r-s-ter模型构建与应用
r语言 二分类模型构建
r语言二分类模型构建二分类模型是在机器学习中常用的一种模型，用于将数据分为两个互斥的类别。
在R语言中，有多种方法可以构建二分类模型，包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。
下面将以逻辑回归为例，详细介绍如何在R语言中构建二分类模型。
逻辑回归是一种经典的二分类模型，常用于预测一个事件发生的概率。
它基于线性回归模型的基础上，将目标变量映射到0和1之间的概率值。
在R语言中，我们可以使用glm()函数来构建逻辑回归模型。
首先，我们需要准备用于构建模型的数据。
通常，我们将数据分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
假设我们有一个包含多个特征和目标变量的数据集，其中目标变量的取值为0和1。
我们可以使用以下代码将数据集划分为训练集和测试集：{r}# 加载数据data <- read.csv("data.csv")# 划分数据为训练集和测试集set.seed(123)train_index <- sample(1:nrow(data), round(0.7 * nrow(data)))train_data <- data[train_index, ]test_data <- data[-train_index, ]接下来，我们可以使用glm()函数构建逻辑回归模型。
glm()函数的第一个参数是一个公式，其形式为"目标变量~ 特征1 + 特征2 + ... + 特征n"。
下面的代码演示了如何使用glm()函数构建逻辑回归模型：{r}# 构建逻辑回归模型model <- glm(target ~ feature1 + feature2 + ..., data = train_data, family = "binomial")在上面的代码中，"target"是目标变量的名称，"feature1"、"feature2"等是特征的名称。
民航飞行中的人为因素
民航飞行中的人为因素民航在飞行中影响安全的因素主要为人为因素，本文是在系统的研究飞行中的人为因素的方法后，从人机工效、人误、组织层面中的人因等三方面对现在各方法的应用范围和特点进行分析。
同时也指出了飞行中的人为因素的研究方向，也就是在人误分类的标准化、人误类型的发生概率等方面，并加强在飞行中民航的安全因素。
标签：人为因素；飞行；民航安全民航飞行中最重要的主题就是飞行安全。
虽然技术、设备的快速发展大大降低了飞行事故，但是在飞行中人是最灵活、最易受其他因素干扰的主体。
近50年以来，大约有百分之七十五的飞机事故是由于人的因素导致的。
因此，在飞行中，人为因素成为了解决飞行安全的重要因素。
驾驶舱人为因素早期原因主要是飞行员操作环境中的噪音、震动、温度等环境因素对人的影响，之后扩展到驾驶舱布局的设计上、认知心理问题、驾驶人员的选拔和培训等问题。
笔者将结合前人对驾驶舱人为因素方法分析的相关文献，对当前广泛应用在飞行中的人为因素进行归纳分析，研究最新的解决进展，并探索之后的发展方向。
人为因素是由心理学、人类行为学、生理学、人体测量学和工程学等多个学科组合成的交叉学科，因此，就决定了研究方法必须要将不同的学科共同发展。
从人机工效学方面提出的研究方法主要是为了解决人-机界面的设计问题；从个人行为和心理角度将对人失误的内在机理研究；然而民航系统在运行过程中基本的单元是个人，组织中的人为因素研究的方法，需要着重考虑组织中其他因素对人的影响。
笔者将从人机工效、人员失误、组织中人因等三个方面对民航飞行中的人为因素的研究方法进行分类，分析。
一、人机工效学据波音公司的历史数据分析，由于飞机系统故障（如设计差错、功能性差错）引起的飞机事故占总事故的10%。
飞机驾驶舱的设计不当会对飞行员的体力、心理和意识活动产生影响，进而直接影响飞行员的工作效率和飞行安全。
驾驶舱的设计要从人机功效学的角度来评定人的生理、心理要求，避免设计不当导致人的操作出现差错。
r语言构建预测模型操作步骤
r语言构建预测模型操作步骤R语言是一种强大的统计计算和数据可视化工具，广泛用于构建各种预测模型。
下面是使用R语言构建预测模型的一般步骤，这些步骤可适用于多种统计和机器学习模型的建立。
1. 导入必要的库和数据在开始构建预测模型之前，首先需要导入R语言中相应的库，如caret、dplyr、ggplot2等，并加载数据集。
