行为原因的分层模型-冰山理论

行为原因的分层模型-冰山理论
行为原因的分层模型-冰山理论

为便于能力素质模型(Competency Model)在企业中的大规模的推广应用,防止企业大多数对于能力素质并不深入了解的人员造成理解上的困扰和歧义,我们把能力素质模型定义为:导致人员在具体文化和岗位中做出优秀业绩的行为特征的集合。

但是,在深入探讨能力素质的时候,我们又不得不去触碰能力素质是由价值观、自我定位、驱动力和人格特质内在深层稳定的心理特征主导和引起的。

这就带来一个问题,能力素质到底是行为特征还是心理特征?

要回答这个问题,我们必须要谈一下“行为原因的分层模型”,也就是冰山理论。如下图所示,个人的具体行为都是有原因的,其原因由浅入深可分为多个层次。从最简单的技能到最深层的人格特质,分别分了6个层次。其中技能和知识属于表层原因;价值观、自我定位、驱动力(需求/动机)、人格特质属于深层原因。

第一、技能

从最表层的原因看,一个人做出一定的行为是因为会做,具有做某些行为的技能;没有做出一定行为的原因是不会做,缺乏做某些事情的技能。例如:一个人求职会计岗位是因为他掌握了会计技能;一个人没有参加集体舞蹈活动是因为他没有掌握基本舞步。

如果某项行为是由“技能”这一表层原因单一引起的,要改变这类行为相当容易。主要途径是技能培训和反复练习。熟能生巧是提高技能水平的重要手段。

第二、知识

一个人没有做出一定行为可能是因为不了解应用某种具体做法的原因。由于缺乏相应的系统知识,一个人也许掌握某些技能,但是不了解该项技能发挥作用的原理和适用环境,导致一旦客观环境或问题的表现形式发生变化,就失去了使用该项技能的能力。例如:一个人虽然掌握了概率的技能,但是不懂概率在桥牌中的应用,也就没法表现出在桥牌比赛中应用概率知识进行牌张估算的行为,最终导致输牌;一个人由于学习了哲学知识“量变引起质变”,能够将这一理论用在招聘之中,从量中去求质,而不是极端的追求高质量。

如果某项行为是由“知识”这一表层原因单一引起的,要改变这类行为比较容易。主要途径是各种正规和非正规的学习,包括学位学习,成人教育,专项知识学习班等。

第三、价值观

价值观属于行为原因的深层因素,主要体现为“这很重要,所以要做”。个人价值观主要影响表现某种行为重要性的判断,而此类判断通常与个人的理性分析没太大关系。当一个人感到某种价值很重要时,采取体现该种价值的行动的可能性就会增加。例如,虽然某人知道餐食过饱对身体会造成潜在伤害的道理,同时必要的浪费是促进社会生产力发展的因素之一,但是由于从小接受了不能浪费粮食的教育,形成了勤俭节约的价值观,所以即使已经吃饱了,还是会把剩下餐盘里的菜吃掉也不愿倒掉。

如果某项行为是由“价值观”这一深层原因引起的,要改变这类行为比较困难。主要途径要建立个人对新行为模式重要性的认可。除了道理上的说教外,使之亲身体验不同的行为模式对工作结果的不同影响,从而在内心中建立起对良好行为模式的重要性的认可。

第四、自我定位

自我定位属于行为原因的深层因素,主要体现为“这是我该做的”。个人自我定位对行为的影响主要体现在是否在内心中将一种行为纳入自己的行动范畴。一个将自我形象定位在“企业家”的员工,在很多行为上会表现为“企业家”敢于创新、敢于承担责任的特点;而一个将自我形象定位在“与世无争”超脱形象的员工,不太会出现为保护自己团队利益,向上级或相关部门争取资源的行为的。一个销售代表可能认为她是产品的专家;而另一个销售代表可能认为自己是销售的高手。这两种不同的自我形象也影响了他们在工作中的绩效。前者可能下更大的功夫使自己成为一个更好的产品知识专家;而后者则可能更关注与客户的关系。在内心中,他们都有自我形象所规定的行为范畴。

如果某项行为是由“自我定位”这一深层原因引起的,要改变这类行为相当困难。主要途径是放在提高个人对行动范畴的敏感程度。当需要做出某种行为的情境出现时,个人能够自发的意识到并做出相应的行为。经常与处于目标形象定位相似位置的人们交往,比如经常在企业家群体中活动,可以帮助建立企业家的自我形象(榜样、偶像),这样可以帮助个人尽快融入相应的角色中,及时调整自己的行为模式。

第五、驱动力(需求/动机)

驱动力也叫需求或动机,对个人行为的影响表现为一个人是否渴望做出某种行为。驱动力是人们在内心深处反复出现的一种牵挂,这种牵挂驱动、指导并选择着行为。驱动力就象天然的兴奋剂,驱动着人们不断地去做某些事,甚至不需要报酬,因为这些行为已经给了他们足够的内在的满足。麦克里兰教授提出,人类具有三种社会需求,它们分别是成就需求、亲和需求和影响需求。例如,一个人经常表现出随遇而安的行为特征,是因为他内心中体验不到需要体现自我意志的需求;而一个人总是喜欢取悦别人,保持和善,不去伤害别人的感觉,是因为他内心中特别需要对和谐关系的需求。

如果某项行为是由“驱动力”这一深层原因引起的,要改变这类行为极度困难。改变极度困难,只能靠自己进行调节。比较有效的调整方法是把个人感兴趣的行为与重要但是不太感兴趣的行为结合起来。例如,一个人是工作狂但是不喜欢与人交往。这时候,可以把与人交往纳入取得出色工作业绩的必要条件,从而帮助他从做好工作的角度出发,改进交往沟通的行为,达到调整行为模

式的目的。以个人需求为目标的心理调整培训也可以帮助改变这方面的行为缺陷。一般的激励培训可以实现短期内的行为改变,但是效果难以持久。

第六、人格特征

一个人的人格特征主要是指与生俱来的,基本上难以改变的个人特点。有些人天生比较容易放弃,有些人天生比较善于坚持;有些人天性对人际关系敏感,有些人天性喜欢埋头做事;天性对数字缺乏敏感的人难以成为一个好的财务人员;而天性好动的人,很难从事需要长时间保持安静的工作。若一个人的人格特征与工作要求有很大的冲突时,只要条件容许,最好的解决办法是调整工作。

以上对影响行为的各层次因素和相应调整活动的分析表明:行为的原因是多层次的。

在企业对能力素质模型的应用中,针对整体性的应用方面,比如绩效管理,企业文化建设、知识管理等方面,需要重点考察行为特征,因为行为特征具有可观察性、可学习性、可复制性;针对个体性的应用方面,比如招聘选拔、培训发展、接班人计划等方面,需要结合考察行为特征和心理特点。

能力素质到底是行为特征还是心理特征?

