Geedipally, Lord and Dhavala 1 A Caution about using Deviance Information Criterion While Modeling Traffic Crashes Technical Communication
Notice bibliographique
Résumé
Geedipally, Lord and Dhavala 2 The Poisson-Gamma (PG) or negative binomial (NB) model still remains the most popular method used for analyzing count data. In the software WinBUGS (or any other software used for Bayesian analyses), there are different ways to parameterize the NB model. In general, either a PG (based on the Poisson-mixture) or a NB (based on the Pascal distribution) modeling framework can be used to relate traffic crashes to the explanatory variables. However, it is important to note that the way the model is parameterized will influence the output of the Deviance Information Criterion (DIC) values. The objective of this short study is to document the difference between the PG and NB models in the estimation of the DIC. This is especially important given that the NB/PG model is still the most frequently used model in highway safety research and applications. To accomplish the study objective, PG and NB models were developed using the crash data collected at 4-legged signalized intersections in Toronto, Ont. The study results showed that there is a considerable difference in the estimation of the DIC
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».