Two Novel Methods For The Determination Of The Number Of Components In Independent Components Analysis Models

Independent Components Analysis is a Blind Source Separation method that aims to find the pure source signals mixed together in unknown proportions in the observed signals under study. It does this by searching for factors which are mutually statistically independent. It can thus be classified among the latent-variable based methods. Like other methods based on latent variables, a careful investigation has to be carried out to find out which factors are significant and which are not. Therefore, it is important to dispose of a validation procedure to decide on the optimal number of independent components to include in the final model. This can be made complicated by the fact that two consecutive models may differ in the order and signs of similarly-indexed ICs. As well, the structure of the extracted sources can change as a function of the number of factors calculated. Two methods for determining the optimal number of ICs are proposed in this article and applied to simulated and real datasets to demonstrate their performance.

Modelo multifactorial para optimización de la productividad en el proceso de generación de energía eléctrica : aplicación al caso de las centrales hidroeléctricas venezolanas

Las organizaciones son sistemas o unidades sociales, compuestas por personas que interactúan entre sí, para lograr objetivos comunes. Uno de sus objetivos es la productividad. La productividad es un constructo multidimensional en la que influyen aspectos tecnológicos, económicos, organizacionales y humanos. Diversos estudios apoyan la influencia de la motivación de las personas, de las habilidades y destrezas de los individuos, de su talento para desempeñar el trabajo, así como también del ambiente de trabajo presente en la organización, en la productividad. Por esta razón, el objetivo general de la investigación, es analizar la influencia entre los factores humanos y la productividad. Se hará énfasis en la persona como factor productivo clave, para responder a las interrogantes de la investigación, referidas a cuáles son las variables humanas que inciden en la productividad, a la posibilidad de plantear un modelo de productividad que considere el impacto del factor humano y la posibilidad de encontrar un método para la medición de la productividad que contemple la percepción del factor humano. Para resolver estas interrogantes, en esta investigación se busca establecer las relaciones entre las variables humanas y la productividad, vistas desde la perspectiva de tres unidades de análisis diferentes: individuo, grupo y organización, para la formulación de un modelo de productividad humana y el diseño de un instrumento para su medida. Una de las principales fuente de investigación para la elección de las variables humanas, la formulación del modelo, y el método de medición de la productividad, fue la revisión de la literatura disponible sobre la productividad y el factor humano en las organizaciones, lo que facilitó el trazado del marco teórico y conceptual. Otra de las fuentes para la selección fue la opinión de expertos y de especialistas directamente involucrados en el sector eléctrico venezolano, lo cual facilitó la obtención de un modelo, cuyas variables reflejasen la realidad del ámbito en estudio. Para aportar una interpretación explicativa del fenómeno, se planteó el modelo de los Factores Humanos vs Productividad (MFHP), el cual se analizó desde la perspectiva del análisis causal y fue conformado por tres variables latentes exógenas denominadas: factores individuales, factores grupales y factores organizacionales, que estaban relacionadas con una variable latente endógena denominada productividad. El MFHP se formuló mediante la metodología de los modelos de ecuaciones estructurales (SEM). Las relaciones inicialmente propuestas entre las variables latentes fueron corroboradas por los ajustes globales del modelo, se constataron las relaciones entre las variables latentes planteadas y sus indicadores asociados, lo que facilitó el enunciado de 26 hipótesis, de las cuales se comprobaron 24. El modelo fue validado mediante la estrategia de modelos rivales, utilizada para comparar varios modelos SEM, y seleccionar el de mejor ajuste, con sustento teórico. La aceptación del modelo se realizó mediante la evaluación conjunta de los índices de bondad de ajuste globales. Asimismo, para la elaboración del instrumento de medida de la productividad (IMPH), se realizó un análisis factorial exploratorio previo a la aplicación del análisis factorial confirmatorio, aplicando SEM. La revisión de los conceptos de productividad, la incidencia del factor humano, y sus métodos de medición, condujeron al planteamiento de métodos subjetivos que incorporaron la percepción de los principales actores del proceso productivo, tanto para la selección de las variables, como para la formulación de un modelo de productividad y el diseño de un instrumento de medición de la productividad. La contribución metodológica de este trabajo de investigación, ha sido el empleo de los SEM para relacionar variables que tienen que ver con el comportamiento humano en la organización y la productividad, lo cual abre nuevas posibilidades a la investigación en este ámbito. Organizations are social systems or units composed of people who interact with each other to achieve common goals. One objective is productivity, which is a multidimensional construct influenced by technological, economic, organizational and human aspects. Several studies support the influence on productivity of personal motivation, of the skills and abilities of individuals, of their talent for the job, as well as of the work environment present in the organization. Therefore, the overall objective of this research is to analyze the influence between human factors and productivity. The emphasis is on the individual as a productive factor which is key in order to answer the research questions concerning the human variables that affect productivity and to address the ability to propose a productivity model that considers the impact of the human factor and the possibility of finding a method for the measurement of productivity that includes the perception of the human factor. To consider these questions, this research seeks to establish the relationships between human and productivity variables, as seen from the perspective of three different units of analysis: the individual, the group and the organization, in order to formulate a model of human productivity and to design an instrument for its measurement. A major source of research for choosing the human variables, model formulation, and method of measuring productivity, was the review of the available literature on productivity and the human factor in organizations which facilitated the design of the theoretical and conceptual framework. Another source for the selection was the opinion of experts and specialists directly involved in the Venezuelan electricity sector which facilitated obtaining a model whose variables reflect the reality of the area under study. To provide an interpretation explaining the phenomenon, the model of the Human Factors vs. Productivity Model (HFPM) was proposed. This model has been analyzed from the perspective of causal analysis and was composed of three latent exogenous variables denominated: individual, group and organizational factors which are related to a latent variable denominated endogenous productivity. The HFPM was formulated using the methodology of Structural Equation Modeling (SEM). The initially proposed relationships between latent variables were confirmed by the global fits of the model, the relationships between the latent variables and their associated indicators enable the statement of 26 hypotheses, of which 24 were confirmed. The model was validated using the strategy of rival models, used for comparing various SEM models and to select the one that provides the best fit, with theoretical support. The acceptance of the model was performed through the joint evaluation of the adequacy of global fit indices. Additionally, for the development of an instrument to measure productivity, an exploratory factor analysis was performed prior to the application of a confirmatory factor analysis, using SEM. The review of the concepts of productivity, the impact of the human factor, and the measurement methods led to a subjective methods approach that incorporated the perception of the main actors of the production process, both for the selection of variables and for the formulation of a productivity model and the design of an instrument to measure productivity. The methodological contribution of this research has been the use of SEM to relate variables that have to do with human behavior in the organization and with productivity, opening new possibilities for research in this area.

