aplicarea distribuției Poisson-Tweedie în analiza datelor de frecvență de avarie

ian. 20, 2022
admin

această lucrare descrie un studiu care aplică distribuția Poisson-Tweedie în dezvoltarea modelelor de frecvență de avarie. Distribuția Poisson-Tweedie oferă un cadru unificat pentru a modela date de numărare exagerate, subdispersate, umflate la zero, spațiale și longitudinale, precum și variabile de răspuns multiple de tipuri similare sau mixte. Forma funcției sale de varianță este simplă și poate fi specificată ca medie adăugată la produsul dispersiei și medie ridicată la puterea P. flexibilitatea distribuției Poisson-Tweedie se află în domeniul P, care include valori pozitive ale numărului real. Cazurile speciale ale modelelor de distribuție Poisson-Tweedie includ forma liniară a modelului binomial negativ (NB1) cu P egal cu 1,0, modelul geometric Poisson (GeoP) cu P egal cu 1,5, forma pătratică a modelului binomial negativ (NB2) cu P egal cu 2.0, și modelul Gaussian (porc) invers Poisson cu P egal cu 3.0. O serie de modele au fost dezvoltate în acest studiu folosind distribuția Poisson-Tweedie fără restricții asupra valorii parametrului de putere, precum și cu valori specifice ale parametrului de putere reprezentând modelele NB1, GeoP, NB2 și PIG. Au fost examinate, de asemenea, efectele parametrilor de dispersie fixă și variabilă (adică dispersia în funcție de covariabile) asupra varianței și estimărilor așteptate ale frecvenței de avarie. Trei ani (2012-2014) de date de avarie din intersecțiile urbane cu trei picioare controlate de oprire și intersecțiile urbane semnalizate cu patru picioare din statul Florida au fost folosite pentru a dezvolta modelele. Modelele Poisson-Tweedie sau modelele GeoP s-au dovedit a avea performanțe mai bune atunci când parametrul de dispersie a fost constant sau fix. Cu parametrul de dispersie variabil, s-a constatat că modelele NB2 și PIG au performanțe mai bune, ambele având performanțe la fel de bune. De asemenea, valorile parametrilor de dispersie fixă s-au dovedit a fi mai mici la modelele cu o valoare mai mare a parametrului de putere. Variația între modele în estimările lor privind factorul de greutate, frecvența preconizată a accidentelor și potențialul de îmbunătățire a siguranței siturilor periculoase pe baza metodei empirice Bayes a fost, de asemenea, discutată.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.