PURPOSES : The goal of this study is the development of roundabout accident models for urban and non-urban areas. METHODS : This study performed a comparative analysis of the regional factors affecting accidents. Traffic accident data were collected for the period 2010~2014 from the TAAS data set of the Road Traffic Authority. To develop the roundabout accident models, the Poisson and negative binomial regression models were used. A total of 25 explanatory variables such as geometry, and traffic volume were used. RESULTS : The key findings are as follows: First, it was found that the null hypotheses that the number of accidents is the same should be rejected. Second, three Poisson regression accident models, which are statistically significant (${\rho}^2$ of 0.154 and 0.385) were developed. Third, it was noted that although the common variable of the three models (models I~III) is the number of entry lanes, the specific variables are entry lane width, roundabout sign, number of circulatory roadways, splitter island, number of exit lanes, exit lane width, number of approach roads, and truck apron. CONCLUSIONS : The results of this study can provide suggestive countermeasures for decreasing the number of roundabout accidents.
셀 수 있는 이산 자료 중에서 일반적인 모형에 비하여 영의 빈도가 과도하게 많이 관측되는 자료가 있다. 이러한 경우에 포아송 또는 음이항회귀모형과 같은 일반적인 회귀모형에 의한 분석은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 영과잉 포아송회귀모형과 영과잉 음이항회귀모형에 대하여 베이지안 분석을 하였다. 또한, 마코브 연쇄 몬테카롤로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용하여 모형선택을 하였다. 실제 교통사고 자료를 분석하여 이론적인 결과들을 뒷받침하였다.
본 연구는 지방부의 교통사고 특성을 분석하고 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시와 청원군의 신호교차로를 중심으로 다중선형, 포아송 및 음이항회귀모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사고특성 분석을 통해 지방부 교통사고의 특성이 요인별로 파악되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 4개의 사고모형이 개발되었다. 마지막으로 평균차로폭차($X_2$)와 교차로간거리 ($X_{11}$)가 지방부의 특성을 반영할 수 있는 특정변수로 밝혀졌다.
Objective: This study aimed to examine parenting education participation of Korean mothers in the transition to parenthood and its related variables. Method: A study sample was composed of 870 mothers whose first child was younger than one-year old from the Panel Study on Korean Children in 2008(mean age=30.1, SD = 3.69). The descriptive statistics of parenting education participation were presented. In addition, negative binomial and logistic regression models were used in Stata13 in order to examine the variables related to parenting education participation of mothers in the transition to parenthood. Results: Approximately 82% of the mothers reported that they had participated in at least one parenting education program. Further, mother's educational level, monthly household income, mother's working experience, and community type generally predicted parenting education participation of mothers. However, the effects of these variables varied by the subjects and the providing institutions. Conclusion: This study provides the overall picture of parenting education participation of Korean mothers in the transition to parenthood and its related variables. The findings can be utilized to plan more effective parenting education programs for new parents.
본 연구는 제조업 부문 기업의 공동연구개발활동이 개별 기업의 기술혁신성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 혁신유형에 대한 이론적 논의를 토대로 기술혁신을 제품혁신과 공정혁신으로 세분화하고 혁신성과에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 통제한 분석모형을 설정하였다. 2005년도 "기술혁신조사" 자료를 바탕으로, 가산자료인 혁신성과의 분포특성을 반영할 수 있는 음이항회귀모형을 활용하여 분석을 수행하였다. 분석결과에 따르면, 공동연구개발활동은 제품혁신과 공정혁신 모두에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 더불어 수도권지역에 입지한 기업들을 중심으로 보다 많은 제품혁신성과가 창출되고 있음을 실증하였으며, 기존의 연구들에서 논의된 혁신성과 관련 영향요인들이 갖는 효과를 분석하였다. 본 연구의 결과는 지역의 지속적인 성장을 이끄는 기업성장을 촉진하기 위해서는 한정된 연구자원을 효율적으로 사용할 수 있는 공동연구개발 제도를 수립하고 지식교류 네트워크를 촉진하기 위한 정책적 대안이 마련될 필요가 있음을 시사하고 있다.