La dimensión de la subjetividad en la formación del valor inmobiliario : aplicación del método de análisis de ecuaciones estructurales al mercado residencial de Lisboa

The discretionality and the appraisers’ subjectivity that characterize traditional real estate valuation are still allowed to take part in the formation of the asset price even when respecting international standards (EVS, IVS) or Appraisal Institution´s regulations (TEGOVA, RICS, etc.). The application of econometric and statistical methods to real estate valuation aims at the elimination of subjectivity on the appraisal process. But the unanswered question underneath this subject is the following: How important is the subjective component on real estate appraisal value formation? On this study Structural Equation Models (SEM) are used to determine the importance of the objective and subjective components on real estate valuation value formation as well as the weight of economic factors and the current economic context on real estate appraisal for mortgage purposes price formation. There were used two latent variables, Objective Component and Subjective Component, witch aggregate objective observed variables and subjective observed and unobserved variables, respectively. Factorial Exploratory Analysis is the statistical technique used in order to link the observed variables extracted from the valuation appraisal reports to the latent constructs derived from the theoretical model. SEM models were used to refine the model, eliminate non‐significant variables and to determine the weight of Objective and Subjective latent variables. These techniques were applied to a sample of over 11.000 real estate assets appraisal reports throughout the time period between November of 2006 and April of 2012. The real assets used on this study are located on Lisbon’s Metropolitan Area – “Grande Lisboa” –, Portugal. From this study, we conclude that Subjective Component has a considerable weight on real estate appraisal value formation and that the external factor Economic Situation has a very small impact on real estate appraisal value formation.

Estudio del impacto del usuario final en los procesos de desarrollo de sistemas de información

