Traffic crash fatalities in rural a

Traffic crash fatalities in rural areas account for more than
50% of all reported fatalities in traffic crashes, and most of them
occur at rural non-interstate locations. Therefore, it is of practical
significance to examine the injury patterns and the contributing
factors related to injury severity outcomes in rural non-interstate
crashes. In this paper, a hierarchical ordinal logit model incorporating
between-crash variance is utilized to capture the ordinal
nature of driver injury severities and identify the significant factors
for injury severity prediction. FB inference is applied to assess
the influence of these factors, including crash features, environmental
conditions, vehicle features and driver characteristics. The
95% BCI is utilized for variable significance tests. Without considering
the between-crash variance, an ordinary ordered logit model
was examined for model comparison purpose. The research results
illustrate that the proposed model structure is better in analyzing
the selected dataset, according to the DIC model performance
measurement, and therefore it is necessary to take into account the
between-crash variance in driver injury severity modeling.
Ten variables regarding crash, vehicle and driver characteristics
are identified to be significant in driver injury severity prediction
in rural non-interstate crashes. In this analysis, road segments far
from intersections, wet road surface conditions, and driver seatbelt
use tend to reduce driver injury severity levels. Single-vehicle
crashes, multiple-vehicle crashes, severe vehicle damage in a crash
and driver with alcohol or drug impairment increase the potential
of higher driver injury severities and fatalities. As to collision typ

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บัญชีเสียชีวิตความล้มเหลวของการจราจรในพื้นที่ชนบทมากกว่า50% ของการเสียชีวิตทั้งหมดที่รายงานในการเกิดปัญหาการจราจร และส่วนใหญ่ของพวกเขาเกิดขึ้นที่สถานไม่ใช่รัฐชนบท จึง มันเป็นของจริงความสำคัญการตรวจสอบรูปแบบการบาดเจ็บและการมีส่วนร่วมปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการบาดเจ็บรุนแรงผลในชนบทรัฐไม่ล้มเหลว ในกระดาษนี้ แบบจำลอง logit ลำดับลำดับชั้นเพจผลต่างระหว่างความล้มเหลวที่จะใช้การจับลำดับธรรมชาติของคนขับบาดเจ็บ severities และระบุปัจจัยสำคัญสำหรับการคาดเดาความรุนแรงการบาดเจ็บ FB อนุมานถูกนำไปใช้ในการประเมินอิทธิพลของปัจจัยเหล่านี้ รวมทั้งคุณสมบัติความล้มเหลว สิ่งแวดล้อมเงื่อนไข คุณสมบัติของยานพาหนะ และควบคุมลักษณะ การ95% บีซีไอจะใช้สำหรับการทดสอบตัวแปรสำคัญ โดยไม่พิจารณาถึงผลต่างระหว่างความล้มเหลว สามัญการสั่งแบบจำลอง logitการตรวจสอบเปรียบเทียบรูปแบบ ผลงานวิจัยแสดงว่าดีขึ้นในการวิเคราะห์โครงสร้างรูปแบบนำเสนอเลือกชุดข้อมูล ตามประสิทธิภาพการทำงานรุ่น DICการวัด และดังนั้นจึงจำเป็นต้องคำนึงถึงการผลต่างระหว่างความล้มเหลวในการสร้างโมเดลคนขับบาดเจ็บรุนแรงสิบตัวแปรเกี่ยวกับลักษณะความผิดพลาด ยานพาหนะ และควบคุมระบุจะสำคัญในการคาดเดาความรุนแรงบาดเจ็บขับในชนบทไม่ใช่รัฐล้มเหลว ในการวิเคราะห์นี้ ส่วนของถนนห่างไกลจากทางแยก สภาพพื้นผิวถนนเปียก และเข็มขัดนิรภัยคนขับมักใช้เพื่อ ลดระดับความรุนแรงการบาดเจ็บของโปรแกรมควบคุม รถเกิดปัญหา ล้มเหลวหลายยานพาหนะ รถรุนแรงเสียหายและไดร์เวอร์ที่ มีแอลกอฮอล์หรือยาเสพติดการด้อยค่าเพิ่มศักยภาพseverities สูงในคนขับบาดเจ็บและเสียชีวิต เป็นชนทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เสียชีวิตที่ผิดพลาดของการจราจรในพื้นที่ชนบทบัญชีกว่า
50% ของการเสียชีวิตทั้งหมดในรายงานการเกิดปัญหาการจราจรและที่สุดของพวกเขา
เกิดขึ้นในสถานที่ที่ไม่ใช่รัฐชนบท ดังนั้นจึงเป็นเรื่องของการปฏิบัติ
อย่างมีนัยสำคัญในการตรวจสอบรูปแบบการบาดเจ็บและบริจาค
ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับผลที่ได้รับบาดเจ็บรุนแรงในรัฐที่ไม่ใช่ชนบท
เกิดความผิดพลาด ในบทความนี้เป็นลำดับชั้น Incorporating ลำดับรุ่น logit
ระหว่างชนแปรปรวนถูกนำมาใช้ในการจับภาพลำดับ
ธรรมชาติของคนขับรถได้รับบาดเจ็บรุนแรงและระบุปัจจัยที่สำคัญ
ในการทำนายการบาดเจ็บรุนแรง FB อนุมานถูกนำไปใช้ในการประเมิน
อิทธิพลของปัจจัยเหล่านี้รวมถึงคุณลักษณะความผิดพลาดด้านสิ่งแวดล้อม
เงื่อนไขคุณสมบัติและลักษณะรถคนขับ
BCI 95% ถูกนำมาใช้สำหรับการทดสอบอย่างมีนัยสำคัญตัวแปร โดยไม่คำนึงถึง
ความแปรปรวนระหว่างความผิดพลาดสามัญรุ่น logit สั่งซื้อ
ได้รับการตรวจสอบเพื่อวัตถุประสงค์ในการเปรียบเทียบรูปแบบ ผลการวิจัย
แสดงให้เห็นว่าโครงสร้างรูปแบบที่นำเสนอจะดีกว่าในการวิเคราะห์
ชุดข้อมูลที่เลือกตามประสิทธิภาพ DIC รูปแบบ
การวัดและดังนั้นจึงมีความจำเป็นต้องคำนึงถึง
ความแปรปรวนระหว่างความผิดพลาดในโปรแกรมควบคุมการสร้างแบบจำลองการบาดเจ็บรุนแรง.
