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J-GLOBAL ID：201702258896051145   整理番号：17A0398548

衝突空間的不均一性の再考:Bayes空間的に変化する係数アプローチ【Powered by NICT】

Revisiting crash spatial heterogeneity: A Bayesian spatially varying coefficients approach

著者 (4件)： Xu Pengpeng (Department of Civil Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong, China) ,  Huang Helai (School of Traffic & Transportation Engineering, Central South University, Changsha, Hunan, China) ,  Dong Ni (School of Transportation & Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Wong S.C. (Department of Civil Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong, China)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 98  ページ： 330-337  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0828A  ISSN： 0001-4575  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,衝突頻度と関連したリスク因子の間の空間的に変化する関係を調べるために行った。ベイズの空間的に変化する係数モデルを衝突周波数を予測するために,回帰係数の非構造と空間的構造化不均一性を同時に説明するために方法論的代替として導入した。提案した方法はパラメータは条件付き自己回帰事前分布,変量効果と空間相関パラメータの単一セットを含む純未構造化または純空間的に相関したランダム効果に対応する極端な値を持つによりモデル化したという点で魅力的である。フロリダ州Hillsborough郡からの三年間の事故データセットを用いた事例研究を,提案したモデルを説明するために行った。経験的分析が,重大事故発生に関する寄与因子の効果における非構造化と空間的に相関した変化の両方の存在を確認した。所見も空間的に構造化された不均一性を無視する偏ったパラメータ推定と不正確な推定をもたらす可能性があることを示唆したが,空間的にクラスター化する回帰係数を仮定する場合のみ恐らく上の平滑性の問題にさらされている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 危険因子 ,  *不均一性 ,  モデリング ,  パラメータ推定 ,  フロリダ州 ,  クラスタ化 ,  事例研究 ,  構造形成 ,  平滑度
準シソーラス用語： 実証分析 ,  空間相関 ,  事前分布 ,  回帰係数 ,  衝突周波数 ,  *空間的不均一性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 衝突周波数 ,  空間的不均一性 ,  観察されない不均一性 ,  条件付き自己回帰前 ,  Bayes推論

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 (3件)： 衝突 ,  空間的不均一性 ,  係数