有调节的多层中介效应分析

多层中介和多层调节效应分析在社科领域已常有应用,但如果将多层中介和调节整合在一起,可以产生2(多层中介类型)×2(调节变量的层次)×3(调节的中介路径)共12种有调节的多层中介模型。面对有调节的多层中介效应分析,研究者往往束手无策。详述了基于多层线性模型的12种有调节的多层中介的分析方法和基于多层结构方程模型的4类有调节的多层中介分析方法,包括正交分割法,随机系数预测法,潜调节结构方程法和贝叶斯合理值法。这四类方法的核心议题在于如何处理潜调节项。当样本量足够大时,建议使用潜调节结构方程法。随后用一个实际例子演示如何进行有调节的多层中介效应分析并有相应的Mplus程序。最后展望了有调节的多层中介效应分析研究的拓展方向。

考虑交通小区相关性的小汽车拥有行为研究

为分析建成环境对家庭小汽车拥有的影响,考虑交通小区间的空间相关性,分别基于0-1邻接矩阵、共同边界邻接矩阵及质心空间距离矩阵构建了层次Bayesian模型,并与不考虑空间相关性的模型结果进行了对比.基于长春居民出行调查数据对模型参数进行估计,结果表明:交通小区间的空间相关性显著存在;以不考虑空间相关性的模型作为对比,基于公共边界邻接矩阵的层次Bayesian模型拟合效果最优;在控制家庭层面社会经济变量后,居住密度、土地利用混合度、交叉口密度及公共交通站点密度均对家庭小汽车拥有具有显著的负向效应,表明通过优化城市建成环境策略可有效抑制小汽车拥有量的增长.

基于多级客户模型的个性化推荐机制

个性化是未来Web智能系统的一大特征.为了实现商品的个性化推荐,提出了一种新的基于多级客户模型的推荐系统机制,它由数据准备、模型学习、推荐集的生成和智能过滤四个子过程构成.该机制借助于多级客户模型从客户的购物需求、偏爱特征和消费能力三方面捕获客户的实际需求,从而实现了一种深层次的个性化推荐,改善了推荐效果.

岷江上游干旱河谷区林-农-草地土壤水分特征与数值模拟

岷江上游干旱河谷土壤水分是农业生产和生态修复的关键因子。以干旱河谷典型区生态林、经果林、农地和荒草地4类土壤含水量为研究对象,通过对4类土壤含水量的变化分析和数值模拟,揭示土壤水分与土层深度的关系。结果表明:(1)土壤平均含水量依次为:农地(18.62%)>生态林(17.47%)>经果林(16.53%)>荒草地(11.25%);(2)从干旱河谷(1500 m)到天然林下线(2500 m)的山地垂直方向上,林地土壤含水量呈浅U型分布;海拔2100~2500 m土壤含水量均值为19.77%,海拔1900~2100 m为13.72%,海拔1500~1900 m为16.00%;(3)土壤水分随土层深度的增加而减少,生态林土壤水分垂直变化最为显著,农地土壤水分垂直变化则相对稳定;(4)土壤水分多水平贝叶斯模型能够较好地说明4种土地利用类型下土壤含水量的变化和剖面分布特征;(5)林地与荒草地土壤含水量差异表明,土壤平均含水量14%是界定林-草地的分界值。研究结果可为岷江上游干旱河谷生态修复提供数据支撑。

基于DEMATEL−ISM−BN的煤矿透水事故影响因素分析

透水事故是继瓦斯事故和顶板事故之后的第三大煤矿事故,分析探究透水事故致因及各因素间的内在关联,可有效实现透水事故管控和遏制。现有煤矿透水事故研究大多针对某一地区或某一方面,缺少对影响因素之间复杂因果关系及各因素对事故影响程度的深入研究。针对该问题,采用决策试验和评价试验法(DEMATEL)和解释结构模型法(ISM)对煤矿透水事故影响因素进行分析,构建多级递阶结构模型,并将其映射到贝叶斯网络(BN)模型中,得到DEMATEL−ISM−BN模型。基于数据驱动思想,对典型事故案例进行研究,确定了诱发煤矿透水事故的18个影响因素;结合专家打分结果进行DEMATEL分析,计算各因素的影响度、被影响度、原因度和中心度;根据DEMATEL分析结果计算得出ISM的可达矩阵,构建多级递阶结构模型;结合煤矿透水事故真实案例样本数据构建BN模型,利用BN模型的故障诊断功能进行致因链分析。DEMATEL分析结果表明,水害认识不足、水文地质探测不到位是煤矿透水事故发生的主要影响因素,其次是安全管理混乱和技术手段薄弱;ISM分析结果表明,三违行为和水源威胁在透水事件多级递阶结构模型中处于顶层,是诱发透水事故的直接因素;BN分析结果表明,水文地质探测不到位→水源威胁→透水事故是最可能的致因链。要有效遏制煤矿透水事故的发生,应提高员工水害意识,严格进行水文地质探测工作,从根本上杜绝生产人员的违法违规行为。

考虑空间自相关的建成环境对通勤方式选择的影响

为探究城市空间结构对居民通勤行为的影响,考虑居民通勤出行行为在相邻交通小区间具有相似性这一特性,建立能够捕捉通勤行为空间自相关的层次Bayesian模型,分析交通小区尺度建成环境影响下居民个体通勤方式选择行为决策过程。研究结果表明:居民通勤方式选择行为在交通小区间的空间自相关是显著存在的;采用质点空间距离矩阵的模型拟合效果最优;除个体尺度社会经济特征外,交通小区尺度建成环境特征依然是影响居民通勤方式选择的重要因素;其中,土地利用混合度、公共交通站点密度及交叉口密度均与居民小汽车通勤方式选择有显著的负相关关系,表明通过适当增加居民居住交通小区内的公共交通站点数量、提高交通小区土地利用混合度和优化街区路网设计可有效降低居民使用小汽车通勤的概率。

基于高层次结构数据的多水平模型贝叶斯推断及应用

面对具有多层次嵌套结构的数据,构建多水平模型是统计建模的一个重要研究课题。经典的参数估计方法主要采用极大似然估计法(ML),然而当面对高层数量单位小或数据结构不平衡时,极大似然估计在估计精度上存在一定不足;而贝叶斯方法充分应用了有效的先验信息,可以弥补其不足。本文在高层次结构数据多水平模型的研究基础上,探索高层次结构数据的多水平模型贝叶斯推断理论,并以云南省红河州农户收入数据作实证分析,建立了基于县-村-户嵌套结构的农户收入影响因素多水平模型,对比分析模型参数的ML估计、经验贝叶斯(EB-ML)估计和完全贝叶斯估计,从而充分展现了高层次结构数据多水平模型的完全贝叶斯推断方法,在拟合高层数量单位小或数据不平衡时具有的特征和优势。

抽样调查领域分层模型相关理论及估计方法研究

大规模抽样调查常采用整群抽样、多阶段抽样等复杂抽样设计,纵向调查也越来越得到广泛应用,得到的调查数据具有分层嵌套结构,传统回归分析方法关于样本变量间独立的假定不再满足,因此对分层结构数据集进行数据分析时,应采用分层模型建模,以综合考虑个体层级变量和群组层级变量对响应变量的影响.本文旨在全面介绍分层模型理论,研究包括固定效应模型、随机效应模型等分层模型的参数估计方法,并比较分层模型与传统模型的异同.为分层结构数据分析提供工具和建议.