从本质上来说,能力素质是由个人特定的内在稳定心理特点所表现出来的外在行为特征,这种特征能区分个人在具体文化和岗位上的绩效是否优秀。它同时具有行为特点和心理特点。

但是,能力素质作为一种人力资源的应用工具,是为人力资源的具体应用服务的。如果在应用中需要强调其行为特点,能力素质就是一种行为特征,例如绩效管理,企业文化建设、知识管理方面,我们不去谈能力素质的心理特点;反之,如果在应用中需要强调其心理特点,能力素质就是一种心理特征,如在核心人员甄选和选拔,领导力发展方面。对于领导力发展,我们从以上可以得知,领导人的能力素质是可以得到培养和发展的,只是有些表层层次可能较容易发生改变,而另一些深层层次则需要在相当的努力、时间和经验的作用下才能得到改变。

冰山理论在能力素质模型中的应用给我们的另一个重要启示是:课堂培训的方式比较适合解决浅层次的行为原因如知识和技能等,而很难改变深层次的素质,如个性特点和动机等,因此要培养领导人才,需要进一步结合能力素质为基础、领导力心理特点为核心的培养发展方式。

(参见“知-会-通:定制化跟踪式能力培养机制”)

关于阶段变化理论(跨理论模型)的研究综述

教育学院读书报告(体育硕士) 学号: 姓名: 报告时间: 报告地点: 题目: 指导教师:

关于阶段变化模型(跨理论模型)的研究综述如今,时代的发展与信息化在我们的生活中占着越来越重要的位置,各种随之而来的不健康的行为习惯已经成为全世界关注的问题。如何改变这些不健康的行为方式,维持和促进健康,提升生活质量,是行为改变方向研究的重中之重。而阶段变化模型(跨理论模型)为这些研究开辟了新的方向,它把行为变化的认知、行为和时间有效地结合起来,并成功的应用到行为变化的干预中。 一、阶段变化模型(跨理论模型)的概念及研究背景 1.1阶段变化模型(跨理论模型)的概念 阶段变化模型(跨理论模型)是20世纪70年代末80年代初,美国罗德岛大学教授Prochaska和Diclemente提出的,最早应用于戒烟活动之中,后因结合了许多其他理论模型与基础,开始广泛应用于如吸毒、酗酒、减肥和体育锻炼等领域。阶段变化模型(跨理论模型)的重点是告诉我们行为变化是如何产生的,而不是行为变化为什么会发生变化。阶段变化模型(跨理论模型)所述个体从不活动到活动再到保持活动的动态变化是一个复杂的过程,使用单一的方法和理论要说明这个问题是很困难的,在行为的各种因素及变化过程中,不可能只用一种理论来解释说明,要把行为变化看成一个动态的过程,描述一个不健康的行为向一个健康行为转变的过程。 1.2 阶段变化模型(跨理论模型)的产生背景 早在20世纪50年代就有了阶段变化模型(跨理论模型)的雏形,美国罗德岛大学心理学教授Prochaska在准备成为精神治疗师的时候,父亲因无法相信心理治疗最终死于酒精中毒和抑郁症,Prochaska教授没能用心理治疗帮助父亲,也无法理解为什么心理治疗得不到信任,在认真思考的同时Prochaska教授以此为契机在心理治疗方面做了更多研究。后来他在与别人合写的《向好方向转变》一书中指出:对大多数人来说,从不健康的行为改变到具有健康行为通常是有挑战性的,改变通常是一个长期的过程,不会马上发生,并且是包括了几个阶段的过程,在每一个阶段、每个个体的认知和行为不同,任何简化行为改变的方式都是不恰当的。这直接导致了阶段变化模型(跨理论模型)领域的产生。 二、阶段变化模型(跨理论模型)基本内容 阶段变化模型(跨理论模型)组成因素包括:核心组织结构变化阶段以及对

如何做SPSS的调节效应

标签: 杂谈 1、调节变量的定义 变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。调节变量可以是定性的,也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型:Y = aX + bM + cXM + e 。Y与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。如果c显著,说明M 的调节效应显著。 2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法:分为四种情况讨论。当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应;调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析:1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22,若R22显著高于R12,则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著;当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:按 M的取值分组,做 Y对 X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。 潜变量的调节效应分析方法:分两种情形:一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量;二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度。前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著;当调节变量和自变量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen和Hau提出的无约束的模型。 3.中介变量的定义

贝叶斯决策模型与实例分析报告

贝叶斯决策模型及实例分析 一、贝叶斯决策的概念 贝叶斯决策,是先利用科学试验修正自然状态发生的概率,在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。 风险型决策是根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率(称为先验概率),然后采用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。这种决策方法具有较大的风险,因为根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率没有经过试验验证。为了降低决策风险,可通过科学试验(如市场调查、统计分析等)等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息,以进一步确定或修正自然状态发生的概率;然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案,这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率,在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称为贝叶斯决策方法。 二、贝叶斯决策模型的定义 贝叶斯决策应具有如下容 贝叶斯决策模型中的组成部分: ) ( ,θ θP S A a及 ∈ ∈。概率分布S P∈ θ θ) (表示决策 者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。这一概率称为先验分布。 一个可能的试验集合E,E e∈,无情报试验e0通常包括在集合E之。 一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。 概率分布P(Z/e,θ),Z z∈表示在自然状态θ的条件下,进行e试验后发生z结果