# 导入库library(caret)library(dplyr)library(ggplot2)# 读取数据data <-read.csv("your_data.csv")2. 数据探索与预处理在构建模型之前，对数据进行探索性分析是必不可少的。
这包括查看数据的摘要统计、绘制图表、检查缺失值、处理异常值等。
# 查看数据摘要summary(data)# 绘制散点图plot(data$feature1, data$target)# 处理缺失值data <-na.omit(data)3. 拆分数据集将数据集分为训练集和测试集，以便在模型训练和评估时使用。
set.seed(123)split_index <-createDataPartition(data$target, p =0.7, list =FALSE) train_data <-data[split_index, ]test_data <-data[-split_index, ]4. 选择模型选择适当的预测模型是构建成功模型的关键步骤。
根据问题的性质和数据的特点，可以选择线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等模型。
# 使用caret库中的createModel函数创建模型model <-train(target ~., data =train_data, method ="lm")5. 模型训练使用训练集对选择的模型进行训练。
# 使用train函数训练模型model <-train(target ~., data =train_data, method ="lm")6. 模型评估使用测试集对模型进行评估，了解模型的性能表现。
伊春空难带给我们的安全思考
伊春空难带给我们的安全思考摘要:通过对空难过程的回顾,展现了飞机在爆炸前几分钟乘客逃生的情形。
运用著名的SHEL模型和REASON模型,对事故发生的原因进行解析,为避免机毁人亡惨剧的发生提供了理论基础。
从乘客和机组人员两个角度考虑,提出了逃生的方法和注意事项。
关键词:空难航空安全紧急逃生我们知道,在所有的交通工具中,飞机以其舒适、安全、快捷而受到商务人士的欢迎。
随着我国经济的发展,飞机不再是高高在上的出行方式,普通民众也越来越多的加入到乘坐飞机的行列中来。
而相关的数据也表明,飞机出行的安全性最高。
但是,飞机一旦发生空中事故,其后果也是灾难性的。
这就使得我们必须对飞行的安全高度重视,千方百计的去提高飞机的安全飞行记录。
尽管飞机的失事会带来灾难性的后果,但对于乘客而言,并非完全没有生还的希望。
而我们的伊春空难实际情形如何？首先,让我们听听当事人的叙述。
彭石海是这次空难的幸存者之一。
据他回忆,飞机降落过程与地面接触的瞬间,震动了一下微有些弹起来的感觉。
在最后一下碰撞声消失的瞬间,机舱灯光全部熄灭。
摸索到后门,只感觉到有很多人站在后门,都想打开门。
黑暗中的那扇门却怎么也打不开。
门就是在这时不知道被谁撞开了。
而撞开门的是当过几年雷达兵的老人张新海。
此时,毒烟已浓密到一定程度,只有蹲下才能勉强呼吸。
在毒烟中,他起身用右肩膀奋力将舱门撞开一条缝隙。
随后飞起一脚,踹开了这道“救命门”。
塑料滑梯并未打开,众人仓皇地从救生门跳出。
8排C座的李先生回忆说,感觉飞机在地上被生生地弹了起来,随后又重重摔落在地上。
飞机里已经乱了,大家都往紧急出口涌,紧急出口一下子就堵死了。
有个旅客,还不忘拎着自己的箱子。
我从飞机的窗口看到机翼下面已经烧起来。
不能再往紧急出口跑了,跑出去也得被烧死。
这时有一个人喊,前边有个大洞。
我来不及多想,就从那个窟窿跳了出去。
从以上的伤者回忆中,我们可以了解到,飞机落地后并没有立刻爆炸,而是留出了几分钟的逃生时间。
var模型r语言应用实例
var模型r语言应用实例VAR模型是一种常用的时间序列分析方法，可以用来分析多个变量之间的相互关系。
R语言是一个功能强大的统计分析工具，可以用来实现VAR模型的建模和预测。
下面是一个VAR模型在R语言中的应用实例：假设我们有两个变量X和Y，它们之间存在某种关系。
我们可以使用VAR模型来建立它们之间的关系模型。
