【摘 要】
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由于交通事故数据在记录与获取方面的问题,发展中国家学者进行事故频次建模中往往受到小样本量问题的约束.为扩大样本量,传统广义线性模型将每年事故频数作为独立变量分析,但
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由于交通事故数据在记录与获取方面的问题,发展中国家学者进行事故频次建模中往往受到小样本量问题的约束.为扩大样本量,传统广义线性模型将每年事故频数作为独立变量分析,但无法考虑每年事故频数间的时间相关性,估计结果存在偏差.采用广义估计方程进行小样本交通事故数据的事故频数建模,并与传统的广义线性模型估计结果进行了对比.结果表明,传统的广义线性模型低估了说明变量系数的标准误差,论文采用的广义估计方程考虑了交通事故数据间的时间相关性,对于预测变量对于交通事故频数的影响估计更加准确,因此适合小样本交通事故数据的事故频
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