| 论文名称 | 县市及乡镇市区层级之事故频次模式：不同曝光量变量设定之效果 |
| 年别 | 109 |
| 学位 | 硕士 |
| 学校系所 | 国立阳明交通大学 运输与物流管理学系 |
| 作者 | 姜学谕 |
| 指导教授 | 邱裕钧 |
| 论文摘要 | 2020年，台湾共发生362,259起道路交通事故，造成3,000人死亡，经济损失达4%~6% GDP。如何有效地减少事故件数至关重要。中央与地方政府联合实施的《全国改善道路交通秩序与安全计划（IRTOS）》，旨在检视台湾各辖区的事故率，找出事故多发区域，提出有效对策，提高道路交通安全。然而，事故率可能会因不同的曝光量而有显着差异。如何在计算和比较不同管辖区的事故率时选择最合适的曝光量非常重要。 基于此，本研究旨在分别调查县市和乡镇市区层面的事故与曝光量之间的统计关系。选择了四个常用的曝光量：人口、登记车辆数、延车公里和汽柴油销售量。还选择了其他解释变量，包括交通量、道路变量、社会经济和天气条件。使用负二项式（NB）的计数模型，分别基于台湾 2016 年至 2019 年的事故数据，在选定的曝光量和其他解释变量下对 A1 事故和 A2 事故进行回归分析。观察AIC、BIC 等绩效评估指标报告并执行LR比率测试以检查模型之间性能的显着差异。此外，为了适应样本之间潜在的空间和时间依赖性，使用阶层模型并测试了两个分组，一组为同一辖区的年份分组，另一组为同一县市的乡镇分组。 ICC（组内相关系数）值显示同一县市的乡镇分组对A1事故和A2事故有很显着的影响，表明阶层模型是首选。估计和测试结果表明，不同级别和事故严重程度的最佳曝光量各不相同。对于县市级别模型，四种曝光量并无显着不同，而乡镇市区级别最佳曝光量则是油品销售量和车辆登记数。其他经过显着检验的解释变量是失业率、人口密度、土地面积和医院数量。 |
| 附件下载 | 纸本论文开放日期:立即公开 (论文电子档:2026年8月31日后开放外部浏览) |
| 张贴日 | 2021/09/02 |
| Hashtags |
查看次数:
173