的概率。这一概率分布称为似然分布。 c 以及定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。 一个可能的后果集合C,C 每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a和θ。.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)},并可写成u(e,z,a,θ)。 三、贝叶斯决策的常用方法 3.1层次分析法(AHP) 在社会、经济和科学管理领域中,人们所面临的常常是由相互关联,相互制约的众多因素组成的复杂问题时,需要把所研究的问题层次化。所谓层次化就是根据所研究问题的性质和要达到的目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照各因素之间的相互关联影响和隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合,形成一个多层次的分析结构模型。 3.1.1层次分析模型 最高层:表示解决问题的目的,即层次分析要达到的目标。 中间层:表示为实现目标所涉及的因素,准则和策略等中间层可分为若干子层,如准则层,约束层和策略层等。 最低层:表示事项目标而供选择的各种措施,方案和政策等。 3.1.2层次分析法的基本步骤 (l) 建立层次结构模型 在深入分析研究的问题后,将问题中所包括的因素分为不同层次,如目标层、指标层和措施层等并画出层次结构图表示层次的递阶结构和相邻两层因素的从属关系。 (2) 构造判断矩阵 判断矩阵元素的值表示人们对各因素关于目标的相对重要性的认识。在相邻的两个层次中,高层次为目标,低层次为因素。 (3) 层次单排序及其一致性检验 判断矩阵的特征向量W经过归一化后即为各因素关于目标的相对重要性的排序权值。利用判断矩阵的最大特征根,可求CI和CR值,当CR<0.1时,认为层次单排序的结果有满意的一致性;否则,需要调整判断矩阵的各元素的取值。 (4) 层次总排序 计算某一层次各因素相对上一层次所有因素的相对重要性的排序权值称为层次总排序。由于层次总排序过程是从最高层到最低层逐层进行的,而最高层是总目标,所以,层次总排序也是计算某一层次各因素相对最高层(总目标)的相对重要性的排序权值。 设上一层次A包含m个因素A1,A2,…,A m其层次总排序的权值分别为a1,a2,…,a m;下一层次B包含n个因素B1,B2,…,B n,它们对于因素A j(j=1,2,…,m)的层次单排序权值分别为:b1j,b2j,…,b nj(当B k与A j无联系时,b kj=0),则B层次总排序权值可按下表计算。 层次总排序权值计算表

最新动物集群运动行为模型系列之一

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动物集群运动行为模型 摘要 自然界中很多种生物中都存在着复杂的群集行为,生物学家曾对此做了大量研究,也取得了很多重要的研究成果。群集行为在一定程度上是由群集智能所支配的,所谓群集智能指的是众多简单个体组成群体,通过相互间的合作表现出智能行为的特性。自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行躲避天敌、觅食生存,单个个体所表现的行为是缺乏智能的,但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。本文要做的主要工作是通过建立适当的数学模型,利用计算语言进行仿真,研究群体的集群运动。 针对问题一,我们首先寻找其理论基础,国内外专家研究群集行为时主要采用欧拉法和拉格朗日法。通过相关理论的比较发现,解决本题所研究的问题,采用拉格朗日法更佳。为方便研究,本文选取自然界的鱼群作为对象,建立自由游动模型、引入环境R-a模型、并在此基础上建立避开静态障碍物模型,赋予多Agent感知、交互能力,通过对Agent内部状态值的调节改变搜索参数,达到内部状态控制行为选择的目的,最后通过计算机仿真演示动物的集群运动。 针对问题二,在前面模型的基础上,进一步引进当Agent遭遇捕食者时的集群运动模拟算法。基于人工鱼群的自组织模型,确立相关的天敌因子,之后根据约束因子分配权重,进行迭代计算,实现鱼群逃逸模拟。 针对问题三,分析其信息丰富者对于群运动的影响,以及群运动方向的决策,借鉴种群中的信息传递原理,简化种群内通讯机制,并赋予鱼群一种彼此间可以互相传递信息的通讯方式,融合抽象的信息交互方式,建立动物的群体觅食模型信息交互模型,实现信息对种群对决策运动方向的影响。

第6章方差分析

第六章方差分析 方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)是将待分析资料的总变异剖分为不同的变异来源,以获得不同变异来源的总体方差的估计值。通过F检验,完成多个样本平均数之间的差异显著性检验(即多重比较),若处理效应为随机模型时,则进行方差组分的估计。 6.1 方差分析的SAS过程 用于方差分析的主要过程有方差分析(ANOVA)和广义线性模型(GLM)。对于无缺省(缺值、缺组等)资料,或称平衡资料,一般采用(ANOVA)过程,对缺省资料(非平衡资料)应采用(GLM)过程。事实上根据效应模型的不同,还有VARCOME(方差组分)过程,MIXED(混合模型)过程等。 6.1.1 ANOVA过程 1. 名词解释 自变量与依变量在方差分析中,自变量可称为独立变量、定性变量(Qualitative Variale)、分类变量(Classiflcation Variable)或类别变量(Categorcal Variable),相当于因素处理、水平变量。依变量又称反应变量(Response Variable),相当于观察值变量。 实验效应方差分析的目的是找出对依变量产生的实验效应,这种效应可分为3种:主效应,常以自变量的英文字母表示,如A、B等。互作效应,常以星号联接自变量表示,如A*B。嵌套效应,以小括号表示,如A(B)表示A效应嵌套在B效应之内。 2 语句说明: CLASS指令必须出现在MODEL指令之前,如选用TEST、MANOVA指令,则它们必须出现在MODEL指令之后。MEANS、TEST及MANOVA等指令可重复使用,其他指令则只能出现一次。