Durante décadas y aun en la actualidad muchas organizaciones, a nivel mundial, continúan afrontando pérdidas significativas debido a fracasos parciales y totales respecto a sus inversiones en sistemas de información (SI), planteando serios retos a los niveles gerenciales y los profesionales de SI. Estadísticas alarmantes y décadas de experiencia en la praxis en el área de SI en diversas organizaciones llevan al autor a poner el énfasis en los usuarios finales internos (UF) que son designados como representantes (UFR) de sus pares en los proyectos de desarrollo de SI (PDSI) por considerarlos como factores influyentes de manera significativa en el problema. Particularmente, con enfoque en ciertos factores de los UFR críticos para el éxito de los PDSI, con dimensiones analizadas de forma aislada o incompleta en otros estudios empíricos, a la fecha. No se encontraron estudios en Latinoamérica ni en otras latitudes que abordasen el fenómeno del éxito/fracaso de los SI desde el punto de vista adoptado en esta tesis. Por ello, esta investigación empírica ha evaluado en qué grado estos factores pudiesen influenciar los resultados durante el desarrollo e implementación de SI y su posible impacto en la satisfacción de los UF, siendo esta última aceptada por variados autores como la principal medida del éxito de los SI. Este estudio fue realizado en América Latina en las cuatro grandes empresas industriales que integran verticalmente el sector aluminio de Venezuela, sometidas a un macro PDSI para instalar el paquete, de tipo ERP, SAP/R3. Experimentados profesionales fueron encuestados o entrevistados, tales como altos ejecutivos, desarrolladores, líderes de proyecto y líderes de los UF. Un enfoque metodológico de triangulación permitió combinar un análisis cuantitativo con un análisis cualitativo interpretativo del tipo hermenéutico/dialéctico, hallándose resultados convergentes y complementarios. Un análisis estadístico, utilizando Partial Least Squares (PLS), seguido de un análisis hermenéutico/dialéctico. Los resultados confirmaron un hecho importante: en los casos problemáticos, paradójicamente, los orígenes de las razones de rechazo de esos SI argumentadas por los UF, en alto grado, apuntaron a los UFR o a ellos mismos. Los resultados también confirmaron la prevalencia de factores de orden cognitivo, conductual y político en estas organizaciones sobre los tecnológicos, al igual que el alto riesgo de dar por sentado la presencia y calidad de los factores requeridos de los UFR y de los otros factores estudiados. La validación estadística del modelo propuesto reveló al constructo conocimientos de los UFR como la principal variable latente, con los variables indicadoras que componen este constructo ejerciendo la mayor influencia sobre la calidad y el éxito de los SI. Un hallazgo contrario al de otros estudios, mostró que los conocimientos sobre las tecnologías de la información (TI) fueron los menos relevantes. Los SI de nómina y de administración de los RRHH fueron los más problemáticos, como suele ser el caso, por su complejidad en organizaciones grandes. Las conclusiones principales confirman el decisivo rol de los UF para el éxito de los PDSI y su relación con la creciente problemática planteada, la cual amerita más investigación y de las organizaciones una mayor atención y preparación. Descuidar los factores humanos y sociales así como una efectiva planificación y gestión de los mismos en preparación para estos proyectos origina serios riesgos. No obstante las limitaciones de este trabajo, la problemática analizada suele influir en los PDSI en diversas organizaciones, indistintamente de su tamaño o tipo de SI, estimándose, por tanto, que los resultados, conclusiones y recomendaciones de esta investigación tienen un alto grado de generalización. Una relación de indicadores claves es suministrada con fines preventivos. Finalmente, los factores evaluados pueden usarse para ampliar el modelo reconocido de DeLone y McLean (2003), conectándolos como variables latentes de sus variables independientes calidad de la información y calidad del SI. ABSTRACT For decades, many organizations worldwide have been enduring heavy losses due to partial and total failures regarding their investments in information systems (IS), posing serious challenges to all management levels and IS practitioners. Alarming statistics in this regard and decades of practice in the IS area lead the author to place an emphasis on the end users (EU) who are appointed in representation of their peers (EUR) to IS development projects (ISDP), considering them as highly influential factors on the problem. Especially, focusing on certain EUR success factors, and their dimensions, deemed critical to any IS development and implementation, omitted or not thoroughly analyzed neither in the theory nor in the empirical research on the subject, so far. No studies were found in Latin America or elsewhere addressing the phenomenon of IS success/failure from the perspective presented herein. Hence, this empirical research has assessed to what degree such factors can influence the outcomes of an ISDP and their feasible impact on the EU´s satisfaction, being the latter accepted by several authors as the main measure of IS success. This study was performed in Latin America embracing four major industrial enterprises, which vertically integrate the aluminum sector of Venezuela, subjected to a macro ISDP to install the ERP-type package SAP/R3. The field work included surveying and interviewing experienced professionals such as IS executives, IS developers, IS project leaders and end-user project leaders. A triangulation methodological approach allowed combining quantitative and interpretive analyses, obtaining convergent and complementing results. A statistical analysis, using Partial Least Squares (PLS), was carried out followed by a hermeneutical/dialectical analysis. Results confirmed a major finding: in problematic cases, paradoxically, the origins of IS rejection reasons argued by the EU, at a high degree, were usually traceable to the EUR and themselves. The results also confirmed the prevalence of cognitive, behavioral and political factors in these organizations as well as the high risk of taking for granted the presence and quality of those factors demanded from the EUR. The statistical validation of the proposed model revealed the construct EUR knowledge as the main latent variable, with its items exerting a major influence on IS quality and success. Another finding, in contradiction with that of other studies, proved knowledge of information technology (IT) aspects to be irrelevant. The payroll and the human resources administration IS were the most problematic, as is usually the case in large companies. The main conclusions confirm the EU´s decisive role for IS success and their relationship with the problem, which continues, demanding more research and, from organizations, more attention and preparation. Neglecting human and social factors in organizations as well as their effective planning and management in preparation for ISDP poses serious risks. Despite the limitations of this work, the analyzed problem tends to influence ISDP in a wide range of organizations; regardless of their size or type of IS, thus showing a high degree of generalization. Therefore it is believed that the results, conclusions and suggestions of this research have a high degree of generalization. A detailed checklist comprising key measures is provided for preventive actions. Finally, the factors evaluated can be used to expand the well-known model of DeLone & McLean (2003), by connecting them as latent variables of its independent variables information quality and IS quality.