首先，我们需要导入数据并将其转换为时间序列对象：```R# 导入数据data <- read.csv('data.csv')# 转换为时间序列对象ts_data <- ts(data[,c('X','Y')], start=1, end=100, frequency=1)```然后，我们可以使用vars包中的VAR函数来建立VAR模型：```R# 导入vars包library(vars)# 建立VAR模型model <- VAR(ts_data, p=2)```在这个例子中，我们使用了滞后阶数p=2，这意味着我们考虑了前两个时期的影响。
接下来，我们可以使用predict函数来预测未来的值：```R# 预测未来10期的值forecast <- predict(model, n.ahead=10)```最后，我们可以使用plot函数来可视化预测结果：```R# 可视化预测结果plot(forecast)```以上就是一个简单的VAR模型在R语言中的应用实例。
通过VAR 模型，我们可以更好地理解多个变量之间的相互关系，并进行未来值的预测。
R语言主成分分析模型的建立与应用
R语言主成分分析模型的建立与应用主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据预处理方法。
它通过线性变换将一组可能存在相关性的高维数据转换为一组线性无关的低维数据，以实现数据降维和特征提取的目的。
在本文中，我将介绍如何使用R语言建立主成分分析模型，并应用到实际数据集中。
首先，我们需要安装并加载R语言中的主成分分析包，如“FactoMineR”和“factoextra”。
可以使用以下代码进行安装和加载：```install.packages("FactoMineR")install.packages("factoextra")library(FactoMineR)library(factoextra)```接下来，我们需要准备数据集。
假设我们有一个数据框df，其中包含了我们想要进行主成分分析的变量。
可以使用以下代码加载数据集：```df <- read.csv("your_data.csv")```在进行主成分分析之前，我们需要对数据进行预处理。
一般来说，我们需要对数据进行标准化处理，以确保各个变量之间的尺度一致。
可以使用以下代码对数据集进行标准化处理：```df <- scale(df)```接下来，我们可以使用函数“PCA”来建立主成分分析模型。
该函数需要传入数据集和一些可选参数，如主成分数目和选择的主成分标准。
以下是一个示例：```pca <- PCA(df, ncp=5, graph=FALSE)```在这个示例中，我们选择了5个主成分，并且设置参数“graph=FALSE”以禁止绘制结果图表。
主成分分析模型的具体结果可以通过打印pca对象来查看。
现在，我们可以根据建立的主成分分析模型进行数据的降维和特征提取。
可以使用以下代码提取主成分得分和主成分贡献度：```pca$ind$coord # 主成分得分pca$ind$cos2 # 主成分贡献度```主成分得分表示每个样本在不同主成分上的投影值，而主成分贡献度表示每个变量对于主成分的贡献程度。
S—t模型的建立与应用
a: 大 面 积 堆 载 St、 Sj 对 比 曲 线 图 （ 9号 试 验 1# 、 2 #、 3 #点 ）
150 s(mm)
b: 大 载 荷 试 验 St、 Sj 对 比 曲 线 图 （ 4号 试 验 ）
5.1 确定瞬时沉降
本模型可计算出土体的初始形变S0，这是本模型特点 之一。笔者从已有资料中研究发现当荷载小于极限荷 载1/20或逐级加荷条件下分级荷载较小且各级荷载作 用下的固结度都大于90%时，瞬时变形约为主固结变 形的1/5~1/10；当荷载大于极限荷载的1/10，瞬时变 形会急剧增加。逐级加荷条件下瞬时变形有两次明显 的突变，一次是在荷载较小时，另一次则是在荷载接 近极限荷载时，笔者认为前者主要是由于起始梯度影 响，而后者主要由塑性区的发展所引起，因此可用瞬 时变形量的大小来预测土体的破坏。
S0T1· T2T2· T7 T1· T1N· T2
S0T1· T1N· T2 T1· T7N· T3
AD · B
（3） （4） （5）
3. 模型参数的确定
式（5）中的D为下列方程的根：
T 1 · T 3 T 2 · T 7 · T 5 T 1 · T 1 N · T 2 · T 6 T 4 0 T 1 · T 1 N · T 2 T 1 · T 7 N · T 3
St — 假定某最长观测时间计算的S104；
St∞ — 假定某最长观测时间计算所得最终固结沉降；