PROC ANOV A选项串中:⑴DA TA=输入数据集名称,指明对它执行ANOV A分析。⑵MANOV A 要求将含一个或一个以上依变量遗漏数据的观察值剔除。⑶OUTPUT=(含分析结果的)输出文件名称,包括平方和(SS),F检验值,以及各效应的显著程度。 CLASS变量名称串指明自变量,自变量可以是数值的或文字的。 MODEL指令定义分析所用的线性数学模型(见表6—1),删除号(/)后的选项:⑴NOUNI:不印出单变量方差分析的结果,适用于多变量的方差分析。⑵INT:要求SAS把线性模型内的截距(即资料的总平均数)当成一个参数,同时对这个截距作是否为零的假设检验。 MEANS指令前半部要求算出某些自变量(或互作)中各组的平均数,后半部(删除号后)共有24个选项,前17个选项分别对MEANS指令中所列的主效应平均数进行多种方法的多重比较。这些选项有:⑴BON:修正最小显著差异t检验。⑵DUNCAN:邓肯多重范围检验,即邓肯氏新复极差法。⑶DUNNETT(控制组组名):邓尼特控制差异检验。它是依据t分布由各组平均数与控制组(指定组如对照组)进行比较,采用双尾检验。⑷DUNNETTL(控制组组名):邓尼特小于控制均数检验。与控制组平均数的比较,采用单尾检验,临界值订在t分布的下端。⑸DUNNETTU(控制组组名):邓尼特大于控制均数检验。与控制组平均数的比较,采用单尾检验,临界值订在t分布的上端。⑹GABRIEL:贵博氏多重比较。⑺REGWF:R—E—G—W多重F检验。⑻REGWQ:R—E—G—W多种t 检验。⑼SCHEFFE:执行沙菲氏(Scheffe)的多重比较检验。⑽SIDAK:Sidak调整T检验。⑾SUM(或⑿GTI):Sidak独立样本t检验。当两组样本含量不等时为哈氏(Hochberg)的GTI检验。⒀SNK:纽曼—库尔多重范围检验,即q检验。⒁T(或⒂LSD):配对t检验或费歇尔最小显著差异检验。⒃TUKEY:图基固定极差检验。⒄W ALLER:娃尔—邓肯K—比率t检验。以上17种检验法最常用的为⑵、⑶、⑸、⒀、⒁。其它主要选项还有⒅ALPHA=P:界定检验的显著水准。内设值为P=0.05。当上面选项与选项⑵并用时,P值必须是0.10、0.05、0.01三者之一。与上面其他检验选项时,P可以是0.0001与0.9999间任何的值。⒆LINES:将显著性检验的平均数,由大到小排列。若某一对平均数之间无显著差异,则将它们印在同一行上,并以虚线将它们与其他有显著差异的平均数分开。当选用⑵、⑺、⑻、⒀或⒄等检验时,此选项会自动被包括在内,否则,必须附加此选项。⒇CLM:效应的各组平均数以置信区间方式表示。此项必须与⑴、⑹、⑼、⑽、⑾、⒁、⒂等联用。(21)CLDIFF:与(20)相仿,选用⑵、⑺、⑻、⒀、⒄时,附加此选项,将以置信区间方式显示各组平均数。(22)E=效应名称:它界定各显著检验的分母,缺省时以误差项的均方自动成为分母。 FREQ指令指明该变量值为各观察值重复出现的次数。 TEST指令用来指定F检验的分子与分母,H=分子,E=分母;一般而言,系统自动采用误差项的均方作为F检验的分母。但对于随机模型等,可选此项。 MANOV A指令主要用于执行多变量(多元)方差分析。 BY指令用于把数据文件分成几个小文件,然后逐一进行ANOV A分析,但文件内的数据必须先按照BY变量串的值做由小到大的重新排列。此步骤可籍PROC SORT达成。 以上指令中MODEL指令至关重要,同一资料,分析结果依模型不同而异。常用的模型定义语句有:MODEL Y=A;单因素方差分析,MODEL Y=A B两因素主效应模型,MODEL Y=A B A*B两因素带互作模型,MODEL Y=A B(A)嵌套(NESTED)模型用

体育心理学题库第七章

第七章体育锻炼与心理健康 一、填空题(将正确的答案填入空格) 1.心理健康强调个体内部的协调及其对外界环境的适应,它是指在智力正常的基础上所形成良好的心里个性特质和稳定的情绪,它是一种能够有效处理内外关系的良好状态。 2.体育锻炼对心理健康的影响主要体现在:体育锻炼对情绪、人格和认知功能的影响。 3.研究体育运动对智力的影响之所以有较大的难度,其主要原因是无法排除研究中的干扰因素,因而也就无法得出智力的变化就是由于体育运动而引起的结论。 4.关于体育锻炼与情绪关系的问题,是锻炼心理学领域中研究最多、内容最丰富、方法最成熟的热点话题。 5. 体育锻炼对情绪影响的最早理论研究是詹姆斯和朗格提出的情绪学说。 6.著名的情绪心理学家坎农将其的理论归纳为刺激情境-身体反应-情绪体验。 7.以特殊的锻炼方式影响人类情绪的首次尝试,是雅各布森提出用渐进性放松法来干预焦虑情绪。 8.列出与焦虑有关的三个心理生理指标:血压、心率、皮肤电。 9.列出与健康体能有关的三个指标:心肺耐力、柔韧性、肌肉耐力。 10.体育锻炼影响心理健康的生理学假说有:氨基酸神经递质假说、单胺类神经递质假说、脑内神经肽假说、心血管健康假说。 11.体育锻炼影响心理健康的心理学假说有:心境状态改善假说、注意力分散假说、认知行为假说、社会交互作用假说心理控制感假说、运动愉快感假说。

12. 注意力分散假说认为:通过体育锻炼可以使人分散对当前的忧虑和挫折的注意力,使消极情感得以发泄,使紧张情绪得到松弛,并趋向稳定。 13. 20世纪70年代,人格与运动关系的研究大多是从横向研究和纵向研究两个方面来进行研究 14.影响人们参加体育锻炼的个人因素有:个人统计学变量、个体生理状况、个人行为、个人心理特征和状态。 15.影响人们参加体育锻炼的环境因素有:物理环境、社会环境、体育活动特征。 16.关于锻炼行为的理论主要有:健康信息理论、合理行为理论与计划行为理论、社会认知理论、控制理论、跨理论模型。 17.跨理论模型分为5个不同阶段:前意向阶段、思考阶段、准备阶段、行动阶段、保持阶段。 18、人们行为改变的过程包括:一是认知过程,它在阶段变化的早期比较重要;二是行为过程,它主要应用于阶段变化的后期。 19.根据HBM模型的观点,人们一般不会主动进行体育锻炼,除非他们具备了一定水平的锻炼动机和锻炼意识,或自己有潜在的健康问题,或明白了进行体育锻炼的好处并且感到完成运动并不困难。 20.合理行为理论指出,行为由行为意向来决定,行为意向又由行为态度和主体规范来决定。 21.目前采用的锻炼干预手段主要有四种:一对一的方式、小群体干预、社区范围的活动、政策干预。 22.常用的一对一干预和小群体干预的策略有:情境安排、积极反馈、 目标设置、决策评定、社会支持。23、最早采用心理测量方法评定锻炼成瘾行为的学者是卡尔马克和马腾