A general framework to testing the effect of transport policy measures to achieve a modal shift: a sequental hybrid model

In order to achieve to minimize car-based trips, transport planners have been particularly interested in understanding the factors that explain modal choices. In the transport modelling literature there has been an increasing awareness that socioeconomic attributes and quantitative variables are not sufficient to characterize travelers and forecast their travel behavior. Recent studies have also recognized that users? social interactions and land use patterns influence travel behavior, especially when changes to transport systems are introduced, but links between international and Spanish perspectives are rarely deal. In this paper, factorial and path analyses through a Multiple-Indicator Multiple-Cause (MIMIC) model are used to understand and describe the relationship between the different psychological and environmental constructs with social influence and socioeconomic variables. The MIMIC model generates Latent Variables (LVs) to be incorporated sequentially into Discrete Choice Models (DCM) where the levels of service and cost attributes of travel modes are also included directly to measure the effect of the transport policies that have been introduced in Madrid during the last three years in the context of the economic crisis. The data used for this paper are collected from a two panel smartphone-based survey (n=255 and 190 respondents, respectively) of Madrid.

Win-win transport strategies: searching for sinergies

In order to achieve to minimize car-based trips, transport planners have been particularly interested in understanding the factors that explain modal choices. In the transport modelling literature there has been an increasing awareness that socioeconomic attributes and quantitative variables are not sufficient to characterize travelers and forecast their travel behavior. Recent studies have also recognized that users? social interactions and land use patterns influence travel behavior, especially when changes to transport systems are introduced, but links between international and Spanish perspectives are rarely deal. In this paper, factorial and path analyses through a Multiple-Indicator Multiple-Cause (MIMIC) model are used to understand and describe the relationship between the different psychological and environmental constructs with social influence and socioeconomic variables. The MIMIC model generates Latent Variables (LVs) to be incorporated sequentially into Discrete Choice Models (DCM) where the levels of service and cost attributes of travel modes are also included directly to measure the effect of the transport policies that have been introduced in Madrid during the last three years in the context of the economic crisis. The data used for this paper are collected from a two panel smartphone-based survey (n=255 and 190 respondents, respectively) of Madrid.

Desarrollo de un modelo integral de evaluación para instituciones de educación superior y análisis de su impacto en la planificación y gestión institucional

