基于双变量有序Probit模型的出租车事故致因分析

出租车是我国城市公共交通的重要组成部分,但其事故率一直较高且缺乏深度研究。为有效研究出租车事故的致因机理,2015—2017年于西安、西宁、吉林、汕头四城市开展了随机问卷调查工作,收集了出租车驾驶员的基本信息、工作条件、健康状况、不良驾驶行为频率及过去两年内的事故经历,共获取2391份有效问卷。对各变量进行描述性统计及皮尔森相关性检验后,考虑到事故经历包含财产损失事故数和受伤事故数两类,且均为有序变量,引入双变量有序Probit模型分析驾驶员基本信息、工作条件、健康状况、不良驾驶行为与两类事故发生的关系。结果表明:模型似然比检验结果显著(χ^(2)=4.38,p=0.036),拒绝γ=0的假设,同时,误差项的相关系数ρ=0.145,表明财产损失事故与受伤事故间存在正相关关系,适合使用双变量模型进行建模;Wald检验的结果显著(χ^(2)=60.37,p<0.001)表明各致因因素对两类事故发生的影响不完全相同。驾驶员基本信息中,只有年龄与受伤事故呈显著负相关;工作条件中的4个变量与财产损失事故显著相关,但与受伤事故之间没有显著关联;驾驶员的健康状况和不良驾驶行为频率与两类事故的发生均呈显著正相关。出租车行业管理部门与出租车公司应协同合作,从改善工作条件、提升健康水平及减少不良驾驶行为频率3个角度出发,共同治理出租车事故,促进城市公共交通安全运营。

基于多元回归的出租车事故风险因素分析

近年来,由于出租车伤亡事故率不断增加,分析出租车交通伤亡事故的影响因素,降低出租车交通事故率显得十分重要。本文将出租车交通事故的影响因素分为人的因素、物的因素、环境因素和管理因素4类。通过统计分析出租车的伤亡事故数据,利用多元Logistic回归模型进行分析,将人的因素、物的因素、环境因素和管理因素作为自变量,建立了出租车伤亡事故影响因素回归模型,利用似然比检验得出了人的因素和管理因素对发生出租车伤亡事故的显著水平小于0.05,而物的因素和环境因素对发生出租车伤亡事故的显著水平大于0.05。结果表明,人的因素和管理因素对发生出租车伤亡事故有着显著影响,而环境因素和车辆设备因素对发生出租车伤亡事故影响较小,其中监管不力、疲劳驾驶和未系安全带是引发出租车伤亡事故的主要原因,政府和相关部门应该对这些方面加强整治和管理,以期减少和预防出租车交通事故的发生,保障人民的生命财产安全。

论出租车交通事故侵权责任主体的认定

对出租车交通事故侵权责任主体进行认定时,应根据不同的运营模式,并结合"运行控制"和"运行利益"的标准来进行判断。在公司经营制模式中,出租车公司是赔偿责任主体;在挂靠经营制模式中,挂靠者是赔偿责任主体,被挂靠不承担赔偿责任;在承包经营制模式中,承包方是赔偿责任主体,发包方负连带赔偿责任;在租赁经营制模式中,出租人是否承担连带赔偿责任,以出租人对承租人的驾驶资格是否知情为前提。

数据挖掘技术在出租车交通事故分析中的应用

将数据挖掘中的聚类分析技术应用到出租车交通事故分析系统中,以充分发挥数据挖掘的特点,深入研究出租车交通事故中肇事司机的共同特征,有针对性提出相应管理办法,从而提高交通事故数据的利用价值.

考虑空间聚集特征的出租车交通事故影响因素分析

为有效甄别出租车交通事故成因,以美国芝加哥市区77个交通小区为基本单位,收集了2016~2018年各交通小区内出租车交通事故及出租车出行OD、人口分布、经济社会发展、土地利用性质、道路交通基础设施等数据,引入贝叶斯残差项反映某一交通小区对其他小区的空间影响效应,利用交通小区间的出租车出行联系替代小区间地理距离来构建空间权重矩阵,根据全局空间自相关Moran指数检验各交通小区间出租车事故率的空间相关性,并构建了贝叶斯条件自回归模型以辨识出租车事故率的显著性影响因素。结果表明:研究区域内出租车事故率存在显著的空间正相关性,出租车出行次数、平均单次行程时间与交通小区内出租车下车比率是出租车事故率的3个关键性影响因素,呈现显著的正相关,其中出租车下车比率影响最大;另外,出租车事故率亦与交通小区内的人口密度、商业用地比例、地标建筑数量、道路网密度、交叉口数量及公交站点数量呈正相关,而与18岁以下及64岁以上人口比例、工业用地比例呈负相关。