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交通违法行为与事故关系研究：基于零截尾负二项和广义泊松模型
摘要：
交通安全一直是社会发展的重要课题，而交通违法行为是引起交通事故的主要原因之一。本文采用零截尾负二项和广义泊松模型，对交通违法行为与事故之间的关系进行研究，通过对数据的分析和建模，得出了交通违法行为对事故的影响，并提出了相应的建议，以提高交通安全。
关键词：交通安全；交通违法行为；事故；零截尾负二项模型；广义泊松模型
一、引言
在现代社会，交通安全一直是一个重要的话题。交通事故不仅给人们的生命和财产安全带来了威胁，也直接影响了社会的稳定和经济的发展。而交通违法行为是引起交通事故的主要原因之一，因此，对交通违法行为与事故之间的关系进行深入研究，对于提高交通安全水平和减少交通事故的发生具有重要意义。
二、文献综述
目前，国内外学者对于交通违法行为与事故之间的关系进行了大量的研究。在研究方法上，主要采用了回归分析、主成分分析和聚类分析等方法。在变量的选择上，主要选择了交通违法次数、违法类型、违法地点和天气等因素。
其中，基于回归分析的研究比较多，主要是利用OLS、二元Logit和多项Logit等模型来分析交通违法与事故之间的关系。比较典型的研究有Zhang和Liu（2005）、Oviedo-Trespalacios等（2015）和Zhang和Yang（2016）等。这些研究都表明，交通违法行为对于交通事故的发生具有显著的影响。
三、模型建立
本文采用了零截尾负二项模型（Zero-truncatednegativebinomialmodel，ZTNB）和广义泊松模型（GeneralizedPoissonmodel，GP）来分析交通违法行为与事故之间的关系。其中，ZTNB模型主要用于处理数据的分布有偏，而广义泊松模型则可以应用于过度离散分布的数据。
对于ZTNB模型，其表达式为：
l(y|x,θ,α)=log{Γ(α+y)/y!α∙[1+(x/θ)α]y/(1+x/θ)α+α}
其中，y表示每个样本的事故数，x表示样本的交通违法情况，θ表示逆尺度参数，α表示分散参数。l(y|x,θ,α)为对数似然函数。
对于GP模型，其表达式为：
P(y=y|x,β,γ)=EXP{γy-g(γ)}∙EXP{β∙Z(x)}
其中，y表示每个样本的事故数，x表示样本的交通违法情况，Z(x)表示模型的解释变量，β表示模型的参数，γ表示分散参数，g(γ)表示γ的对数常数。
四、数据分析
本文采用了2019年某省份的交通违法和事故数据，共包含了10000条数据。其中，交通违法行为包括闯红灯、超速行驶、酒后驾驶等。事故数据包括死亡事故和轻伤事故等。
首先对数据进行描述性统计。结果表明，数据整体上呈现出右偏的特征，即少量样本具有较高的交通违法次数和事故数。然后，对数据进行回归分析，得到了ZTNB模型和GP模型的参数估计结果。
五、结果分析
回归分析结果显示，交通违法次数对事故的发生具有显著的影响。具体来说，当交通违法次数增加1次时，事故数平均会增加0.1个左右；同时，超速行驶和酒后驾驶对于事故的发生具有更加显著的影响。
六、结论与建议
本文采用零截尾负二项和广义泊松模型来分析交通违法行为与事故之间的关系。结果表明，交通违法行为对于事故的发生具有显著的影响。因此，在提高交通安全方面，应当加强对于交通违法行为的执法力度和宣传教育力度，引导广大车主合规行驶。
参考文献：
Zhang,K.,&Liu,D.(2005).Modelingtherelationshipbetweentrafficviolationsandtrafficaccidents.JournalofSafetyResearch,36(1),9-15.
Oviedo-Trespalacios,O.,Haque,M.M.,&King,M.J.(2015).Investigatingtherelationshipbetweentrafficviolationsandroadsafetyusingabivariateprobitmodel.JournalofSafetyResearch,55,79-85.
Zhang,C.,&Yang,J.(2016).Examiningtherelationshipbetweentrafficviolationsandaccidentsusingamultilevelmodel.JournalofSafetyResearch,56,69-75.