El propósito de esta tesis doctoral es el desarrollo de un modelo integral de evaluación de la gestión para instituciones de educación superior (IES), fundamentado en valorar la gestión de diferentes subsistemas que la integran, así como estudiar el impacto en la planificación y gestión institucional. Este Modelo de Evaluación Institucional fue denominado Modelo Integral de Evaluación de Gestión de las IES (MIEGIES), que incorpora la gestión de la complejidad, los aspectos gerenciales, el compromiso o responsabilidad social, los recursos, además de los procesos propios universitarios con una visión integral de la gestión. Las bases conceptuales se establecen por una revisión del contexto mundial de la educación superior, pasando por un análisis sobre evaluación y calidad en entornos universitarios. La siguiente reflexión conceptual versó sobre la gestión de la complejidad, de la gestión gerencial, de la gestión de responsabilidad social universitaria, de la gestión de los recursos y de la gestión de los procesos, seguida por un aporte sobre modelaje y modelos. Para finalizar, se presenta un resumen teórico sobre el alcance de la aplicación de ecuaciones estructurales para la validación de modelos. El desarrollo del modelo conceptual, dimensiones e indicadores, fue efectuado aplicando los principios de la metodología de sistemas suaves –SSM. Para ello, se identifica la definición raíz (DR), la razón sistémica de ser del modelo, para posteriormente desarrollar sus componentes y principios conceptuales. El modelo quedó integrado por cinco subsistemas, denominados: de la Complejidad, de la Responsabilidad Social Universitaria, Gerencial, de Procesos y de Recursos. Los subsistemas se consideran como dimensiones e indicadores para el análisis y son los agentes críticos para el funcionamiento de una IES. Los aspectos referidos a lo Epistemetodológico, comenzó por identificar el enfoque epistemológico que sustenta el abordaje metodológico escogido. A continuación se identifican los elementos clásicos que se siguieron para llevar a cabo la investigación: Alcance o profundidad, población y muestra, instrumentos de recolección de información y su validación, para finalizar con la explicación procedimental para validar el modelo MIEGIES. La población considerada para el estudio empírico de validación fueron 585 personas distribuidas entre alumnos, docentes, personal administrativo y directivos de una Universidad Pública Venezolana. La muestra calculada fue de 238 individuos, número considerado representativo de la población. La aplicación de los instrumentos diseñados y validados permitió la obtención de un conjunto de datos, a partir de los cuales se validó el modelo MIEGIES. La validación del Modelo MIGEIES parte de sugerencias conceptuales para el análisis de los datos. Para ello se identificaron las variables relevantes, que pueden ser constructos o conceptos, las variables latentes que no pueden ser medidas directamente, sino que requiere seleccionar los indicadores que mejor las representan. Se aplicó la estrategia de modelación confirmatoria de los Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM). Para ello se parte de un análisis descriptivo de los datos, estimando la fiabilidad. A continuación se aplica un análisis factorial exploratorio y un análisis factorial confirmatorio. Para el análisis de la significancia del modelo global y el impacto en la planificación y gestión, se consideran el análisis de coeficientes de regresión y la tabla de ANOVA asociada, la cual de manera global especifica que el modelo planteado permite explicar la relación entre las variables definidas para la evaluación de la gestión de las IES. Así mismo, se encontró que este resultado de manera global explica que en la evaluación institucional tiene mucha importancia la gestión de la calidad y las finanzas. Es de especial importancia destacar el papel que desarrolla la planificación estratégica como herramienta de gestión que permite apoyar la toma de decisiones de las organizaciones en torno al quehacer actual y al camino que deben recorrer en el futuro para adecuarse a los cambios y a las demandas que les impone el entorno. El contraste estadístico de los dos modelos ajustados, el teórico y el empírico, permitió a través de técnicas estadísticas multivariables, demostrar de manera satisfactoria, la validez y aplicación del modelo propuesto en las IES. Los resultados obtenidos permiten afirmar que se pueden estimar de manera significativa los constructos que definen la evaluación de las instituciones de educación superior mediante el modelo elaborado. En el capítulo correspondiente a Conclusiones, se presenta en una de las primeras instancias, la relación conceptual propuesta entre los procesos de evaluación de la gestión institucional y de los cinco subsistemas que la integran. Posteriormente se encuentra que los modelos de ecuaciones estructurales con base en la estrategia de modelación confirmatoria es una herramienta estadística adecuada en la validación del modelo teórico, que fue el procedimiento propuesto en el marco de la investigación. En cuanto al