KCI등재
음이항 혼합회귀모형을 이용한 교통사고 자료분석 연구 = Motor Vehicle Crash Count Data Analysis using Negative Binomial Mixture Regression Models
저자
이재준 (The University of Georgia)
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2010
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
1485-1498(14쪽)
KCI 피인용횟수
9
제공처
It is important to analyze motor vehicle crashes in traffic safety studies. In particular, transportation safety analysts study the causes of traffic accidents and reduce the number of traffic accidents and severity of collisions via statistical analyses in a crash data. Recently, Park and Lord(2009) provided a Bayesian approach that could be used for capturing heterogeneity in a Toronto motor vehicle crash count data through the use of finite mixture regression models. In this study, we propose L2E estimation method for finite mixture regression models based on minimum integrated L2 distance between parametric conditional and true conditional mass functions. We also analyze Toronto Motor Vehicle Crashes of Park and Lord(2009) with the maximum likelihood and L2E estimations. We show that our L2E estimation for two-component mixture of negative binomial regression models provides a better overall fit in terms of capturing the heterogeneity in the count responses and providing the interpretability of component profiles via their respective covariates.
더보기교통시설에 대한 안전성 연구에 있어서 차량사고 분석은 매우 중요하다. 특히 교통사고에 대한 통계적 분석을 통해 교통안전전문가들은 그 원인을 파악하고 궁극적으로 사고 발생건수와 그 정도를 줄일 수 있을 것이다. 최근 Park과 Lord(2009)는 교통사고 자료에 존재할 수 있는 이질성(heterogeneity)을 파악하기 위해 음이항 혼합회귀모형(negative binomial mixture regression model)을 이용하였다. 본 연구에서는 혼합회귀모형을 위해 모수적 조건부 질량함수(parametric conditional mass function)와 참 조건부 질량함수(true conditional mass function) 간의 L2 거리를 이용한 L2E 추정방법을 제안하였으며, Park과 Lord의 베이지안 방법 외에도 기존의 최대우도추정법과 L2E 방법을 바탕으로 2-성분 음이항 혼합회귀모형을 이용하여 캐나다 토론토의 교통사고 자료를 재분석하였다. 분석 결과, 계산의 용이성뿐만 아니라 공변량을 통한 해석의 적절성 측면에서 L2E 방법 역시 교통사고 발생건수에 대한 추정방법으로 우수한 것으로 나타났다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)