본 연구는 청주시의 가로구간 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 가로구간의 사고모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해서 이 연구에서는 전체 322개 세부구간으로 분리된 간선도로의 사고 자료를 이용하여 ZAM 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. ZAM 모형의 일종인 ZIP(zero inflated Poisson model)과 ZINB(zero inflated negative binomial model)를 중심으로 분석한 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 모형의 적합성을 결정하는 Vuong 통계 값과 과분산계수 ${\alpha}$의 t 통계 값을 바탕으로 개발된 다양한 모형을 평가한 결과, 포아송, 음이항, ZIP 및 ZINB 회귀모형 중 ZINB 모형이 최적인 것으로 나타난다. 둘째, ZINB 모형은 t, ${\rho}$ 및 ${\rho}^2$값 (0.63)의 관점에서 보면, 다른 모형에 비해서 통계적으로 매우 의미 있는 모형으로 평가된다. 마지막으로, 개발된 ZINB 모형의 사고 요인은 교통량, 진출입구 수 그리고 중앙분리대 길이로 분석된다. 교통량과 진출입구 수는 사고발생에 '+'요인, 그리고 중앙분리대 길이는 '-'요인으로 평가된다.
The generalized linear mixed model(GLMM) is widely used in fitting categorical responses of clustered data. In the numerical approximation of likelihood function the normality is assumed for the random effects distribution; subsequently, the commercial statistical packages also routinely fit GLMM under this normality assumption. We may also encounter departures from the distributional assumption on the response variable. It would be interesting to investigate the impact on the estimates of parameters under misspecification of distributions; however, there has been limited researche on these topics. We study the sensitivity or robustness of the maximum likelihood estimators(MLEs) of GLMM for counts data when the true underlying distribution is normal, gamma, exponential, and a mixture of two normal distributions. We also consider the effects on the MLEs when we fit Poisson-normal GLMM whereas the outcomes are generated from the negative binomial distribution with overdispersion. Through a small scale Monte Carlo study we check the empirical coverage probabilities of parameters and biases of MLEs of GLMM.
The utilization of outpatient care services involves two steps of sequential decisions. The first step decision is about whether to initiate the utilization and the second one is about how many more visits to make after the initiation. Presumably, the initiation decision is largely made by the patient and his or her family, while the number of additional visits is decided under a strong influence of the physician. Implication is that the analysis of the outpatient care utilization requires to specify each of the two decisions underlying the utilization as a distinct stochastic process. This paper is concerned with the number of physician visits, which is, by definition, a discrete variable that can take only non-negative integer values. Since the initial visit is considered in the analysis of whether or not having made any physician visit, the focus on the number of visits made in addition to the initial one must be enough. The number of additional visits, being a kind of count data, could be assumed to exhibit a Poisson distribution. However, it is likely that the distribution is over dispersed since the number of physician visits tends to cluster around a few values but still vary widely. A recently reported study of outpatient care utilization employed an analysis based upon the assumption of a negative binomial distribution which is a type of overdispersed Poisson distribution. But there is an indication that the use of Poisson distribution making adjustments for over-dispersion results in less loss of efficiency in parameter estimation compared to the use of a certain type of distribution like a negative binomial distribution. An analysis of the data for outpatient care utilization was performed focusing on an assessment of appropriateness of available techniques. The data used in the analysis were collected by a community survey in Hwachon Gun, Kangwon Do in 1990. It was observed that a Poisson regression with adjustments for over-dispersion is superior to either an ordinary regression or a Poisson regression without adjustments oor over-dispersion. In conclusion, it seems the most approprite to assume that the number of physician visits made in addition to the initial visist exhibits an overdispersed Poisson distribution when outpatient care utilization is studied based upon a model which embodies the two-part character of the decision process uderlying the utilization.
This study deals with the accident models of rotary. The objectives is to develop the models by day and nighttime. In pursuing the above, this study gives particular attentions to collecting the data of geometric structure and accidents of 20 rotaries and developing the Poisson and negative binomial regression models using NLOGIT 4.0. The main results are as follows. First, the numbers of accident of nighttime (1.03 per 1,000 entering vehicles) were analyzed to be very higher than those of day (0.47 per 1,000 entering vehicles). Second, 4 Poisson models which were all statistically significant were developed, in which the dependent variable were both the number of accident and EPDO (equivalent property damage only). Finally, the number of entry/exit ($X_1$) and the number of entering lane ($X_5$) in the models of the number of accident, and $X_1$ in the EPDO models were adopted as the common variables. The variables were analyzed to be all positive to the dependent variables.
본 연구는 청주시 4지 신호교차로를 대상으로 한 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 143개 교차로 사고자료를 이용하여 사고유형별 특성을 비교분석하고 모형을 개발에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 정면충돌, 후미추돌, 측면직각, 접촉, 차로변경접촉 등의 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 가산자료모형 설정을 위해 과산포 검정을 한 결과 음이항 회귀모형이 선정되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 5개의 음이항 모형이 개발되었다. 셋째, 공통변수(ADT)와 특정변수를 활용하여 모형의 차이가 비교 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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