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New approaches to cognitive work analysis through latent variable modeling in mining operations 被引量:1
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作者 S.Li Y.A.Sari M.Kumral 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CSCD 2019年第4期549-556,共8页
This paper discusses the utilization of latent variable modeling related to occupational health and safety in the mining industry.Latent variable modeling,which is a statistical model that relates observable and laten... This paper discusses the utilization of latent variable modeling related to occupational health and safety in the mining industry.Latent variable modeling,which is a statistical model that relates observable and latent variables,could be used to facilitate researchers’understandings of the underlying constructs or hypothetical factors and their magnitude of effect that constitute a complex system.This enhanced understanding,in turn,can help emphasize the important factors to improve mine safety.The most commonly used techniques include the exploratory factor analysis(EFA),the confirmatory factor analysis(CFA)and the structural equation model with latent variables(SEM).A critical comparison of the three techniques regarding mine safety is provided.Possible applications of latent variable modeling in mining engineering are explored.In this scope,relevant research papers were reviewed.They suggest that the application of such methods could prove useful in mine accident and safety research.Application of latent variables analysis in cognitive work analysis was proposed to improve the understanding of human-work relationships in mining operations. 展开更多
关键词 latent variables EXPLORATORY factor ANALYSIS Confirmatory factor ANALYSIS Structural equation modeling OCCUPATIONAL health and SAFETY Mine SAFETY
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出行方式选择行为的SEM-Logit整合模型 被引量:51
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作者 陈坚 晏启鹏 +1 位作者 杨飞 胡骥 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期51-57,65,共8页
现有的出行方式选择行为模型仅考虑了可直接观测的出行者的个人社会经济特性和出行方案特性,并未考虑影响选择结果的潜变量,为此,文中提出了出行行为中潜变量的概念,并通过结构方程模型(SEM)刻画潜变量与显变量、潜变量与其测量变量之... 现有的出行方式选择行为模型仅考虑了可直接观测的出行者的个人社会经济特性和出行方案特性,并未考虑影响选择结果的潜变量,为此,文中提出了出行行为中潜变量的概念,并通过结构方程模型(SEM)刻画潜变量与显变量、潜变量与其测量变量之间的因果关系.然后,基于最大效用理论,对Logit模型的出行方式效用函数进行改进,构建了潜变量与显变量共同作用的SEM-Logit整合模型.结果表明:考虑了潜变量的整合模型的优度比传统Logit模型提高了0.201,最大似然函数估计值增加了20.607,证明潜变量对出行方式选择行为存在显著影响,所提出的整合模型的解释能力和精度较高. 展开更多
关键词 交通运输 出行方式选择 结构方程模型 因素分析法 潜变量 服务环境
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多变量追踪研究的模型整合与拓展:考察往复式影响与增长趋势 被引量:8
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作者 刘源 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第10期1755-1772,I0001-I0005,共23页
追踪研究当中,交叉滞后模型可以探究多变量之间往复式影响,潜增长模型可以探究个体增长趋势。对两类模型进行整合,例如同时关注往复式影响与个体增长趋势,同时可以定义测量误差、随机截距等变异成分,衍生出随机截距交叉滞后模型、特质−... 追踪研究当中,交叉滞后模型可以探究多变量之间往复式影响,潜增长模型可以探究个体增长趋势。对两类模型进行整合,例如同时关注往复式影响与个体增长趋势,同时可以定义测量误差、随机截距等变异成分,衍生出随机截距交叉滞后模型、特质−状态−误差模型、自回归潜增长模型、结构化残差潜增长模型等。以交叉滞后模型和潜增长模型分别作为基础模型,从个体间/个体内变异分解的角度对上述各类模型梳理,整合出此类模型的分析框架,并拓展建立“因子结构化潜增长模型(factor latent curve model with structured reciprocals)”作为统合框架。通过实证研究(早期儿童的追踪研究−幼儿园版,ECLS-K),建立21049名儿童的阅读和数学能力的往复式影响与增长趋势。研究发现,分离了稳定特质的模型拟合最优。研究也对模型建模思路和模型选择提供了建议。 展开更多
关键词 追踪研究 往复式影响 增长趋势 因子结构化潜增长模型
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带有多重分类变量的潜变量模型的可识别性 被引量:1
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作者 勾建伟 夏业茂 《应用数学》 CSCD 北大核心 2022年第2期302-316,共15页
潜变量模型是一种广泛应用于表征多个观察变量之间相关性的统计方法.在刻画多重分类数据关联性方面,这类模型通常假定每个分类变量都与一个潜在连续变量或向量相联系,通过潜变量或向量在窗口部分的观察值来确定分类变量的值,从而达到对... 潜变量模型是一种广泛应用于表征多个观察变量之间相关性的统计方法.在刻画多重分类数据关联性方面,这类模型通常假定每个分类变量都与一个潜在连续变量或向量相联系,通过潜变量或向量在窗口部分的观察值来确定分类变量的值,从而达到对类别界定.然而该方法存在一个弱点:观察似然或模型存在确定性问题.模型缺乏识别性必然会对估计构成影响.本文对带有多重二分、有序和/或无序分数据的潜变量模型的模型识别问题,提出一种基于模型的识别方法,给出了一些有用的结果,特别是在建立因子分析模型和/或结构方程模型解释多重响应变量之间的相关性时.这些条件利用模型结构并保持了不同类型参数的相互分离性,这从理论和应用角度来看都较为方便. 展开更多
关键词 多重分类变量 模型确定 潜变量模型 实证因子分析模型 结构方程模型
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