The relationship between truck acci

The relationship between truck accidents and geometric design of road sections: Poisson versus negative binomial regressions

This paper evaluates the performance of Poisson and negative binomial (NB) regression models in establishing the relationship between truck accidents and geometric design of road sections. Three types of models are considered: Poisson regression, zero-inflated Poisson (ZIP) regression, and NB regression. Maximum likelihood (ML) method is used to estimate the unknown parameters of these models. Two other feasible estimators for estimating the dispersion parameter in the NB regression model are also examined: a moment estimator and a regression-based estimator. These models and estimators are evaluated based on their (i) estimated regression parameters, (ii) overall goodness-of-fit, (iii) estimated relative frequency of truck accident involvements across road sections, (iv) sensitivity to the inclusion of short road sections, and (v) estimated total number of truck accident involvements. Data from the Highway Safety Information System are employed to examine the performance of these models in developing such relationships. The evaluation results suggest that the NB regression model estimated using the moment and regression-based methods should be used with caution. Also, under the ML method, the estimated regression parameters from all three models are quite consistent and no particular model outperforms the other two models in terms of the estimated relative frequencies of truck accident involvements across road sections. It is recommended that the Poisson regression model be used as an intial model for developing the relationship. If the overdispersion of accident data is found to be moderate or high, both the NB and ZIP regression models could be explored. Overall, the ZIP regression model appears to be a serious candidate model when data exhibit excess zeros, e.g. due to underreporting. However, the interpretation of the ZIP model can be difficult.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความสัมพันธ์ระหว่างการเกิดอุบัติเหตุรถบรรทุกและออกแบบรูปทรงเรขาคณิตส่วนถนน: Poisson กับแสดงทวินามลบกระดาษนี้ประเมินประสิทธิภาพการทำงานของ Poisson และลบทวินาม (NB) รุ่นถดถอยในการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างการเกิดอุบัติเหตุรถบรรทุกและออกแบบรูปทรงเรขาคณิตส่วนถนน ถือว่าเป็นรุ่นสามชนิด: Poisson ถดถอย ศูนย์ลมถดถอย Poisson (ZIP) และถดถอย NB โอกาสสูงสุด (ML) วิธีใช้เพื่อประเมินไม่รู้จักพารามิเตอร์ของโมเดลเหล่านี้ นอกจากนี้ยังมีการตรวจสอบสอง estimators อื่น ๆ เป็นไปได้สำหรับการประมาณพารามิเตอร์การกระจายในแบบจำลองถดถอย NB: ประมาณการช่วงเวลาและประมาณการถดถอยตาม รุ่นและ estimators เหล่านี้จะถูกประเมินอิงพารามิเตอร์การถดถอย (i) ประเมิน, (ii) โดยรวมความดีของพอดี, (iii) โดยประมาณความถี่สัมพัทธ์ของคะรุอุบัติเหตุรถบรรทุกข้ามถนนส่วน, (iv) ความไวรวมของถนนสั้นส่วน และ (v) ประมาณการจำนวนรถบรรทุกอุบัติเหตุส่วนร่วมกับ ข้อมูลจากระบบข้อมูลความปลอดภัยของทางหลวงที่ถูกว่าจ้างเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลเหล่านี้ในการพัฒนาความสัมพันธ์ดังกล่าว ผลการประเมินผลแนะนำว่า แบบจำลองถดถอย NB โดยประมาณโดยใช้ช่วงเวลาและวิธีการถดถอยควรใช้ ด้วยความระมัดระวัง ยัง วิธี ML พารามิเตอร์การถดถอยที่ประมาณจากทั้งสามรุ่นจะค่อนข้างสอดคล้องกัน และไม่มีรูปแบบเฉพาะมีประสิทธิภาพสูงกว่าตัวอื่น ๆ สองรุ่นในแง่ของความถี่สัมพัทธ์โดยประมาณของคะรุอุบัติเหตุรถบรรทุกข้ามถนนส่วน ขอแนะนำว่า แบบจำลองถดถอยปัวซองที่ใช้เป็นแบบ intial สำหรับพัฒนาความสัมพันธ์ ถ้า overdispersion ข้อมูลอุบัติเหตุที่พบเป็นปานกลาง หรือสูง แบบจำลองถดถอยทั้ง NB และไปรษณีย์อาจได้รับการสำรวจ โดยรวม แบบจำลองถดถอยไปรษณีย์ปรากฏจะ ต้องเป็นผู้สมัครจริงจังรุ่นเมื่อข้อมูลแสดงเลขศูนย์เกิน