Modeling Traffic Crash-Flow Relationships for Intersections: Dispersion Parameter, Functional Form, and Bayes Versus Empirical Bayes Methods
Notice bibliographique
Résumé
Statistical relationships between traffic crashes and traffic flows at roadway intersections have been extensively modeled and evaluated in recent years. The underlying assumptions adopted in the popular models for intersections are challenged. First, the assumption that the dispersion parameter is a fixed parameter across sites and time periods is challenged. Second, the mathematical limitations of some functional forms used in these models, particularly their properties at the boundaries, are examined. It is also demonstrated that, for a given data set, a large number of plausible functional forms with almost the same overall statistical goodness of fit (GOF) is possible, and an alternative class of logical formulations that may enable a richer interpretation of the data is introduced. A comparison of site estimates from the empirical Bayes and full Bayes methods is also presented. All discussions and comparisons are illustrated with a set of data collected for an urban four-legged signalized intersection in Toronto, Ontario, Canada, from 1990 to 1995. In discussing functional forms, the need for some goodness-of-logic measures, in addition to the GOF measure, is emphasized and demonstrated. Finally, analysts are advised to be mindful of the underlying assumptions adopted in the popular models, especially the assumption that the dispersion parameter is a fixed parameter, and the limitations of the functional forms used. Promising directions in which this study may be extended are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».