研究影响超速相关事故严重程度的因素的空间异质性：使用具有均值异质性的相关随机参数顺序模型
摘要：宾夕法尼亚州高速驾驶引发的严重事故存在空间聚集趋势。该研究通过提取四个热点区域的四个事故数据集，进行了两个对数似然比（LR）检验，以确定是否应该对按热点区域分类的高速驾驶相关事故进行单独建模。结果表明需要进行单独建模。为了捕捉未观测到的异质性，研究采用了四个相关的随机参数顺序模型，其中包括平均值异质性，以探讨涉及至少一个超速车辆的事故严重程度的影响因素。总体而言，研究发现一些指标在空间上存在不稳定性，包括撞人事故、正面碰撞、速度限制、施工区域、光线条件（黑暗）、农村地区、老年驾驶员、闯红灯和闯停车标志。此外，酒后驾驶、超速和未系安全带在四个区域模型中呈现相对空间稳定性。该研究为预防高速驾驶相关事故提供了见解，可能有助于制定相应的事故伤害减轻政策。
作者：Renteng Yuan, Qiaojun Xiang, Zhiheng Fang, Xin Gu
论文ID：2303.12160
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-07-06