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研究文章质量检查 Logit 人为可靠性 (LHR)
多年来，已经开发了几种人为可靠性分析 (HRA) 方法。本研究的目的是提出一种混合模型来评估人为错误概率 (HEP)。新方法基于对数正态分布、核行动可靠性评估 (NARA) 和性能塑造因素 (PSF) 关系。在研究中，分析了与文献方法相关的缺点，特别是工作时间的局限性。为此，估计了紧急情况下 8 小时 (工作标准) 后的 PSF。因此，这三种方法的优点之间的相关性允许在事故场景和紧急情况下提出 HEP 分析；确保工业工厂安全性和可靠性的一个基本问题是应急管理 (EM)。应用 EM 方法，分析了两个主要方面：系统可靠性和人为可靠性。系统可靠性与其最薄弱组件的可靠性密切相关。在意外情况下，整个系统中最薄弱的部分是工人（人为可靠性），意外情况会影响操作员的决策能力。本文提出了一种称为 Logit 人为可靠性 (LHR) 的新方法，该方法考虑内部和外部因素来估计紧急情况下的人为可靠性。LHR 已应用于制药事故场景，考虑了 24 小时工作时间（超过 8 个工作小时）。结果强调，在事故场景的压力阶段，LHR 方法提供的输出数据比传统方法更符合数据库。
研究文章质量检查 Logit 人机可靠性 (LHR)
多年来，已经开发了几种人为可靠性分析 (HRA) 方法。本研究的目的是提出一种混合模型来评估人为错误概率 (HEP)。新方法基于对数正态分布、核行动可靠性评估 (NARA) 和性能塑造因素 (PSF) 关系。在研究中，分析了与文献方法相关的缺点，尤其是工作时间的局限性。为此，估计了紧急情况下 8 小时后的 PSF（工作标准）。因此，这三种方法的优势之间的相关性允许在事故场景和紧急情况下提出 HEP 分析；确保工业工厂安全和可靠性的一个基本问题是应急管理 (EM)。应用 EM 方法，分析了两个主要方面：系统可靠性和人为可靠性。系统可靠性与其最薄弱组件的可靠性密切相关。在偶然情况下，整个系统中最薄弱的部分是工人（人为可靠性），而意外情况会影响操作员的决策能力。本文提出了一种称为 Logit 人为可靠性 (LHR) 的新方法，该方法考虑了内部和外部因素来估计紧急情况下的人为可靠性。LHR 已应用于制药事故场景，考虑了 24 小时工作时间（超过 8 小时的工作时间）。结果突出显示
用户采用电动动力总成
摘要：本研究通过使用规定的选择调查表在2023年在四个欧洲国家中收集的大型数据集进行了离散选择实验，从而确定了影响汽车选择决策的主要因素。选择集包括六个当前和流行的汽车动力总成，其因素，用户特征和特定的地理环境有关，这可能会影响带有电动动力总成的车辆的采用。首先提出了一种易于适用的多项式logit模型，以探索所选属性的影响以及该模型具有不同激励策略，地理环境和能源价格的重现用户偏好的能力。引入了混合logit模型和分段的多项式logit模型，以考虑样本的异质性。第一个捕获了与激励措施和运营成本有关的受访者之间的偏好分散体。第二个专门根据汽车市场细分对用户进行了分类，显示出与购买成本和电池范围相关的因素的变化更大。模型估计了九个因素的重量，从而为有针对性的政策建议提供了支持。与成本相关的因素证实了其在选择中的相关性，分析表明，想要将其车辆范围提高1公里的用户愿意支付约80欧元。
气候变化对不完美的主宿主运动生态学的影响