S104∞— 实际观测104天所得模型参数计算所得最终固结沉降；
图1 计算结果Sj与实测结果St对比图
0
20
40
60
80
100 t(d)
250
0
5
10
15
20
25 t(d)
r语言构建预测模型操作步骤 -回复
r语言构建预测模型操作步骤-回复R语言构建预测模型操作步骤R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言，它支持各种各样的数据操作和分析技术。
其中，构建预测模型是R语言中常见的一项任务。
本文将一步一步回答以“R语言构建预测模型操作步骤”为主题。
一、了解数据集首先，我们需要了解数据集的特征和目标变量。
通过查看数据集的描述文件或通过数据探索技术，我们可以获取数据集的基本统计信息、变量的类型、缺失值情况等。
这一步对于后续模型构建和评估非常重要。
二、数据预处理在构建预测模型之前，通常需要对数据进行一些预处理操作。
这些操作包括处理缺失值、处理异常值、数据标准化、数据平滑化、数据离散化等。
通过这些预处理操作，我们可以使数据更适合用于构建预测模型。
三、选择合适的模型算法选择合适的模型算法是构建预测模型的关键一步。
R语言提供了各种各样的统计学和机器学习算法来应对不同的预测问题。
根据数据集的特征和预测目标，我们可以选择适合的模型算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
四、模型拟合与训练通过R语言中提供的模型拟合函数，我们可以将选择的模型算法应用于训练集中以训练预测模型。
模型拟合过程中，利用训练集中的已知数据与目标变量之间的关系，模型学习到能够预测目标变量的规律。
这个过程通常会基于最小二乘法、最大似然估计等方法。
五、模型评估完成模型拟合之后，我们需要对构建的预测模型进行评估。
常用的模型评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R-squared）等。
借助R语言中的评估函数或包，我们可以计算并分析模型的预测能力。
同时，我们也可以通过可视化工具来展示模型的拟合情况。
六、模型调优与改进有时候，我们需要对构建的预测模型进行调优和改进。
通过改变模型参数、特征选择、模型融合等方式，我们可以提高模型性能和准确性。
在R语言中，可以利用交叉验证、网格搜索等技术来找到最佳的模型参数。
七、模型应用与预测在完成模型调优之后，我们可以利用构建的预测模型对新的未知数据进行预测。
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【摘要】借鉴传统人为因素分析Reason模型和SHEL模型，结合TER模型的特点构建航空不安全事件人为因素分析的R-S-TER模型。
分别采用Dijkstra算法和坐标轴方法应用R-S-TER模型对单个和多个航空不安全事件进行研究，找出各个不安全事件的主要事故链。
运用C语言程序计算出了预防航空不安全事件的最优方案。
应用R-S-TER模型可以有效地达到预防航空不安全人为因素的目的。
【关键词】航空安全；人为因素；Reason模型；SHEL模型；R-S-TER模型0 引言随着我国民航业快速发展和日益普及，所面临的航空安全形势日益严峻，除了不断改善硬件条件之外，加强民航日常安全管理工作尤为重要，特别是对人的因素的管理，据统计大约80%的航空事故与人为因素有关[1]，因此，开展这方面研究工作十分必要，对降低民航事故率，保障民航安全具有重要意义。
人为因素分析的理论和方法，近年来快速发展，应用领域涉及航空航天[2]、石油化工[3-4]、交通运输[5]、医疗卫生[6]、核工业[7]等。
在航空领域而言，张凤等[8-9]采用HFACS框架分析方法对飞行安全个体与组织因素进行了研究；王燕青等[10]运用模糊层次分析对某民用机场安全风险管理进行了评价；开展了航空人为差错预先察觉与识别技术研究[11]；建立了以事故与安全数据为基础的定量分析模型[12]。
经典的SHEL和Reason模型一直得到普遍关注和广泛应用，如霍志勤等[13]通过对Reason 模型进行修正，从防御系统失效、不安全行为、不安全行为的条件、管理失效4个层次对空中交通管制不安全事件进行了研究；谢放[14]提出了Reason-SHEL模型并对其进行了应用。