调节效应分析

调节效应分析攻略 一、调节效应回归方程: 调节效应是交互效应的一种,是有因果指向的交互效应,而单纯的交互效应可以互为因果关系;调节变量一般不受自变量和因变量影响,但是可以影响自变量和因变量;调节变量一般不能作为中介变量,在特殊情况下,调节变量也可以作为中介变量,例如认知归因方式既可以作为挫折性应激(X)和应对方式(Y)的调节变量也可以作为中介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归分析中,检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例,调节效应检验回归方程包括2个如下: y=a+bx+cm+e 1) y=a+bx+cm+c’mx+e 2) 在上述方程中,m为调节变量,mx为调节效应,调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。 二、检验调节效应的方法有三种: 1.在层次回归分析中(Hierarchical regression),检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别,若R12和R22显著不同,则说明mx交互作用显著,即表明m的调节效应显著; 2.或看层次回归方程中的c’系数(调节变量偏相关系数),若c’(spss输出为标准化?值)显著,则说明调节效应显著; 3.多元方差分析,看交互作用水平是否显著;

4.在分组回归情况下,调节效应看各组回归方程的R2。 注:上述四种方法主要用于显变量调节效应检验,且和x与m的变量类型相关,具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验 三、显变量调节效应分析的几种类型 根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合,分析调节效应的方法和操作也有区别如下: 1.分类自变量(x)+分类调节变量(m) 如果自变量和调节变量都是分类变量的话,实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析,如x有两种水平,m有三种水平,则可以做2×3交互作用方差分析,在spss里面可以很容易实现,这我就不多讲了,具体操作看spss操作工具书就可以了。 2.分类自变量(x)+连续调节变量(m) 这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换,将自变量和调节变量中心化(计算变量离均差)然后做层次回归分析。分类自变量转换为伪变量的方法:假设自变量X有n种分类,则可以转换为n-1个伪变量,例如自变量为年收入水平,假设按人均年收入水平分为8千以下、8000~2万、2万~5万、5万~10万、10万以上四种类型,则可以转换为3个伪变量如下: x1 x2 x3 10万以上 1 0 0 5万到10万 0 1 0 2万到5万 0 0 1 8千以下 0 0 0 上述转换在spss中可以建立3个伪变量x1、x2、x3,变量数据中心化后标准回归方程表示为:

冰山模型

能力素质冰山模型不为人知的奥秘 由美国社会心理学家麦克利兰提出的能力素质冰山模型被众多管理者所熟知,但也许并不知道冰山模型中还隐藏着工业时代发展的解码。 为何这样说?两方面原因:一是因为冰山模型在工业时代提出,必然带有鲜明的时代特色;二是因为能力素质冰山模型本质是对“人”的解构,因此只要能把“人”清晰解构出来,就能掌握工业社会发展规律,这些解码就隐藏在能力素质冰山模型中,解开冰山模型的奥秘就能知道工业时代发展的“前生”“今世”与“未来”,互联网时代什么样?工业4.0为什么迟早到来?一切答案尽在其中。 冰山模型隐藏的奥秘 能力素质冰山模型最早用于人才选拔,通过对“人”的能力素质分析,甄选适合组织需要的人才,因为能力素质决定“人”是否能够获得组织预期的结果。这就形成一个潜在逻辑:具有什么样的能力素质就会产出什么样的劳动成果。能力素质其实给出了“人”获得成功的必要条件,从这个意义上来说,冰山模型从根本上揭示出工业社会是如何发展的,前提是所处的时代能够把冰山模型解构到什么程度,因为冰山模型并非让人一目了然,而是一个循序渐进的认知过程。 能力素质冰山模型

