PURPOSES : This study deals with Rotary by Accident Occurrence Location. The purpose of this study is to develop the accident models of rotary by location. METHODS : In pursuing the above, this study gives particular attentions to developing the appropriate models using multiple linear, Poisson and negative binomial regression models and statistical analysis tools. RESULTS : First, four multiple linear regression models which are statistically significant(their $R^2$ values are 0.781, 0.300, 0.784 and 0.644 respectively) are developed, and four Poisson regression models which are statistically significant(their ${\rho}^2$ values are 0.407, 0.306, 0.378 and 0.366 respectively) are developed. Second, the test results of fitness using RMSE, %RMSE, MPB and MAD show that Poisson regression model in the case of circulatory roadway, pedestrian crossing and others and multiple linear regression model in the case of entry/exit sections are appropriate to the given data. Finally, the common variable that affects to the accident is adopted to be traffic volume. CONCLUSIONS : 8 models which are all statistically significant are developed, and the common and specific variables that are related to the models are derived.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권4호
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pp.537-546
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2012
In this paper, for analyzing binary data, Poisson regression with offset and logistic regression are compared with respect to the power via simulations. Poisson distribution can be used as an approximation of binomial distribution when n is large and p is small; however, we investigate if the same conditions can be held for the power of significant tests between logistic regression and offset poisson regression. The result is that when offset size is large for rare events offset poisson regression has a similar power to logistic regression, but it has an acceptable power even with a moderate prevalence rate. However, with a small offset size (< 10), offset poisson regression should be used with caution for rare events or common events. These results would be good guidelines for users who want to use offset poisson regression models for binary data.
This study deals with the traffic accidents by weather condition. The objectives are to comparatively analyze the characteristics, and to develop the models of traffic accidents by weather condition. In pursuing the above, this paper gives particular attentions to testing the differences between two groups, and developing the models(Poisson and negative binomial regression) using the data of domestic circular intersections. The main results are as follows. First, three Poisson models and one negative binomial models which were all statistically significant were developed using the number of accident and EPDO by the clear weather and other as the dependant variables. Second, the differences between two models were comparatively analyzed using the chosen variables. This paper might be expected to give some implications to traffic safety policy-making to reduce and prevent the traffic accidents in circular intersections.
Kim, Hyun-Joong;Balgobin Nandram;Kim, Seong-Jun;Choi, Il-Su;Ahn, Yun-Kee;Kim, Chul-Eung
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권2호
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pp.381-397
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2004
The marginal likelihood has become an important tool for model selection in Bayesian analysis because it can be used to rank the models. We discuss the marginal likelihood for Poisson regression models that are potentially useful in small area estimation. Computation in these models is intensive and it requires an implementation of Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. Using importance sampling and multivariate density estimation, we demonstrate a computation of the marginal likelihood through an output analysis from an MCMC sampler.
PURPOSES : The goal of this study is the development of roundabout accident models for urban and non-urban areas. METHODS : This study performed a comparative analysis of the regional factors affecting accidents. Traffic accident data were collected for the period 2010~2014 from the TAAS data set of the Road Traffic Authority. To develop the roundabout accident models, the Poisson and negative binomial regression models were used. A total of 25 explanatory variables such as geometry, and traffic volume were used. RESULTS : The key findings are as follows: First, it was found that the null hypotheses that the number of accidents is the same should be rejected. Second, three Poisson regression accident models, which are statistically significant (${\rho}^2$ of 0.154 and 0.385) were developed. Third, it was noted that although the common variable of the three models (models I~III) is the number of entry lanes, the specific variables are entry lane width, roundabout sign, number of circulatory roadways, splitter island, number of exit lanes, exit lane width, number of approach roads, and truck apron. CONCLUSIONS : The results of this study can provide suggestive countermeasures for decreasing the number of roundabout accidents.
Poisson regression and negative binomial regression are usually used to analyze counting data; however, these models are unsuitable for fit zero-inflated data that contain unexpected zero-valued observations. In this paper, we review the zero-inflated regression in which Bernoulli process and the counting process are hierarchically mixed. It is known that zero-inflated regression can efficiently model the over-dispersion problem. Vuong statistic is employed to compare performances of the zero-inflated models with other standard models.
PURPOSES: The operational characteristics of roundabouts are generally influenced by location as well as traffic volume. The goal of this study is to develop urban and rural roundabout accident models and to discuss safety improvement guidelines based on the model. METHODS : To analyze accidents, count data models are utilized in this study. This study used accident data from 2010 to 2013 for 56 roundabouts collected from the Traffic Accident Analysis System (TASS) of Road Traffic Authority. Poisson and negative binomial regression models were developed for this study using NLOGIT 4.0. RESULTS : The main results are as follows. First, the hypotheses that there are distributional differences in the number of accidents and injuries/fatalities among rural and urban roundabouts were accepted. Second, Poisson and negative binomial regression accident models, which were all statistically significant, were developed. Seven independent variables, which were statistically significant, were adopted. Third, the common variable of models was evaluated to be traffic volume. CONCLUSIONS : This study developed two negative binomial roundabout accident models and suggested some accident reduction strategies. The results are expected to give some implications to the safety improvement of roundabout.
PURPOSES : This study deals with traffic accidents involving trucks. The objective of this study is to develop a traffic accident model for trucks at roundabouts. METHODS : To achieve its objective, this study gives particular attention to develop appropriate models using Poisson and negative binomial regression models. Traffic accident data from 2007 to 2014 were collected from TAAS data set of road traffic authority. Thirteen explanatory variables such as geometry and traffic volume were used. RESULTS : The main results can be summarized as follows: (1) two statistically significant Poisson models (${\rho}^2=0.398$ and 0.435) were developed, and (2) the analysis revealed the common variables to be traffic volume, number of exit lanes, speed breakers, and truck apron width. CONCLUSIONS : Our modeling reveals that increasing the number of speed breakers and speed limit signs, and widening the truck apron width are important for reducing the number of truck accidents at roundabouts.
This study deals with the roundabout accidents. The goal of this study is to develop the sideswipe accident models at roundabout. In the pursuing the above, this study gives particular attentions to collecting the data of geometric structure and accidents of 54 roundabouts in Korea and developing the Poisson and negative binomial regression models. The main results are as follows. First, sideswipe accident is analyzed to be the highest frequency that is 39.5% of total accident data. Second, Poisson models which is statistically significant is developed. Finally, traffic volume per approach($X_1$), number of circulatory roadway($X_3$), operation of parking lot($X_4$) and width of circulatory roadway($X_6$) are adopted as the common variables. This study might be expected to give some implications to the accident research on the roundabout.
The goal of this study is to develop the accident models of motorcycle at roundabouts. In the pursuing the above, this study gives particular attentions to developing the appropriate models using ZAM. The main results are as follows. First, the evaluation of various developed models by the Vuong statistic and over-dispersion parameter shows that ZINB is analyzed to be optimal among Poisson, NB, ZIP(zero-inflated Poisson) and ZINB regression models. Second, the traffic volume, width of central island and width of approach are evaluated to be important variables to the accidents. Finally, the common variables that affect to the accident are selected to be traffic volume and width of approach. This study might be expected to give some implications to the accident research on the roundabout by motorcycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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