在分析和总结已有分析模型的基础上，从安全经济学角度，笔者提出了一种新的R-S-TER 模型，该模型分析过程可运用计算机编程技术实现数值计算，提高分析可靠性和效率，为人为因素分析提供了一条新的解决途径。
1 常见航空人为因素分析模型1.1 SHEL模型SHEL模型(见图1)属典型的系统取向，该图模型由软件(Software—S)、硬件(Hardware—H)、环境(Environment—E)和人(Livewire—L)4个要素组成。
人通常成为“生命件”，人误主要源自操作人员与其他4个界面匹配程度问题，因而减少人误主要从增加与4个界面的匹配入手。
由于SHEL模型从各个方面对不安全事件进行人为因素分析，所获的人为因素繁多，不利于提出具体和有针对性的预防措施。
1.2 Reason模型Reason的“瑞士饼”模型属于典型的组织取向理论模型(见图2)，该模型重点强调组织整体性的失事预防能力。
对Reason模型而言：切断任一环节的人为因素，就能避免事故的发生，大大地节省了人力、物力和财力的投入。
但在分析事故人为因素时，往往由于主客观原因，致使分析出的人为因素不够全面。
2 人为因素R-S-TER模型研究2.1 TER模型TER(Triggers Event Result)框架结构采用“事故链”概念，即触发器(原因)——不安全事件——结果(事故/征侯)，如图3所示。
用TER模型对事故人为因素进行分析时，可采用逆推方式，即从结果事件入手，推出导致结果事件的不安全事件，再用SHEL模型分析不安全事件的触发人为因素。
该模型对特定不安全事件寻找人为因素提供了很大的方便，但在此模型中，不安全事件与触发因素不是一一对应的，所以在分析过程中会出现结果繁杂，无法系统地提出对策措施。
2.2 R-S-TER模型建立笔者以TER模型为原型，在Reason模型和SHEL模型优点的基础上，提出了航空不安全事件人为因素分析的R-S-TER模型，如图4所示。
该模型整体上采用TER模型框架，基于该框架的“事帮链”模式为分析人为因素提供了很好的思路；采用Reason模型作为总的触发器，可把不安全事件的多因素简化，只要控制其中任何一个因素就能有效地预防事故发生；接着采用SHEL模型作为各环节的触发器，找出各环节事件的触发因素，并确定其所属的界面。
融合Reason模型和SHEL模型的特点，使得R-S-TER模型在对不安全事件人为因素方面更加全面和准备。
2.3 R-S-YER模型组成2.3.1 触发器触发器是指诱发不安全事件的因素。
R-S-FER模型对TER模型的触发器进行了改进：触发器主体采用Reason模型，即“组织因素——预防与监督——不安全行为的前提——不安全行为”的线路，而对这4个环节的人为因素分析则是参照SHEL模型进行的，即从人与硬件、人与软件设计，人与工作物理环境及人与人4方面来分析，在R-S-TER模型中人误事件与触发因素是相对应的。
2.3.2 不安全事件不安全事件分为两类：人误与违章。
“人误”是指：偏离某种规范或标准的操作人员的无意行为，即人误是操作人员在各种因素的影响下无意中出现的某种偏离(预定目标、准确性等)。
对于操作者有意违反某种规范或标准的行为，称为“违章”。
不安全行为指在某一时空中，行为者的能力低于人机环境系统本质安全化要求时的行为特征。
不安全行为与不安全事件对应，即有意不安全行为等同于违章，无意不安全行为等同于人误。
文中的不安全行为与不安全事件是相对应的，不安全行为的出现就意味着不安全事件的发生，所以在运用R-S-TER模型对不安全事件进行人为因素分析时，应注意不安全行为层次。
2.3.3 结果事件“事故/事故症候”是航空不安全事件导致的结果事件。
事故症候是事故的征兆，本身不是事故，是危及飞行安全的一切反常情况，它反映了事故发生和发展的趋势。
笔者在研究航空不安全事件人为因素时，往往从事故/事故征候出发，分析引起不安全事件的触发因素，然后制定预防不安全事件触发因素的措施，就能够防止同类不安全事件的再次发生。
因此，减少事故率就要减少事故症候率，减少事故征侯就要减少不安全事件发生率，即减少不安全行为的发生率。
应该注意，各国民航组织对事故与事故征候都有明确而详细的说明，人误分类编码有时会与事故征候重叠。
例如：飞错高度既可作为不安全事件，同时也属于事故征候，但其两者所强调的内容不同，作为事故征候的飞错高度强调其已对飞行安全构成严重危害，而作为不安全事件的飞错高度则体现出是一种人误。
因此，调查与分析过程，不安全事件与事故征候出现重叠没有关系。