เช่นเนื่องจาก underreporting อย่างไรก็ตาม การตีความของรูปแบบ ZIP ได้ยาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความสัมพันธ์ระหว่างการเกิดอุบัติเหตุรถบรรทุกและการออกแบบทางเรขาคณิตของส่วนของถนน: Poisson เมื่อเทียบกับการถดถอยทวินามเชิงลบกระดาษนี้มีการประเมินประสิทธิภาพของ Poisson และทวินาม (NB) รุ่นถดถอยเชิงลบในการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างการเกิดอุบัติเหตุรถบรรทุกและการออกแบบทางเรขาคณิตของส่วนท้องถนน สามประเภทของแบบจำลองจะพิจารณา: Poisson ถดถอยศูนย์พอง Poisson (ไปรษณีย์) ถดถอยและ NB ถดถอย ความน่าจะเป็นสูงสุด (ML) วิธีการที่ใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักรูปแบบเหล่านี้ สองประมาณค่าที่เป็นไปได้อื่น ๆ สำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์ในการกระจายตัวแบบการถดถอย NB ยังมีการตรวจสอบ: ประมาณการช่วงเวลาและประมาณการถดถอยตาม รูปแบบเหล่านี้และประมาณค่าได้รับการประเมินบนพื้นฐาน (i) การประมาณค่าพารามิเตอร์การถดถอยของพวกเขา (ii) โดยรวมของคุณงามความดีของพอดี (iii) ประมาณความถี่สัมพัทธ์ของหยั่งทราบอุบัติเหตุรถบรรทุกข้ามส่วนของถนน (iv) ความไวในการรวมของถนนสั้น ส่วนและ (v) ประมาณจำนวนหยั่งทราบอุบัติเหตุรถบรรทุก ข้อมูลจากระบบข้อมูลด้านความปลอดภัยทางหลวงหมายเลขที่ใช้ในการตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของรูปแบบเหล่านี้ในการพัฒนาความสัมพันธ์ดังกล่าว ผลการประเมินแสดงให้เห็นว่ารูปแบบการถดถอย NB ประมาณโดยใช้ช่วงเวลาและวิธีการถดถอยตามที่ควรจะใช้ด้วยความระมัดระวัง นอกจากนี้ตามวิธี ML พารามิเตอร์ถดถอยประมาณจากทั้งสามรุ่นที่มีความสอดคล้องกันมากและไม่มีรูปแบบเฉพาะมีประสิทธิภาพดีกว่าอีกสองรุ่นในแง่ของความถี่ญาติประมาณหยั่งทราบอุบัติเหตุรถบรรทุกข้ามส่วนของถนน ก็จะแนะนำว่ารูปแบบการถดถอยปัวซองนำมาใช้เป็นรูปแบบการ intial สำหรับการพัฒนาความสัมพันธ์ หาก overdispersion ของข้อมูลการเกิดอุบัติเหตุพบว่าเป็นปานกลางหรือสูงทั้ง NB ไปรษณีย์รุ่นถดถอยอาจได้รับการสำรวจ โดยรวม, แบบการถดถอยไปรษณีย์ดูเหมือนจะเป็นรูปแบบที่ผู้สมัครร้ายแรงเมื่อข้อมูลที่แสดงเลขศูนย์เกินเช่นเนื่องจาก underreporting อย่างไรก็ตามการตีความหมายของรูปแบบการไปรษณีย์ที่อาจเป็นเรื่องยาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสัมพันธ์ระหว่างการเกิดอุบัติเหตุรถบรรทุกและการออกแบบทางเรขาคณิตของส่วนถนน : เมื่อเทียบกับลบแบบสมการถดถอยปัวซอกระดาษนี้จะประเมินประสิทธิภาพของปัวซงและลบแบบทวินาม ( NB ) ในการสร้างรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างอุบัติเหตุรถบรรทุกและการออกแบบทางเรขาคณิตของส่วนถนน สามประเภทของแบบจำลองจะถือว่า : ปัวซงสมการถดถอย ศูนย์พองปัวซง ( Zip ) การถดถอย และหมายเหตุการถดถอย ความน่าจะเป็นสูงสุด ( ml ) ใช้วิธีประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักของโมเดลเหล่านี้ สองอื่น ๆที่เป็นไปได้วิธีการประมาณพารามิเตอร์ในตัวแบบการถดถอยการ NB ยังตรวจสอบ : ประมาณการเวลาและสรุปตาม รูปแบบเหล่านี้และวิธีการได้รับการประเมินตาม ( 1 ) ( 2 ) การประมาณค่าความดีทั้งหมดของพอดี ( 3 ) ประเมินเทียบความถี่ของอุบัติเหตุรถบรรทุก involvements ส่วนข้ามถนน ( 4 ) ความไวในการรวมของ ส่วน ถนน สั้น และ ( v ) รวมประมาณจำนวน involvements อุบัติเหตุรถบรรทุก ข้อมูลจากระบบข้อมูลความปลอดภัยบนทางหลวง เพื่อใช้ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลเหล่านี้ในการพัฒนาความสัมพันธ์ดังกล่าว ผลการประเมิน พบว่า แบบจำลองการถดถอยโดยใช้เวลา NB ) และสมการถดถอยโดยวิธีควรใช้ด้วยความระมัดระวัง นอกจากนี้ ภายใต้มิลลิลิตรวิธีประมาณพารามิเตอร์การถดถอยจากทั้งสามรุ่น มีความสอดคล้องกันมากและยังไม่มีรูปแบบมีประสิทธิภาพดีกว่าอีกสองรุ่นในแง่ของการประมาณความถี่ของการเกิดอุบัติเหตุรถบรรทุก involvements ในส่วนถนน ขอแนะนําว่า แบบจำลองการถดถอยปัวซงสามารถใช้เป็นแบบจำลองยูคาลิปตัสเพื่อพัฒนาความสัมพันธ์ ถ้า overdispersion ข้อมูลอุบัติเหตุที่พบเป็นปานกลางหรือสูง ทั้ง NB และซิปถดถอยแบบจำลองสามารถสำรวจ โดยรวมแล้วซิปจะเป็นแบบจำลองการถดถอยแบบจริงจัง เมื่อข้อมูลมีผู้สมัครเกิน 1 เช่น เนื่องจาก underreporting . อย่างไรก็ตาม การตีความของซิปแบบได้ยาก