衝突頻度データ解析におけるポアソン-ツイード分布の適用

1月 20, 2022
admin

ここでは、衝突頻度モデルの開発にポアソン-ツイード分布を適用する研究について述べた。 Poisson-Tweedie分布は、過分散、過分散、ゼロ膨張、空間、および縦方向のカウントデータ、および類似または混合タイプの複数の応答変数をモデル化する統一されたフ その分散関数の形式は単純であり、分散の積に加えられた平均とpのべき乗に上げられた平均として指定することができます。 ポアソン-ツイディー分布モデルの特殊なケースには、Pが1.0の負の二項(NB1)モデルの線形形式、Pが1.5の幾何学的ポアソン(GeoP)モデル、Pが2の負の二項(NB2)モデルの二次形式があります。0、およびPが3.0に等しいポアソン逆ガウス(PIG)モデル。 一連のモデルは、パワーパラメータの値だけでなく、NB1、GeoP、NB2、およびPIGモデルを表すパワーパラメータの特定の値に制限なしにポアソン-ツイード分布を使用して 分散および予想される衝突頻度推定値に対する固定および可変分散パラメータ(共変量の関数としての分散)の影響も調べた。 フロリダ州の都市三脚停止制御交差点と都市四脚信号交差点からの衝突データの三年間(2012年から2014年)は、モデルを開発するために使用されました。 Poisson-TweedieモデルまたはGeopモデルは,分散パラメータが一定または固定されている場合に良好に機能することが分かった。 分散パラメータを変化させると、NB2とPIGモデルは、両方が同様によく実行して、より良い実行することが判明しました。 また,固定分散パラメータ値はパワーパラメータの値が高いモデルでは小さくなることが分かった。 経験的Bayes法に基づく危険現場の重量係数,予想衝突頻度,安全性向上の可能性の推定におけるモデル間の変化についても議論した。

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