冰山模型分为两部分,一部分是露在表面能够看到“冰山之上”的部分,基本上体现出“人”的外在特征,不需要深入接触,通过简单观察分析就能识别,例如“人”的知识水平、从业经验、技能水平等;另一部分是深藏起来看不到的“冰山之下”的部分,必须深入接触,通过系统分析才能识别,例如“人”的态度、价值观、自我形象、特质、动机等,“人”的能力素质是指整个冰山,冰山模型决定了“人”的最终行为结果。从冰山模型可以发现,越是“冰山之上”越便于识别、易于改变,越是“冰山之下”越难以识别,不易改变,但是主导“人”的行为却是“冰山之下”的部分,而且越是深层次,影响效果越明显。 冰山模型形象的反映出人类在工业时代的价值创造活动特点,对“人”的认知从“冰山之上”一直到“冰山之下”,人类也从1.0时代逐步迈向4.0时代。1.0时代认识了“冰山之上”的部分,与之相对应的是人类能够进行机械化生产;2.0时代除了“冰山之上”的部分以外,又认识到了态度、价值观、自我形象等“冰山之下”的浅层次部分,与之相对应的是人类能够进行工业化制造;3.0时代向“冰山之下”继续延伸,认知了“人”的“特质”,与之相对应的是人类能够进行网络化创新;4.0时代将认知冰山模型最深处的“人”的“动机”,与之相对应的是人类将能够进行个性化创造,这就是冰山模型不为人知的奥秘。如今,西方发达国家已经处于3.0时代,展望4.0时代,而中国也开始摆脱2.0时代的特征,开始迈向3.0时代,“创新”就是3.0时代的典型标志。 互联网时代天道不酬勤 对于中国而言,开始告别2.0时代,3.0时代的使命展现在眼前,而互联网时代则是3.0时代的“缩写”。互联网时代的特征将由冰山模型中的“特质”所体现。“特质”一词在汉语中还可以表达为“天赋”之义,这样更容易理解。世上没有相同的“人”,就在于“人”与生俱来的天然差异,每个人都有自己的独特性,这种天然差异就是“天赋”,冰山模型告诉人们如果能够把“天赋”充分发挥,“人”在互联网时代将会更容易取得成功。 如果理解了冰山模型,就会发现互联网时代天道不酬勤,天道只会酬“天赋”,当无法认知“人”的“天赋”时,“人”在价值创造活动中没有明显差异,此时天道才酬勤,这是 1.0时代的特点,到了2.0时代已经不合时宜,进入互联网时代更应该摒弃,同样类似“成功没有捷径”之说也将成为过去式,“天赋”就是成功的捷径,关键是如何把“天赋”充分发挥。如果人们仍然把传统观念作为行为指导原则或处事哲学的话,将会与时代发展相脱节,反而成为一种阻碍。 爱因斯坦说过一句话广为流传,意思是“成功来自于1%的天赋加上99%的汗水,但那1%的天赋是最重要的,甚至比那99%的汗水都要重要”,这句话清晰的表达出“天赋”的重要性超越“汗水”,抛开了“天赋”,“汗水”再多也没有意义。在不具备成功的“天赋”情况下,越是提倡“坚持”“努力”“勤奋”越将与成功背道而驰,多少人穷极一生追求了无法企及的理想,造成社会人力资源资源的极大浪费,也影响了社会生产力发展。也正因如此,一直以来成功都被少数人所垄断,人们只看到了少数人的光环,却无视众多失败者的凄凉。庄子说过:“吾生也有涯,而知也无涯。以有涯随无涯,殆已!”看似消极,但从另一个角度来思考,正因为“生有涯而知无涯”,所以更需要探索每个人的“天赋”,珍惜“汗水”与“时光”,莫让“汗水”白白流淌,莫让“时光”悄然流逝,人生应该去寻求最容易、最快捷的成功路径。 同样,在互联网时代“人多力量大”“团结就是力量”就成了悖论,为什么?因为如果时代

贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类 先上问题吧,我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook,temperature,humidity,windy),并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数 据:sunny,cool,high,TRUE,判断一下会不会去打球。 这个问题可以用决策树的方法来求解,当然我们今天讲的是朴素贝叶斯法。这个一”打球“还是“不打球”是个两类分类问题,实际上朴素贝叶斯可以没有任何改变地解决多类分类问题。决策树也一样,它们都是有导师的分类方法。 朴素贝叶斯模型有两个假设:所有变量对分类均是有用的,即输出依赖于所有的属性;这些变量是相互独立的,即不相关的。之所以称为“朴素”,就是因为这些假设从未被证实过。 注意上面每项属性(或称指标)的取值都是离散的,称为“标称变量”。 step1.对每项指标分别统计:在不同的取值下打球和不打球的次数。

step2.分别计算在给定“证据”下打球和不打球的概率。 这里我们的“证据”就是sunny,cool,high,TRUE,记为E, E1=sunny,E2=cool,E3=high,E4=TRUE。 A、B相互独立时,由: 得贝叶斯定理: 得: 又因为4个指标是相互独立的,所以 我们只需要比较P(yes|E)和P(no|E)的大小,就可以决定打不打球了。所以分母P(E)实际上是不需要计算的。 P(yes|E)*P(E)=2/9×3/9×3/9×3/9×9/14=0.0053 P(no|E)*P(E)=3/5×1/5×4/5×3/5×5/14=0.0206 所以不打球的概率更大。 零频问题 注意table 2中有一个数据为0,这意味着在outlook为overcast的情况下,不打球和概率为0,即只要为overcast就一定打球,这违背了朴素贝叶斯的基本假设:输出依赖于所有的属性。 数据平滑的方法很多,最简单最古老的是拉普拉斯估计(Laplace estimator)--即为table2中的每个计数都加1。它的一种演变是每个计数都u(0

层次贝叶斯模型-空间分析

1.1 层次贝叶斯模型 经典的推断分析模型、空间回归模型、空间面板模型有一个共同的特点:这些模型的求解完全依赖所采集的样本信息。然而,在业务实践中,在收集样本之前,研究者往往会对研究对象的变化或分布规律有一定的认识。这些认识或是来自长期积累的经验,也可能来自合理的假设。由于这些认识没有经过样本的检验,所以我们可以称之为先验知识。比如我们要研究某地某疾病月发病人数的概率分布。即使没有进行统计调查,我们根据一些定理和合理假设,也可以知道发病数服从泊松分布。甚至根据医院日常接诊的经验,可以推算出发病人数大概在哪个区间。这种情况下,对于发病人数分布形态和大致区间的认识,属于先验知识。先验知识对我们探索研究对象的变化规律会有很大的帮助。而经典的推断分析模型、空间回归模型、空间面板模型都没有利用先验知识,导致了信息利用的不充分。而本节所要谈到的层次贝叶斯模型,会结合先验知识和样本信息,对数据进行推断分析。由于层次贝叶斯模型能有效利用先验知识和样本信息,因此可以提高推断的准确度或降低抽样的成本。 (1)贝叶斯统计原理简介 在介绍层次贝叶斯模型之前,有必要首先简单阐述一下贝叶斯统计的基本原理。贝叶斯统计的基础是贝叶斯定理: (|)() (|)()P B A P A P A B P B = (1) 其中: ()P A 是事件A 的先验概率(例如,某专家通过经验或之前的研究得出乙肝发病率为10%,这就是一个先验概率),()P B 是事件B 发生的概率,且()0P B ≠,(|)P A B 是给出事件B 后事件A 的后验概率。(|)/()P B A P B 是事件A 发生对事件B 的支持程度,即似然函数。对(|)/()P B A P B 可以有如下的理解:设(|)/()P B A P B n =,则在事件A 发生的条件下,事件B 发生的概率是不知A 是否发生的条件下的n 倍。 使用贝叶斯方法的一个重要目的,就在于得出随机变量的概率分布及各因素对分布的影响。要实现这一目的,首先按如下公式进行参数反演: (|)(|)()f D Cf D f θθθ= (2)

