Macro-level collision prediction using geographically weighted negative binomial regression
Notice bibliographique
Résumé
We developed and tested geographically weighted Poisson regression and geographically weighted negative binomial regression models using five year’s collisions, traffic, socio-demographic, road inventory, and land use data for Regina, Saskatchewan, Canada. The need for geographically weighted models became clear when Moran’s I local indicator showed that our study data contained statistically significant levels of spatial autocorrelation. Bandwidth is a required input for geographically weighted regression models. We tested fixed and adaptive bandwidths. We found that fixed bandwidth was more suitable than adaptive bandwidth in our study. Models that used fixed and adaptive bandwidth produced a wide range of parameters across zones. We think the wide range of parameters helped explain unobserved heterogeneity issues within the zones. To compare the geographically weighted Poisson and geographically weighted negative binomial models, we applied seven well-known goodness-of-fit tests. The results were inconsistent, but the cumulative residual plot developed for each model showed that the fixed bandwidth geographically weighted Poisson model and the geographically weighted negative binomial model were better at predicting collisions than were the adaptive bandwidth models. Based on the CURE plots obtained, we concluded that the geographically weighted negative binomial model with fixed bandwidth was the best model for our study data.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».