经验贝叶斯前后对比方法评估事故修正系数的精确度分析（英文）

发布时间：2023-04-04 05:47

　　事故修正系数(措施安全效果)的评估是交通安全管理的重要环节,经验贝叶斯(EB)方法是目前最先进、首选的方法。该方法能够解决回归到均值的问题并提高评估精度,然而,尚未有学者对EB方法所得到事故修正系数的精确度进行细致的分析,本论文旨在填补该项空白,并重点针对事故修正系数的标准差进行分析。论文采用了模拟与实际观测两项数据对EB方法进行了分析,结果表明:1) EB方法得到的事故修正系数与理论值比较接近;2)EB方法所得到事故修正系数的标准差并不能反映真实值,估计值不随真实值的变化而变化;3)基于实际数据的分析表明EB方法往往低估事故修正系数的标准差。交通安全研究人员应当注意在使用EB方法评估安全效果时,事故修正系数的方差可能存在偏差,有必要进一步优化EB方法中方差的算法。

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 Introduction
2 Methodology
    2.1 EB method for estimating CMF
    2.2 Assessing accuracy of CMF standard errors:artificial realistic data approach
    2.3 Assessing accuracy of CMF standard errors:real-world data approach
3 Data preparation
    3.1 ARD data
    3.2 Real-world data
4 Results
    4.1 Scenario I:ARD data
    4.2 Scenario II:Real-world segment with dummy treatment
5 Discussion and conclusions



本文编号：3781899