第五章贝叶斯估计

第五章贝叶斯统计 5.1 简介 到目前为止,我们已经知道了大量的不同的概率模型,并且我们前面已经讨论了如何用它们去拟合数据等等。前面我们讨论了如何利用各种先验知识,计算MAP参数来估计θ=argmax p(θ|D)。同样的,对于某种特定的请况,我们讨论了如何计算后验的全概率p(θ|D)和后验的预测概率密度p(x|D)。当然在以后的章节我们会讨论一般请况下的算法。 5.2 总结后验分布 后验分布总结关于未知变量θ的一切数值。在这一部分,我们讨论简单的数,这些数是可以通过一个概率分布得到的,比如通过一个后验概率分布得到的数。与全面联接相比,这些统计汇总常常是比较容易理解和可视化。 5.2.1最大后验估计 通过计算后验的均值、中值、或者模型可以轻松地得到未知参数的点估计。在5.7节,我们将讨 论如何利用决策理论从这些模型中做出选择。典型的后验概率均值或者中值是估计真实值的恰当选择,并且后验边缘分布向量最适合离散数值。然而,由于简化了优化问题,算法更加高效,后验概率模型,又名最大后验概率估计成为最受欢迎的模型。另外,通过对先验知识的取对数来正 则化后,最大后验概率可能被非贝叶斯方法解释(详情参考6.5节)。 最大后验概率估计模型在计算方面该方法虽然很诱人,但是他有很多缺点,下面简答介绍一下。在这一章我们将更加全面的学习贝叶斯方法。 图5.1(a)由双峰演示得到的非典型分布的双峰分布,其中瘦高蓝色竖线代表均值,因为他接近 大概率,所以对分布有个比较好的概括。(b)由伽马绘图演示生成偏态分布,它与均值模型完全不同。 5.2.1.1 无法衡量不确定性 最大后验估计的最大的缺点是对后验分布的均值或者中值的任何点估计都不能够提供一个不确定性的衡量方法。在许多应用中,知道给定估计值的置信度非常重要。我们在5.22节将讨论给出后验估计置信度的衡量方法。 5.2.1.2 深耕最大后验估计可能产生过拟合

青少年体育锻炼行为机制的结构方程模型分析

第38卷第10期西南师范大学学报(自然科学版)2013年10月V o l.38N o.10J o u r n a l o f S o u t h w e s t C h i n aN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)O c t.2013 文章编号:10005471(2013)10000107 青少年体育锻炼行为机制的结构方程模型分析① 冉清泉,付道领 西南大学体育学院,重庆400715 摘要:体育锻炼行为是健康生活方式的重要组成部分,青少年学生处于生理和心理迅速发育时期,也是健康生活 方式形成的关键时期,深入探究初中生体育锻炼行为的特征与规律对培养其健康的生活方式具有重要的意义.基 于对重庆市7所初中1508名初中生的问卷调查,运用结构方程模型分析方法对影响初中生体育锻炼行为的心理机 制和环境机制进行了探索性分析.结果显示:锻炼动机和锻炼效能直接影响初中的锻炼行为,对锻炼的价值判断通过动机和效能的中介作用间接影响锻炼行为;学校锻炼条件二锻炼机会和体育课程对学生锻炼行为产生直接影响,同时体育课程又是体育教师与学生锻炼行为间的中介变量;家长可直接也可通过提供锻炼器材间接影响学生的锻 炼行为. 关键词:体育锻炼;青少年;行为机制;结构方程模型 中图分类号:G8032文献标志码:A 人类行为科学的一个重要的目标就是对各种各样的行为现象进行合理的解释,然后制定行为干预措施以消除问题行为(如吸烟)或增进目标行为(如体育锻炼).行为机制从因果关系的角度揭示了行为改变的内在规律,不论是从解释行为现象或是制定二完善行为干预措施上讲,研究行为机制都将是极其重要二极为基础的工作. 有规律的体育锻炼不仅可以有效降低患冠心病二高血压二糖尿病二肥胖症及多种癌症的风险,还可以降低整体死亡率[1].尽管各国及地方政府越来越重视公共健康之于社会和谐和发展的重要作用,也都采取了积极的措施(如美国 健康公民2010 计划二中国 全国亿万学生阳光体育运动 ),但依然有39%的美国成人不参与体育活动,61%的从不参加大强度的体育活动[2].一项在中国西安的调查显示,只有56%的青少年达到了建议的锻炼水平,而平均每天坐着的时间却达到了6.4个小时[3].江苏省青少年只有49.1%的男生和41%的女生每周参与3次及以上的较大强度的体育活动[4]. 深入探讨体育锻炼行为的改变机制已成为健康行为研究领域的迫切需要,越来越多的研究者也呼吁加强对体育锻炼行为改变机制的研究[5-6],但现在阶段仍然有许多关于锻炼行为机制的问题(如探索行为改变的潜在机制二中介变量及调节变量的作用)还没有得到有效的解决[7-8]. 本文基于对初中生体育锻炼行为的问卷调查,运用结构方程模型(S E M)对影响初中生体育锻炼行为的心理机制和环境机制进行了探索性研究,以揭示心理因素(包括锻炼动机二锻炼效能和对锻炼的价值判断) ①收稿日期:20130510 基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目(13Y J C890014);重庆市教育科学规划课题(2012-J C-007);西南大学科研基金资助项目(S WU1209348). 作者简介:冉清泉(1955),男,重庆人,教授,硕士生导师,主要从事体育教育训练学研究. 通信作者:付道领,讲师.