análisis del impacto del Modelo en la Planificación y la Gestión, se concluye que ésta es una herramienta útil para cerrar el círculo de evaluación institucional. La planificación y la evaluación institucional son procesos inherentes a la filosofía de gestión. Es por ello que se recomienda su práctica como de necesario cumplimiento en todas las instancias funcionales y operativas de las Instituciones de Educación Superior. ABSTRACT The purpose of this dissertation is the development of a comprehensive model of management evaluation for higher education institutions (HEIs), based on evaluating the management of different subsystems and study the impact on planning and institutional management. This model was named Institutional Assessment Comprehensive Evaluation Model for the Management of HEI (in Spanish, MIEGIES). The model incorporates the management of complexity, management issues, commitment and social responsibility and resources in addition to the university's own processes with a comprehensive view of management. The conceptual bases are established by a review of the global context of higher education, through analysis and quality assessment in university environments. The following conceptual discussions covered the management of complexity, management practice, management of university social responsibility, resources and processes, followed by a contribution of modeling and models. Finally, a theoretical overview of the scope of application of structural equation model (SEM) validation is presented. The development of the conceptual model, dimensions and indicators was carried out applying the principles of soft systems methodology (SSM). For this, the root definition (RD), the systemic rationale of the model, to further develop their components and conceptual principles are identified. The model was composed of five subsystems, called: Complexity, University Social Responsibility, Management, Process and Resources. The subsystems are considered as dimensions and measures for analysis and are critical agents for the functioning of HEIs. In matters relating to epistemology and methodology we began to identify the approach that underpins the research: Scope, population and sample and data collection instruments. The classic elements that were followed to conduct research are identified. It ends with the procedural explanation to validate the MIEGIES model. The population considered for the empirical validation study was composed of 585 people distributed among students, faculty, staff and authorities of a public Venezuelan university. The calculated sample was 238 individuals, number considered representative of the population. The application of designed and validated instruments allowed obtaining a data set, from which the MIEGIES model was validated. The MIGEIES Model validation is initiated by the theoretical analysis of concepts. For this purpose the relevant variables that can be concepts or constructs were identified. The latent variables cannot be measured directly, but require selecting indicators that best represent them. Confirmatory modeling strategy of Structural Equation Modeling (SEM) was applied. To do this, we start from a descriptive analysis of the data, estimating reliability. An exploratory factor analysis and a confirmatory factor analysis were applied. To analyze the significance of the overall models the analysis of regression coefficients and the associated ANOVA table are considered. This comprehensively specifies that the proposed model can explain the relationship between the variables defined for evaluating the management of HEIs. It was also found that this result comprehensively explains that for institutional evaluation quality management and finance are very important. It is especially relevant to emphasize the role developed by strategic planning as a management tool that supports the decision making of organizations around their usual activities and the way they should evolve in the future in order to adapt to changes and demands imposed by the environment. The statistical test of the two fitted models, the theoretical and the empirical, enabled through multivariate statistical techniques to demonstrate satisfactorily the validity and application of the proposed model for HEIs. The results confirm that the constructs that define the evaluation of HEIs in the developed model can be estimated. In the Conclusions section the conceptual relationship between the processes of management evaluation and the five subsystems that comprise it are shown. Subsequently, it is indicated that structural equation models based on confirmatory modeling strategy is a suitable statistical tool in validating the theoretical model, which was proposed in the framework of the research procedure. The impact of the model in Planning and Management indicates that this is a useful tool to complete the institutional assessment. Planning and institutional assessment processes are inherent in management philosophy. That is why its practice is recommended as necessary compliance in all functional and operational units of HEIs.

