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电动自行车事故和车牌使用影响因素分析
被引量:
11
1
作者
周继彪
郭延永
+1 位作者
吴瑶
董升
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期229-234,共6页
为分析电动自行车事故和车牌使用影响因素,采用问卷调查和电话访谈方式采集了宁波市862个电动自行车用户有效样本,利用统计学方法构建了Bivariate Probit(BP)联立方程模型,计算了显著影响因素的边际效应,量化分析了电动自行车事故和车...
为分析电动自行车事故和车牌使用影响因素,采用问卷调查和电话访谈方式采集了宁波市862个电动自行车用户有效样本,利用统计学方法构建了Bivariate Probit(BP)联立方程模型,计算了显著影响因素的边际效应,量化分析了电动自行车事故和车牌使用影响因素效用,并检验了两者之间潜在的关联关系.结果表明:BP模型不仅可以识别电动自行车事故和车牌使用的影响因素,而且可以有效刻画两者之间的潜在联系;两者之间关联系数为-0.475,表明电动自行车车牌的使用可以降低电动自行车事故概率;模型结果显示性别、年龄、驾驶执照、家庭是否拥有小汽车、电动自行车驾龄、法律遵守程度、驾驶行为、危险感知度等具有统计显著性,是影响电动自行车事故和车牌使用的显著因素.
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关键词
交通工程
事故影响因素
BIVARIATE
Probit(BP)模型
电动自行车
车牌使用
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职称材料
题名
电动自行车事故和车牌使用影响因素分析
被引量:
11
1
作者
周继彪
郭延永
吴瑶
董升
机构
宁波工程学院建筑与交通工程学院
英属哥伦比亚大学应用科学学院土木工程系
东南大学交通学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期229-234,共6页
基金
浙江省公益技术应用研究计划项目(2016C33256)
浙江省自然科学基金(LY17E080013)
宁波市自然科学基金(2015A610298)~~
文摘
为分析电动自行车事故和车牌使用影响因素,采用问卷调查和电话访谈方式采集了宁波市862个电动自行车用户有效样本,利用统计学方法构建了Bivariate Probit(BP)联立方程模型,计算了显著影响因素的边际效应,量化分析了电动自行车事故和车牌使用影响因素效用,并检验了两者之间潜在的关联关系.结果表明:BP模型不仅可以识别电动自行车事故和车牌使用的影响因素,而且可以有效刻画两者之间的潜在联系;两者之间关联系数为-0.475,表明电动自行车车牌的使用可以降低电动自行车事故概率;模型结果显示性别、年龄、驾驶执照、家庭是否拥有小汽车、电动自行车驾龄、法律遵守程度、驾驶行为、危险感知度等具有统计显著性,是影响电动自行车事故和车牌使用的显著因素.
关键词
交通工程
事故影响因素
BIVARIATE
Probit(BP)模型
电动自行车
车牌使用
Keywords
traffic engineering
contributory factors
Bivariate Probit model
electric bicycle
license plate use
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电动自行车事故和车牌使用影响因素分析
周继彪
郭延永
吴瑶
董升
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017
11
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