运用冰山模型分析

运用冰山模型分析《肖申克的救赎》 人力资源0901 彭诏翕 09205120 《肖申克的救赎》改编自史蒂芬金《不同的季节》中收录的《丽塔海华丝及萧山克监狱的救赎》。影片《肖申克的救赎》在牢狱题材电影中突破了类型片的限制,拍出了同类作品罕见的人情味和温馨感觉,因而在公映时成为卖座鼎盛的黑马。 故事发生在1947年,银行家安迪因为妻子有婚外情,酒醉后本想用枪杀了妻子和她的情人,但是他最终没有下手。然而一个不幸的巧合发生了——那晚另外有一个人有人枪杀了他的妻子和她的情人,于是安迪被指控为谋杀,并获判判无期徒刑,这意味着他将在肖申克监狱渡过余生。 长时间以来,安迪几乎不和任何人接触。一个月后,安迪请瑞德帮他搞的第一件东西是一把石锤想雕刻一些小东西以消磨时光,并说自己想办法逃过狱方的例行检查。之后,安迪又搞了一幅丽塔.海华丝的巨幅海报贴在了牢房的墙上。一次,安迪和另几个犯人外出劳动,他无意间听到监狱官在讲有关上税的事。安迪说他有办法可以使监狱官合法地免去这一大笔税金,作为交换,和他共同工作的犯人每人得到了3瓶啤酒。喝着啤酒,瑞德猜测安迪只是借用这个空闲享受短暂的自由。这也就是冰山模型的冰上部分,代表表层特征:如知识、技能等,即基准性胜任特征这只是对胜任者基础素质的要求,这些特征容易感知,但不能预测或决定能否在工作中有突出的表现。 但是随后,他被派去当监狱的图书馆管理员,为了争取图书馆的图书更新,他每周写一封信,为图书馆的扩大而努力着,六年后,他实现了愿望。同时,他开始帮助道貌岸然的典狱长洗黑钱。并且为监狱其他狱警处理其他涉及经济和税务事项所需的文件。这也就体现了冰山模型的第一层级:是与完成工作或与职位有关的必须具备的可观察到的知识和技能,职位和任务能够被恰当地执行所需要的能力,专业知识和技能通过专业和职业的培训可以学习到。 价值观等文化方面的第二层级:包括了价值观、态度、社会角色、自我形象。这些价值和标准是一种对世界和他人的看法,是一种对文化、价值和传统的特殊看法,涉及到人格和专业框架,包括价值、定位、标准和规范,能够辨认出胜任特征的人格特性,则在60年代,小伙子汤米因盗窃入狱,很快成为安迪和瑞德的

动物集群运动行为模型系列之一

动物集群运动行为模型 摘要 自然界中很多种生物中都存在着复杂的群集行为,生物学家曾对此做了大量研究,也取得了很多重要的研究成果。群集行为在一定程度上是由群集智能所支配的,所谓群集智能指的是众多简单个体组成群体,通过相互间的合作表现出智能行为的特性。自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行躲避天敌、觅食生存,单个个体所表现的行为是缺乏智能的,但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。本文要做的主要工作是通过建立适当的数学模型,利用计算语言进行仿真,研究群体的集群运动。 针对问题一,我们首先寻找其理论基础,国内外专家研究群集行为时主要采用欧拉法和拉格朗日法。通过相关理论的比较发现,解决本题所研究的问题,采用拉格朗日法更佳。为方便研究,本文选取自然界的鱼群作为对象,建立自由游动模型、引入环境R-a 模型、并在此基础上建立避开静态障碍物模型,赋予多Agent感知、交互能力,通过对Agent内部状态值的调节改变搜索参数,达到内部状态控制行为选择的目的,最后通过计算机仿真演示动物的集群运动。 针对问题二,在前面模型的基础上,进一步引进当Agent遭遇捕食者时的集群运动模拟算法。基于人工鱼群的自组织模型,确立相关的天敌因子,之后根据约束因子分配权重,进行迭代计算,实现鱼群逃逸模拟。 针对问题三,分析其信息丰富者对于群运动的影响,以及群运动方向的决策,借鉴种群中的信息传递原理,简化种群内通讯机制,并赋予鱼群一种彼此间可以互相传递信息的通讯方式,融合抽象的信息交互方式,建立动物的群体觅食模型信息交互模型,实现信息对种群对决策运动方向的影响。 关键词:群集行为群集智能多Agent微分迭代信息交互群体觅食

调节效应重要理论及操作务实

调节效应重要理论及操作务实 一、调节效应回归方程: 调节效应是交互效应的一种,是有因果指向的交互效应,而单纯的交互效应可以互为因果关系;调节变量一般不受自变量和因变量影响,但是可以影响自变量和因变量;调节变量一般不能作为中介变量,在特殊情况下,调节变量也可以作为中介变量,例如认知归因方式既可以作为挫折性应激(X)和应对方式(Y)的调节变量也可以作为中介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归分析中,检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例,调节效应检验回归方程包括2个如下: y=a+bx+cm+e 1) y=a+bx+cm+c’mx+e 2) 在上述方程中,m为调节变量,mx为调节效应,调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。 二、检验调节效应的方法有三种: 1.在层次回归分析中(Hierarchical regression),检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别,若R12和R22显著不同,则说明mx交互作用显著,即表明m的调节效应显著; 2.或看层次回归方程中的c’系数(调节变量偏相关系数),若c’(spss输出为标准化?值)显著,则说明调节效应显著; 3.多元方差分析,看交互作用水平是否显著; 4.在分组回归情况下,调节效应看各组回归方程的R2。 注:上述四种方法主要用于显变量调节效应检验,且和x与m的变量类型相关,具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验 三、显变量调节效应分析的几种类型 根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合,分析调节效应的方法和操作也有区别如下: 1.分类自变量(x)+分类调节变量(m) 如果自变量和调节变量都是分类变量的话,实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析,如x有两种水平,m有三种水平,则可以做2×3交互作用方差分析,在spss里面

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置,所述方法包括:将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组;通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数;使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率;基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重;以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法,包括以下步骤:通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息;从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数;采用聚合法选取参数组成特征向量;以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集,对分类器进行训练,使的分类器具有分类步态行为的能力;将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中,并分别赋予所属类别,统计所有特征向量的所属类别,并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程,降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统,该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据,之后存储到后备训练数据集中进行积累,达到设定的阈值后放入训练数据集中;运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算,构造贝叶斯网络分类器;从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据,经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明,利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统,实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能,提高了诊断的准确性和灵活性,并且该系统构建于网络管理系统之上,易于实施,对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器

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