สิบตัวแปรที่เกี่ยวกับความผิดพลาด ยานพาหนะและคนขับรถลักษณะ
จะมีการระบุจะมีความสำคัญในการขับรถได้รับบาดเจ็บรุนแรงทำนาย
ในอุบัติเหตุที่ไม่ใช่รัฐชนบท ในการวิเคราะห์นี้ส่วนถนนไกล
จากสี่แยกสภาพพื้นผิวถนนเปียกและคนขับรถเข็มขัดนิรภัย
ใช้มีแนวโน้มที่จะลดระดับความรุนแรงของการบาดเจ็บคนขับ ยานพาหนะเดี่ยว
ล่มล่มหลายยานพาหนะ, รถเกิดความเสียหายอย่างรุนแรงในความผิดพลาด
และคนขับรถที่มีเครื่องดื่มแอลกอฮอล์หรือยาเสพติดจากการด้อยค่าเพิ่มศักยภาพ
ของความรุนแรงของการบาดเจ็บสูงกว่าขับและเสียชีวิต ในฐานะที่เป็นชนทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจราจรอุบัติเหตุเสียชีวิตในชนบทสำหรับบัญชีมากกว่า50% ของทั้งหมดที่รายงานในปัญหาอุบัติเหตุจราจร และส่วนใหญ่ของพวกเขาเกิดขึ้นในชนบทไม่ใช่รัฐสถานที่ ดังนั้น มันจริงความสำคัญที่จะศึกษารูปแบบของการบาดเจ็บ และสาเหตุปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความรุนแรงของการบาดเจ็บ ผลในชนบทไม่ใช่รัฐเกิดปัญหา ในกระดาษนี้เป็นลำดับชั้น Logit ผสมผสาน .ระหว่างความผิดพลาดถูกใช้เพื่อจับภาพ .ธรรมชาติของ severities บาดเจ็บ คนขับรถ และระบุปัจจัยสำหรับความรุนแรงของการบาดเจ็บที่พยากรณ์ สรุปคือ FB ที่ใช้ในการประเมินอิทธิพลของปัจจัยเหล่านี้รวมถึงคุณลักษณะชน สิ่งแวดล้อมเงื่อนไข คุณสมบัติ และลักษณะรถ คนขับรถ ที่95% BCI คือใช้สำหรับการทดสอบความสำคัญของตัวแปร โดยไม่พิจารณาความแปรปรวนระหว่างชนธรรมดาสั่ง Logitตรวจสอบรูปแบบการเปรียบเทียบวัตถุประสงค์ ผลการศึกษาวิจัยแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองโครงสร้างที่ดีในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เลือกไปตามแบบจำลองสมรรถนะของ DICการวัดและดังนั้นจึงมีความจำเป็นที่จะต้องเอาเข้าบัญชีระหว่างความผิดพลาดในไดรเวอร์แบบความรุนแรงของการบาดเจ็บตัวแปรสิบเกี่ยวกับชน รถ และคนขับ ลักษณะจะระบุเป็นสำคัญในโปรแกรมควบคุมความรุนแรงของการบาดเจ็บ ทำนายในชนบทของรัฐไม่ล่ม ในการวิเคราะห์ ส่วนถนนไกลจากแยกสภาพพื้นผิวถนนเปียก และคนขับคาดเข็มขัดใช้ไดรเวอร์มีแนวโน้มที่จะลดความรุนแรงของการบาดเจ็บระดับ เดียวรถเกิดปัญหา เกิดปัญหารถหลาย ความเสียหายในอุบัติเหตุรถยนต์รุนแรงและคนขับรถด้วยแอลกอฮอล์หรือยาเสพติดการเพิ่มศักยภาพของ severities การบาดเจ็บสูงกว่าคนขับเสียชีวิต เป็นประเภทการชน