Assessing the passengers’ perception of implemented advanced management measures in bus service

The aim of this investigation is to evaluate the passenger?s perception of some attributes related to quality of bus services, and how this perception changes with the implementation of different measures. Surveys to passengers riding different bus lines were conducted in two scenarios: before the implementation of the measures and after the measures were implemented. The results of the passenger surveys were statistically analysed; then, an ordered logit model was used to analyse the differences between surveys thanks to the implemented measures. Finally, a factor analysis was done to identify the underlying unobserved factors (latent variables) that the respondents perceived

Modeling of GRBAS perceptual evaluation using spectral features obtained from an auditory-based filterbank.

Perceptual voice evaluation according to the GRBAS scale is modelled using a linear combination of acoustic parameters calculated after a filter-bank analysis of the recorded voice signals. Modelling results indicate that for breathiness and asthenia more than 55% of the variance of perceptual rates can be explained by such a model, with only 4 latent variables. Moreover, the greatest part of the explained variance can be attributed to only one or two latent variables similarly weighted by all 5 listeners involved in the experiment. Correlation factors between actual rates and model predictions around 0.6 are obtained.

Modelling the Impact of Built Environment, Geographical Scales and Latent Constructs On Individual Travel Behaviour

La relación entre la estructura urbana y la movilidad ha sido estudiada desde hace más de 70 años. El entorno urbano incluye múltiples dimensiones como por ejemplo: la estructura urbana, los usos de suelo, la distribución de instalaciones diversas (comercios, escuelas y zonas de restauración, parking, etc.). Al realizar una revisión de la literatura existente en este contexto, se encuentran distintos análisis, metodologías, escalas geográficas y dimensiones, tanto de la movilidad como de la estructura urbana. En este sentido, se trata de una relación muy estudiada pero muy compleja, sobre la que no existe hasta el momento un consenso sobre qué dimensión del entorno urbano influye sobre qué dimensión de la movilidad, y cuál es la manera apropiada de representar esta relación. Con el propósito de contestar estas preguntas investigación, la presente tesis tiene los siguientes objetivos generales: (1) Contribuir al mejor entendimiento de la compleja relación estructura urbana y movilidad. y (2) Entender el rol de los atributos latentes en la relación entorno urbano y movilidad. El objetivo específico de la tesis es analizar la influencia del entorno urbano sobre dos dimensiones de la movilidad: número de viajes y tipo de tour. Vista la complejidad de la relación entorno urbano y movilidad, se pretende contribuir al mejor entendimiento de la relación a través de la utilización de 3 escalas geográficas de las variables y del análisis de la influencia de efectos inobservados en la movilidad. Para el análisis se utiliza una base de datos conformada por tres tipos de datos: (1) Una encuesta de movilidad realizada durante los años 2006 y 2007. Se obtuvo un total de 943 encuestas, en 3 barrios de Madrid: Chamberí, Pozuelo y Algete. (2) Información municipal del Instituto Nacional de Estadística: dicha información se encuentra enlazada con los orígenes y destinos de los viajes recogidos en la encuesta. Y (3) Información georeferenciada en Arc-GIS de los hogares participantes en la encuesta: la base de datos contiene información respecto a la estructura de las calles, localización de escuelas, parking, centros médicos y lugares de restauración. Se analizó la correlación entre e intra-grupos y se modelizaron 4 casos de atributos bajo la estructura ordinal logit. Posteriormente se evalúa la auto-selección a través de la estimación conjunta de las elecciones de tipo de barrio y número de viajes. La elección del tipo de barrio consta de 3 alternativas: CBD, Urban y Suburban, según la zona de residencia recogida en las encuestas. Mientras que la elección del número de viajes consta de 4 categorías ordinales: 0 viajes, 1-2 viajes, 3-4 viajes y 5 o más viajes. A partir de la mejor especificación del modelo ordinal logit. Se desarrolló un modelo joint mixed-ordinal conjunto. Los resultados indican que las variables exógenas requieren un análisis exhaustivo de correlaciones con el fin de evitar resultados sesgados. ha determinado que es importante medir los atributos del BE donde se realiza el viaje, pero también la información municipal es muy explicativa de la movilidad individual. Por tanto, la percepción de las zonas de destino a nivel municipal es considerada importante. En el contexto de la Auto-selección (self-selection) es importante modelizar conjuntamente las decisiones. La Auto-selección existe, puesto que los parámetros estimados conjuntamente son significativos. Sin embargo, sólo ciertos atributos del entorno urbano son igualmente importantes sobre la elección de la zona de residencia y frecuencia de viajes. Para analizar la Propensión al Viaje, se desarrolló un modelo híbrido, formado por: una variable latente, un indicador y un modelo de elección discreta. La variable latente se denomina “Propensión al Viaje”, cuyo indicador en ecuación de medida es el número de viajes; la elección discreta es el tipo de tour. El modelo de elección consiste en 5 alternativas, según la jerarquía de actividades establecida en la tesis: HOME, no realiza viajes durante el día de estudio, HWH tour cuya actividad principal es el trabajo o estudios, y no se realizan paradas intermedias; HWHs tour si el individuo reaiza paradas intermedias; HOH tour cuya actividad principal es distinta a trabajo y estudios, y no se realizan paradas intermedias; HOHs donde se realizan paradas intermedias. Para llegar a la mejor especificación del modelo, se realizó un trabajo importante considerando diferentes estructuras de modelos y tres tipos de estimaciones. De tal manera, se obtuvieron parámetros consistentes y eficientes. Los resultados muestran que la modelización de los tours, representa una ventaja sobre la modelización de los viajes, puesto que supera las limitaciones de espacio y tiempo, enlazando los viajes realizados por la misma persona en el día de estudio. La propensión al viaje (PT) existe y es específica para cada tipo de tour. Los parámetros estimados en el modelo híbrido resultaron significativos y distintos para cada alternativa de tipo de tour. Por último, en la tesis se verifica que los modelos híbridos representan una mejora sobre los modelos tradicionales de elección discreta, dando como resultado parámetros consistentes y más robustos. En cuanto a políticas de transporte, se ha demostrado que los atributos del entorno urbano son más importantes que los LOS (Level of Service) en la generación de tours multi-etapas. la presente tesis representa el primer análisis empírico de la relación entre los tipos de tours y la propensión al viaje. El concepto Propensity to Travel ha sido desarrollado exclusivamente para la tesis. Igualmente, el desarrollo de un modelo conjunto RC-Number of trips basado en tres escalas de medida representa innovación en cuanto a la comparación de las escalas geográficas, que no había sido hecha en la modelización de la self-selection. The relationship between built environment (BE) and travel behaviour (TB) has been studied in a number of cases, using several methods - aggregate and disaggregate approaches - and different focuses – trip frequency, automobile use, and vehicle miles travelled and so on. Definitely, travel is generated by the need to undertake activities and obtain services, and there is a general consensus that urban components affect TB. However researches are still needed to better understand which components of the travel behaviour are affected most and by which of the urban components. In order to fill the gap in the research, the present dissertation faced two main objectives: (1) To contribute to the better understanding of the relationship between travel demand and urban environment. And (2) To develop an econometric model for estimating travel demand with urban environment attributes. With this purpose, the present thesis faced an exhaustive research and computation of land-use variables in order to find the best representation of BE for modelling trip frequency. In particular two empirical analyses are carried out: 1. Estimation of three dimensions of travel demand using dimensions of urban environment. We compare different travel dimensions and geographical scales, and we measure self-selection contribution following the joint models. 