3 应用R-S-TER模型研究单个不安全事件单个不安全事件是指一起不安全事件，在应用R-S-TER模型分析单个不安全事件时，可将其分析结果转化成一个有向带权图，求解出不安全事件最可能发生的路径，即单源最短路径。
Dijkstra算法是解决单源最短路径的普遍方法[5]，因此，笔者采用该算法来分析单个不安全事件的人为因素。
以B2141航班飞机的乌鲁木齐机场进近着陆事故为例[16]，造成这次事故的直接原因是左座调错了高度表，把修正海压当作场压，没有按盲降指引飞行，盲目下降高度，加之机组目视条件差，发现高度低后复飞时已晚，机组又听不懂近地语音警告，导致飞机失速坠地。
3.1 致因因素分析1)通过R-S-TER模型分析出触发器各环节的致因因素，如表1所示，表中各致因因素视为随机变量。
2)根据事故调查专家的意见，绘制出事件链结构图(即有向图)，反映出各致因因素之间的关系，如图5所示。
3)将每个因素发生的可能性按照发生的概率分为5个等级，便于确定有向图每条边的权值(见表2)。
4)事故中各因素相对相邻下一因素发生的可能等级(见表3)，使得每条边的权值得以确定，形成有向带权图。
3.2 编程及结果分析采用Dijkstra算法求解最短路径，运用C语言编程的方法实现该算法，结果如图6所示。
计算结果表明：最有可能发生的3条事件链：结合表3，从安全经济学角度出发，可对重点事件链进行预防和控制，实现节省安全管理成本，起到事半功倍的作用。
4 应用R-S-TER模型研究多个不安全事件在对不安全事件进行研究时，往往不止对单个不安全事件进行分析，需要对多个不安全事件进行系统分析，因此，开展多个不安全事件人为因素研究具有重要现实意义。
由于R-S-TER模型触发因素的分析融合了Reason模型和SHEL模型的特点，为了形象地展现两种模型的分析结果及其结果之间的关系，笔者采用坐标轴方法分析进行分析。
4.1 坐标轴方法应用坐标轴方法分析如图7所示。
横坐标轴表示时间，纵坐标轴表示事故所有的人为因素，即YOZ平面继承了SHEL模型，能够全面、系统、合理地分析事故的所有人为因素。
XOY平面表示随时间的推移，其继承了Reason模型。
为简单起见，将三维图形转化为二维平面模型，则y轴代表了按SHEL模型对人为因素分类的平面，列举出了所有可能导致事故的人为因素。
从图形上，按纵坐标轴很容易看出L －L，L－E，L－H，L－S哪个界面出现的问题比较多，从而进行重点预防。
图中纵删线Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ分别代表Reason模型的4个层次，直线a，l，b，m，c代表已发生的5条事故连，直线n穿过3条纵删，未穿过最后的一层，表示事故并未发生，但是它却构成了一定的威胁。
对于图中已发生的5条事故链进行预防的途径有多种，例如：O－A－B，C－D－(A/G/…)，A－G等。
因此，在制定具体预防事故措施时，应结合当时具体条件，按照安全、经济的原则来进行，如图中只要控制A，G两点就能预防事故发生，但这并不代表A－G是预防事故的最好途径，如A，G两点的漏洞难以控制或成本太高，则可选择其他途径(O－A－B，C －D－(A/G/---)来预防事故的发生。
4.2 触发器的定义及分类根据HFACS模型、基元事件分析法、国际航空运输协会(IATA)、美国国家交通安全委员会(NTAB)、波音公司的事故预防措施分类，对R-S-TER模型的触发器进行了定义和分类(见表4)。
4.3 多个航空案例分析4.3.1 案例人为因素分析根据表4的内容，对我国1982—2004年期间发生的19起民航重大事故[16]的人为因素进行了分析，结果如表5所示。
对照表5中的事故分析数据，结合实施难度对各个因素附上一定的权值，权值范围为1～4，权重越大，则实施的难度越大；反之，则越小。
表6列出了笔者采用的不同因素的权重值。
4.3.2 软件主界面构成根据R-S-TER模型对多个不安全事件人为因素分析思路，可构建如图8所示的软件分析系统主界面。
图中左上方是所分析的19起重大民航事故，点击框内任何一个事故，图中右上方则显示事故发生的原因事件链，其中每个节点表示一个人为因素，例如：“A1标准操作程序或法规不足(3，3/19)”中，A1代表“标准操作程序或法规不足”，3表示该因素实施难度，3/19表示共19起事件中有3起事件与该因素相关。
图8中左下方显示的是各个子因素集合所包含的事故序号数及实施难度的权重。