.對于傾向于選擇不同養(yǎng)老模式的準老人及老年人而言,有不同的顯著特征.根據(jù)這些顯著的特征,可為養(yǎng)老服務(wù)或相關(guān)政策等提供更好更直接的幫助.由文章分析結(jié)果和相關(guān)研究成果[1-5],可知隨著社會的發(fā)展和進步,人們的生活和觀念不斷發(fā)生改變,人們對社區(qū)養(yǎng)老和機構(gòu)養(yǎng)老的認可度和接受度越來越高.在現(xiàn)實生活中,人們的生活水平越來越好,傳統(tǒng)的三大養(yǎng)老模式已不能滿足人們對養(yǎng)老的需求,居家養(yǎng)老護理服務(wù)O2O、居家智慧養(yǎng)老模式、虛擬養(yǎng)老院、“互聯(lián)網(wǎng)+居家養(yǎng)老”模式、抱團養(yǎng)老 、“候鳥式”養(yǎng)老等不同養(yǎng)老模式相繼出現(xiàn),養(yǎng)老變得更加多元化、層次化.為更好更快更直接地滿足老年人的養(yǎng)老需求,政府應(yīng)制定相關(guān)政策,加強養(yǎng)老模式的引導(dǎo),帶動企業(yè)積極參與養(yǎng)老服務(wù)行業(yè),帶領(lǐng)社會力量促進養(yǎng)老的多元化,以滿足老年人不同的養(yǎng)老需求.

        本文采用支持向量機及其拓展的方法(即支持向量機特征消除算法)對養(yǎng)老意愿進行分析研究,為養(yǎng)老方面的研究提出了一種新的研究方法作為參考.

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