文档介绍：万方数据
—睾。R弧琻—道路交通事故多元线性回归模型及其检验方法。啤董玉波临界值,。一。,唬//保穸ḿ偕璺纾得骰中国人民公安大学学报匀豢蒲О垫圭箜苄:兰兰坚竺坚里巳羔坠生璺竺竺巫旦翌堡鹖垦翌贡ん垦里蔓箜闼荑芳崂鱼驹建立道路交通事故多元线性回归的数学模型是为了进行道路交通事故预测,其预测目的就是为道路交通建设和交通管理措施的制定提供重要理论依据。如何合理、科学地预测是其中的关键问题。在实际工作中,人们通常以专业知识或实际经验为依据,建立线性回归的数学模型,使用多元线性回归分析方法对道路交通事故进行预测。而线性回归模型只是一种假设,建立的预测模型是否有意义还需进一步的检验。如果建立的预测模型没有意义,就会导致预测结果失效,为道路交通建设和交通管理措施的制定及实施提供的数据必然是错误的,其后果会使国家、集体和个人的经济利益得到重大损失。即使线性回归模型有意义,如果不考虑各因素对多元线性回归模型的显著性影响,也会致使在以后的道路交通管理中,不能有针对性、有效性和科学性地进行管理,其预测结果的实际运用效果会减弱。因此,本文根据线性回归分析基本原理建立道路交通事故的数学模型,结合回归检验原理,给出两个问题检验的具体方法:一是通过多元回归方程效果检验来确定建立的道路交通事故回归模型是否有意义;二是通过偏回归系数检验来检测导致道路交通事故发生的每个因素在线性回归模型中的作用是否显著。多元线性回归预测原理在实际问题中,导致道路交通事故发生的因素一般不少于两个。因此,此类问题为多元线性回归分析。设随机变量,,与茹。,戈:,⋯,菇。线性相关,则多元线性回归公式为:其中,#琤唬。为方程的偏回归系数。线性回归方程效果检验原理多元线性回归方程效果检验是考察观测参数与理论参数之间的差异,以此来判断建立的回归分析方程的合理性。基本方法如下:检验假设/痮:,⋯,,选用统计量其中,;毓槠椒胶停琎为残差平方和。当归方程没有意义O灾运。偏回归系数检验原理偏回归系数检验是考察事故因素在方程中的重要性。基本方法如下:检验假设日;,痩∮猛臣屏作者简介赡俑叩茸ǹ蒲P淌录际跸担赡罅摘要根据多元线性回归分析基本原理,以道路交通事故数据为研究基础,依据我国道路交通安全法及实施条例等相关规定,选择导致道路交通事故发生次数和死亡人数比例较多的主要因素:超速行驶、无驾驶证与无牌照和酒后驾驶机动车等三个因素,建立道路交通事故次数的多元线性回归分析数学模型;重点结合显著性检验原理,对所建立的回归分析模型是否有意义以及如何检测导致道路交通事故发生的各个因素对回归模型的显著作用给出了检验方法,为合理、科学和有效地进行道路交通事故预测提供了理论依据。关键词道路交通事故;多元线性回归分析;数学模型;回归检验董玉波,女,河南清丰人,副教授,系副主任。中图分类号.··望唬
万方数据
R籉,一,和国道路交通安全法实施条例》等交通法律法规进根据统计数据可知,超速行驶、不按规定让行、其中,⋯,是偏回归平方和,当超过临界值琻—保穸ḿ偕枞铡#得鱔方程饔貌幌灾为显著性水平床豢刹捎谩⒌缆方煌ㄊ碌谢毓槟P数据调查统计方法在我国道路交通事故处理实际工作中,是依据《中华人民共和国道路交通安全法》、《中华人民共行处理的。因此,道路交通事故发生的具体数据应依据上述法律法规而分类统计,主要统计各种违法行为导致道路交通事故发生的数量和死亡人数。