表1：确定巨大食肉动物活性受气温控制的程度的模型选择结果。最佳拟合模型是通过校正小样本量（AICC）的Akaike的信息标准来识别的。所有模型均包含围绕单个巨型武术的随机截距。参数值显示在logit量表上。
原始研究消费者的偏好和中国电动汽车付费的意愿
鉴于环境的不断增长以及减少碳排放的迫切需求，采用电动汽车（EV）在将汽车行业转变为可持续性方面起着关键作用。 在中国，促进电动汽车的历史可以追溯到2009年，而电动汽车的消费者接受程度低于传统燃料汽车。 经常被用来鼓励电动汽车扩散的大型财务补贴并不长期可行。 因此，必须重新聚焦对电动汽车本身的固有品质和特征的研究。 这项研究研究了中国山东的选择实验（CE）方法，研究了消费者的偏好和愿意（WTP）为电动汽车的属性（WTP）。 评估的属性是驾驶范围，座椅，电池保修期，充电时间和价格。 最后，使用条件logit（CL）和混合logit模型（MXL）检查了330个有效响应的数据。 结果表明，最优选的属性是电池保修持续时间的扩展，这导致WTP的范围从CNY626,352到CNY1,141,580（98,485美元至170,385美元）。 此外，结果表明了基于性别，年龄，教育和收入的不同消费者偏好。 这些发现对政策制定者在发展电动汽车行业方面具有重要意义。鉴于环境的不断增长以及减少碳排放的迫切需求，采用电动汽车（EV）在将汽车行业转变为可持续性方面起着关键作用。在中国，促进电动汽车的历史可以追溯到2009年，而电动汽车的消费者接受程度低于传统燃料汽车。经常被用来鼓励电动汽车扩散的大型财务补贴并不长期可行。因此，必须重新聚焦对电动汽车本身的固有品质和特征的研究。这项研究研究了中国山东的选择实验（CE）方法，研究了消费者的偏好和愿意（WTP）为电动汽车的属性（WTP）。评估的属性是驾驶范围，座椅，电池保修期，充电时间和价格。最后，使用条件logit（CL）和混合logit模型（MXL）检查了330个有效响应的数据。结果表明，最优选的属性是电池保修持续时间的扩展，这导致WTP的范围从CNY626,352到CNY1,141,580（98,485美元至170,385美元）。此外，结果表明了基于性别，年龄，教育和收入的不同消费者偏好。这些发现对政策制定者在发展电动汽车行业方面具有重要意义。
了解影响尼泊尔扩展代理中数字工具采用的因素
抽象目的 - 尼泊尔的扩展系统遭受高交易成本，覆盖范围有限和资金不足。解决方案在于集成数字扩展工具，但它们通过扩展代理的采用非常低。这项研究探讨了影响这些工具在尼泊尔的Bagmati和Gandaki省的扩展代理中采用的因素。设计/方法/方法 - 本研究采用了定量调查来收集128名参与者的数据。首先，使用因子和聚类分析将参与者分为三个部分。其次，logit模型用于确定采用决策的决定因素。调查结果 - 三个确定的部分被称为“爱好者”，保守派和“实用主义者”。“爱好者”部分（基线）表现出浓厚的兴趣，“保守派”表示保留，而“实用主义者”对数字扩展工具表现出平衡的看法。logit回归分析表明，较高的层次排名，移动应用的使用和男性大大增加了采用的可能性。相反，“保守派”部分，经验，通过互联网接收办公空间和培训支持大大降低了采用的可能性。研究局限性/含义 - 从培训和办公室支持的惊人结果中，是负面影响者的负面影响者，我们可以暗示当前针对培训计划和办公设施的资源分配是无效的。关键字数字扩展工具，因子分析，集群分析，logit模型，采用纸张类型研究论文政策制定者应重新审视资源分配策略，并探索有助于整合数字扩展工具的新方法。独创性/价值 - 参与者细分的方法论方法通过根据采用者的态度，信念和预尊态对创新理论的扩散来补充创新理论的传播。