2. Develop a hybrid model, integrated latent variable and discrete choice model. The implementation of hybrid models is new in the analysis of land-use and travel behaviour. BE and TB explicitly interact and allow richness information about a specific individual decision process For all empirical analysis is used a data-base from a survey conducted in 2006 and 2007 in Madrid. Spatial attributes describing neighbourhood environment are derived from different data sources: National Institute of Statistics-INE (Administrative: municipality and district) and GIS (circular units). INE provides raw data for such spatial units as: municipality and district. The construction of census units is trivial as the census bureau provides tables that readily define districts and municipalities. The construction of circular units requires us to determine the radius and associate the spatial information to our households. The first empirical part analyzes trip frequency by applying an ordered logit model. In this part is studied the effect of socio-economic, transport and land use characteristics on two travel dimensions: trip frequency and type of tour. In particular the land use is defined in terms of type of neighbourhoods and types of dwellers. Three neighbourhood representations are explored, and described three for constructing neighbourhood attributes. In particular administrative units are examined to represent neighbourhood and circular – unit representation. Ordered logit models are applied, while ordinal logit models are well-known, an intensive work for constructing a spatial attributes was carried out. On the other hand, the second empirical analysis consists of the development of an innovative econometric model that considers a latent variable called “propensity to travel”, and choice model is the choice of type of tour. The first two specifications of ordinal models help to estimate this latent variable. The latent variable is unobserved but the manifestation is called “indicators”, then the probability of choosing an alternative of tour is conditional to the probability of latent variable and type of tour. Since latent variable is unknown we fit the integral over its distribution. Four “sets of best variables” are specified, following the specification obtained from the correlation analysis. The results evidence that the relative importance of SE variables versus BE variables depends on how BE variables are measured. We found that each of these three spatial scales has its intangible qualities and drawbacks. Spatial scales play an important role on predicting travel demand due to the variability in measures at trip origin/destinations within the same administrative unit (municipality, district and so on). Larger units will produce less variation in data; but it does not affect certain variables, such as public transport supply, that are more significant at municipality level. By contrast, land-use measures are more efficient at district level. Self-selection in this context, is weak. Thus, the influence of BE attributes is true. The results of the hybrid model show that unobserved factors affect the choice of tour complexity. The latent variable used in this model is propensity to travel that is explained by socioeconomic aspects and neighbourhood attributes. The results show that neighbourhood attributes have indeed a significant impact on the choice of the type of tours either directly and through the propensity to travel. The propensity to travel has a different impact depending on the structure of each tour and increases the probability of choosing more complex tours, such as tours with many intermediate stops. The integration of choice and latent variable model shows that omitting important perception and attitudes leads to inconsistent estimates. The results also indicate that goodness of fit improves by adding the latent variable in both sequential and simultaneous estimation. There are significant differences in the sensitivity to the latent variable across alternatives. In general, as expected, the hybrid models show a major improvement into the goodness of fit of the model, compared to a classical discrete choice model that does not incorporate latent effects. The integrated model leads to a more detailed analysis of the behavioural process. Summarizing, the effect that built environment characteristics on trip frequency studied is deeply analyzed. In particular we tried to better understand how land use characteristics can be defined and measured and which of these measures do have really an impact on trip frequency. We also tried to test the superiority of HCM on this field. We can concluded that HCM shows a major improvement into the goodness of fit of the model, compared to classical discrete choice model that does not incorporate latent effects. And consequently, the application of HCM shows the importance of LV on the decision of tour complexity. People are more elastic to built environment attributes than level of services. Thus, policy implications must take place to develop more mixed areas, work-places in combination with commercial retails.

Transition to a cyclable city: policies and variables affecting cycling commuting

The growing interest in achieving the objectives of cycling policies has increased the need to know the key variables that influence the use of the bicycle for daily mobility. This paper makes a contribution in this research line by examining a varying nature of variables – objective and psychological - and their influence on cycling commuting in the context of a “climber cycling city”: Vitoria-Gasteiz (Spain). Statistical differences of the variables were determined between cycling commuters and commuters by other modes. The objective variables analyzed allowed us to identify the cycling commuting profile in Vitoria-Gasteiz, but showed a small effect on cycling commuting. However, analyses on seven cycling psychological variables identified and defined, showed a higher influence, especially “Individual capacities” and “Non-commuting cycling habit”. Their results allowed recommending a wide et of policy initiatives. These policy recommendations were made considering that Vitoria-Gasteiz is a “city in transition” towards cycling: a high level of cycling share for the Spanish contex t and the safety issue not being the main barrier for cycling. However the psychological latent variable “Non-commuting cycling habit” indicates that normalization of the bicycle as a mode of transport needs more progress.