基于岭回归的诈骗犯罪影响因素研究

发布时间：2021-03-06 01:51

　　自古以来,诈骗犯罪一直伴随人类文明的发展,它对社会生产、生活和经济发展产生了巨大的负面影响。本文利用岭回归研究方法,从城乡居民收入差距、移动电话用户数、互联网上网人数、高中阶段毛入学率、高等教育毛入学率等因素对诈骗案件立案数的影响。针对分析结果,提出关于对教育、收入、电信运营行业的治理建议,希望能对诈骗犯罪管控有所帮助。 

【文章来源】：河北公安警察职业学院学报. 2020,20(01)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

我国诈骗案件立案统计数据

在对回归系数进行估算时，采用岭回归法。首先通过SPSS工具对整体进行分析，然后把迭代步长拟定为0.01，从而确定最佳岭参数k的值。通过相关的计算和运行后，可以得到相关的岭回归迹线图，即下图2。通过图2可以看出，当k的值越来越大时，所有自变量的系数都将逐渐稳定，这时通过计算所得到的迭代寻优的结果为k=0.99，这个数值表明了最佳岭回归的参数等于0.99。表4所显示的就是岭回归参数的结果，通过表格可以看出其四个自变量的取值分别为a1=0.18,a2=0.166,a3=0.161,a4=0.109,a5=0.2，相关系数R2=0.9，模型的F检验值为14.386，此时显著性概率的数值为0.001，该数值大小低于显著水平，这表明该模型已经完成并通过了检验，模型具有有效性。但是相关系数的数值出现了较大幅度的降低，这表明岭回归在解决共线性的相关问题时，为了较好达到预期目标，不得不丢失了部分数据，导致预测信息的精度有所降低。

根据表4的岭回归的非标准化系数为b1=14.046,b2=1.921,b3=3,b4=5458.785,b5=9365.235，可得到最终岭回归方程为：三、对防范诈骗犯罪的建议


本文编号：3066232