Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Decision Support for SWEA Inspections
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2018 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

Nurturing a good working environment is beneficial not only in the short term for keeping employees happy, but especially important for work-life longevity. Poor working conditions can severely lower the retirement age depending on the line of business. The Swedish Working Environment Authority (SWEA) is a governmental institution that regulates and enforces work environment laws.

Currently, SWEA has issues in justifying which workplaces to choose for inspection. Therefore, they are interested in implementing statistical methods to help them make decisions about which workplaces to inspect for work environment issues. This thesis implements a prototype logistic regression model to classify workplaces as suitable to visit or not.

There are two definitions for which workplaces that are visit suitable, either due to the number of deficiencies a workplace had (median group) or due to the severity of an incident at the workplace (severe group). Results are presented for both. Considering a subset of the workplaces that have been given the highest probability of being visit suitable, the prototype performed slightly better than random in the median group and significantly better than random in the severe group.

Abstract [sv]

Att fostra en bra arbetsmiljö är fördelaktigt inte bara på kort sikt för att de anställda ska vara nöjda, men framförallt för arbetslivslängd. Dålig arbetsmiljö kan sänka pensionsåldern rejält beroende på vilken bransch man är i. Arbetsmiljöverket (AV, här SWEA) är en statlig myndighet som förvaltar arbetsmiljölagarna och ser till att de efterföljs.

AV har för tillfället problem i att underbygga valet av arbetsplatser som inspekteras. Därför är dem intresserade av att implementera statistiska metoder som kan hjälpa de att välja ut inspektionsobjekt som är lämpligast att besöka. Det här examensarbetet implementerar en prototyp som använder sig av en logistisk regressionsmodell för att klassa arbetsplatser som besöksbenägna eller ej.

Det finns två definitioner av besöksbenägenhet för arbetsplatser. Antingen på grund av hur många brister den har haft (mediangruppen) eller på grund av någon allvarlig incident på arbetsplatsen (allvarliga gruppen). Resultat läggs fram för båda dessa. Om man undersöker ett urval av arbetsplatserna som blivit tilldelade störst sannolikhet att vara besöksbenägna kan man konstatera att prototypen presterade något bättre än slumpen i mediangruppen och markant bättre än slumpen i allvarliga gruppen.

Place, publisher, year, edition, pages
2018. , p. 34
Series
TRITA-EECS-EX ; 2018:506
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-233245OAI: oai:DiVA.org:kth-233245DiVA, id: diva2:1238767
External cooperation
Arbetsmiljöverket
Educational program
Master of Science in Engineering -Engineering Physics
Presentation
2018-06-13, Rum 4523, Lindstedtsvägen 5, Stockholm, Stockholm, 15:45 (English)
Supervisors
Examiners
Available from: 2018-08-31 Created: 2018-08-14 Last updated: 2018-08-31Bibliographically approved

Open Access in DiVA

Adam Ridemar Masters Thesis June 2018(2040 kB)54 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2040 kBChecksum SHA-512
6329b038da8d631bd8a9d3222de37007f0f975e48c07a3b916ca7dba2a818f1e538cddf56c8f20c32f4220b944a4949cf9e4cab0693f72c9161012bfa937d7de
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Computer and Information Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 54 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 210 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf