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Random-Parameter Multivariate Negative Binomial Regression for Modeling Impacts of Contributing Factors on the Crash Frequency by Crash TypesRegresión negativa binomial multivariante de parámetros aleatorios para modelar los impactos de los factores contribuyentes en la frecuencia de accidentes por tipos de accidentes.

Resumen

Las autopistas proporcionan la base para una conducción segura y eficiente. La geometría de la carretera desempeña un papel crítico en los sistemas de conducción dinámica. Factores contribuyentes como el plano, la alineación longitudinal y el volumen de tráfico, así como las características de visión de los conductores, determinan la velocidad de operación segura de autos y camiones. A su vez, la velocidad de operación influye en la frecuencia y tipo de choques en las autopistas. Los modelos independientes de binomial negativo y Poisson se consideran como los enfoques base para el modelado en este estudio. Sin embargo, los modelos de parámetros aleatorios reducen la heterogeneidad no observada y obtienen dimensiones más altas. Por lo tanto, proponemos el modelo binomial negativo multivariante de parámetros aleatorios (RPMNB) para analizar la influencia del tráfico, la velocidad, la geometría de la carretera y las características de visión en los choques traseros, choques contra barreras, otros choques, choques sin ví

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