如何完成本文：Worku，M.，Taw，T.B。 ＆Tarekegn，M。（2021）。当地环境法规的经济级别：Bahir Dar
这项研究估计了巴希尔·达城当地环境便利的经济价值，这是埃塞俄比亚的旅游胜地之一。通过确定四个环境便利属性（塔娜湖，城市公园，棕榈树和街道清洁度），该研究采用了选择实验评估方法。该研究使用了概率多阶段随机抽样技术。该分析是基于巴希尔·达市（Bahir Dar City）家庭调查的主要数据。这项研究为每个受访者提供了九种选择；每个选择集都有三个替代方案，包括现状选项。该研究采用了混合logit模型。结果表明，所有改进的属性水平都有正符号和统计学意义。正如预期的，并且与经济理论一致，货币成本具有负面迹象并且很重要。混合logit模型表明，在某些属性级别中存在偏好异质性。根据这一发现，研究建议城市政府和有关机构期望实施假设的政策情况，以改善环境便利。
序数逻辑回归分析影响糖尿病患者血糖水平的因素Mayawi 1，Nurhayati 2，Taufan Talib
文章历史本研究旨在通过顺序的逻辑回归分析分析糖尿病患者危险因素对血糖水平的影响。用作自变量的风险因素是年龄，性别，体重指数（BMI），血压，胆固醇水平（TC），低密度脂蛋白（LDL），高密度脂蛋白（HDL），甲状旁腺素钙蛋白激素（TCH）和触发甘油酯（LTG）。本研究中使用的数据是从https://hastie.su.su.domains/papers/lars/diabetes.data获得的。采集的样本数量是100名被诊断为糖尿病的受访者。结果表明，危险因素，例如年龄，体重指数（BMI），胆固醇水平（TC），低密度脂蛋白（LDL），高密度脂蛋白（HDL）和血清甲状腺甲状腺质蛋白质激素（TCH）类型，对糖尿病患者的血液糖水平产生了重大影响。序数逻辑回归的最佳logit模型是logit 1，即𝒈（𝒙𝒙）= −𝟐。𝟕𝟐𝟏𝟎𝟎。𝟎𝟕𝟗𝟏 +𝟐。𝟖𝟏𝟑𝟑 +𝟎。𝟏𝟎𝟎𝑿−𝟎。𝟎𝟗𝟗𝑿−𝟎。𝟏𝟏𝟗𝑿−𝟎。𝟗𝟖𝟗𝟗𝟖𝟗𝟖𝟖𝟖𝟖𝟖𝑿和logit 2是𝒈（𝒙𝒙）= −𝟖。𝟓𝟕𝟏−𝟎。𝟎𝟕𝟗𝟏 +𝟐。𝟖𝟏𝟑𝟑 +𝟎。𝟏𝟎𝟎𝑿−𝟎。𝟎𝟗𝟗𝑿−𝟎。𝟏𝟏𝟗𝑿−𝟎。𝟗𝟖𝟗𝟗𝟖𝟗。可以得出结论，可以使用序数逻辑回归分析来识别影响糖尿病患者血糖水平的因素，并有助于制定更有效的管理和干预策略。
催化IVF结果预测：探索高级机器学习范例以提高成功率预后
这项研究解决了通过将高级机器学习范式与妇科专业知识相结合来增强体外受精（IVF）成功率预测的研究问题。该方法涉及对2017年至2018年和2010 - 2016年全面数据集的分析。使用了机器学习模型，包括逻辑回归，高斯NB，SVM，MLP，KNN和合奏模型，例如随机森林，Adaboost，Logit Boost，Rus Boost和RSM。关键发现揭示了IVF成功预测中患者人口统计学，不育因子和治疗方案的重要性。值得注意的是，集合学习方法表现出很高的精度，而Logit提升的精度为96.35％。这项研究的含义涵盖了临床决策支持，患者咨询和数据预处理技术，突出了个性化的IVF治疗和持续监测的潜力。该研究强调了妇科医生和数据科学家之间合作的重要性，以优化IVF结果。前瞻性研究和外部验证被认为是未来的方向，有望进一步彻底改变生育治疗，并向面临不育挑战的夫妇提供希望。