《表3 BL模型和Scobit模型参数估计结果》

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《基于Scobit的交通事故受伤严重程度模型》

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注:*表示90%置信水平显著，**表示95%置信水平显著，***表示99%置信水平显著。

对原始数据进行数字化处理后，分别建立BL模型和Scobit模型，本研究利用R软件平台对模型参数进行估计，只保留参数估计显著的变量，参数估计结果如表3。估计结果显示，两种模型的拟合程度都较好，模型的R2值都在0.3左右，说明参数回归结果可以接受。从参数估计的结果中可以看出，两种模型在同为显著的变量参数上符号完全一致，除人车事故、碰撞静止车辆、碰撞运动车辆及路口路段类型等变量外，其它变量在参数值大小上比较接近，说明Scobit模型对交通事故严重程度的预测是有效的。更重要的是，关于Scobit模型的偏斜系数不等于1的假设置信水平在99%以上，假设不能被拒绝，这也说明在现实世界中，交通事故受伤严重程度的最终结果并非是在概率等于0.5处对变量最为敏感。