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J-GLOBAL ID：201702262046811873   整理番号：17A0302483

固有整合に基づくデータの交通事故に対するリスクファクターの分析【JST・京大機械翻訳】

A Risk Analysis of Fatal Factors in Traffic Accidents Based on Inherent Matching Pairs

著者 (5件)： Zhang Hao (School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University, MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology) ,  Ma Lu (School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University, MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology) ,  Yu Hongxi (Beijing Municipal Com mission of Transport) ,  Chen Dalin (Urban Planning and Design Institute,China Urban Construction Design &Research Institute co.Ltd) ,  Yan Xuedong (School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University, MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology)
資料名： Jiaotong Xinxi yu Anquan  (Jiaotong Xinxi yu Anquan)
巻： 34  号： 5  ページ： 61-67  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3145A  ISSN： 1674-4861  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自動車の乗客の道路交通事故における死亡リスクの大きさは多くの要因に影響される。交通事故における致亡因子の非線形効果を分析するために,米国の交通事故死亡分析報告(FARS)のデータに基づき,自動車乗客の事故結果をマッチングして選別し,固有マッチングデータを得た。さらに,相対的死亡リスクを測定指標として,非パラメータロジスティック回帰法を用いて,性別,年齢,シートベルトの使用状況,および座席位置の4つの因子が致亡の傷害に与える影響のメカニズムを明らかにした。これは交通安全政策の制定と交通安全措置の実施に重要な根拠を提供することが期待される。それ以外に、非パラメーターLOGISTICモデルは年齢が連続変数として重要な非線形影響を与えることができる。研究結果により、固有マッチングペアのデータ構造は外部因子のモデルに対する干渉を排除でき、しかも性別、年齢、シートベルトの使用情況及び座席位置の4つの要素は交通事故における自動車の乗客死亡リスクの大きさに顕著な影響を与えることが明らかになった。女性の死亡リスクは男性より15.9%高かった(対数)。ベルトを使用することによって,74.8%の死亡リスクを減少させることができた。死亡リスクはランダムに乗客の年齢の上昇とともに上昇する傾向を示した。マウスの左側と左側の中間位置は最も安全な位置である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 座席 ,  女性 ,  自動車 ,  交通安全 ,  男性 ,  シートベルト ,  乗客 ,  *交通事故 ,  道路交通 ,  データ構造 ,  *危険因子 ,  安全性
準シソーラス用語： 性別 ,  ロジスティック回帰分析 ,  死亡リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： traffic safety ,  vehicle occupants ,  nonparametric logistic regression ,  inherent matching pairs ,  relative risk of fatality

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 固有 ,  整合 ,  交通 ,  事故 ,  リスクファクター ,  分析