a Poisson-Tweedie Eloszlás alkalmazása az ütközési frekvencia adatok elemzésében

jan 20, 2022
admin

ez a cikk egy tanulmányt ír le, amely a Poisson-Tweedie eloszlást alkalmazza az ütközési frekvencia modellek fejlesztésében. A Poisson-Tweedie Eloszlás egységes keretrendszert kínál a túlméretezett, alulméretezett, nulla felfújt, térbeli és longitudinális számlálási adatok, valamint több hasonló vagy vegyes típusú válaszváltozó modellezésére. A varianciafüggvény formája egyszerű, és megadható a diszperzió szorzatához hozzáadott átlagként és a P hatványra emelt átlagként.a Poisson-Tweedie Eloszlás rugalmassága a tartomány nak, – nek P, amely magában foglalja a pozitív valós számértékeket. A Poisson-Tweedie eloszlási modellek speciális esetei közé tartozik a negatív binomiális (NB1) modell lineáris formája, amelynek P értéke 1,0, a geometriai Poisson (GeoP) modell, amelynek P értéke 1,5, a negatív binomiális (NB2) modell másodfokú formája, amelynek P értéke 2.0, és a Poisson inverz Gauss (PIG) modell, amelynek P értéke 3,0. Ebben a tanulmányban egy sor modellt fejlesztettek ki a Poisson-Tweedie eloszlással, a teljesítményparaméter értékének korlátozása nélkül, valamint az NB1, GeoP, NB2 és PIG modelleket képviselő teljesítményparaméter specifikus értékeivel. Megvizsgáltuk a fix és változó diszperziós paraméterek (azaz a kovariánsok függvényében történő diszperzió) hatását a varianciára és a várható ütközési gyakoriságra vonatkozó becslésekre is. A modellek kifejlesztéséhez három év (2012-2014) baleseti adatokat használtak fel a városi háromlábú stop-vezérelt kereszteződésekből és a városi négylábú jelzett kereszteződésekből Florida államban. Megállapították, hogy a Poisson-Tweedie modellek vagy a GeoP modellek jobban teljesítenek, ha a diszperziós paraméter állandó vagy rögzített. A változó diszperziós paraméterrel az NB2 és a PIG modellek jobban teljesítettek, mindkettő ugyanolyan jól teljesített. Ezenkívül a rögzített diszperziós paraméterértékeket kisebbnek találták azokban a modellekben, ahol a teljesítményparaméter értéke magasabb volt. Megvitatták a modellek eltérését a súlytényező becsléseiben, várható ütközési gyakoriság, valamint a veszélyes helyek biztonságjavításának lehetősége az empirikus Bayes-módszer alapján.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.