《表4 TSM模型估计结果》

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《平纵组合路段事故严重程度致因辨识模型》

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注：*，**，***分别表示p<0.1，p<0.05，p<0.01；小车指小客车与小货车，无防护型车指拖拉机和摩托车；“-”指此处无值.

运用STATA15.0进行求解，同时采用反向逐步选择法，经过13次迭代最终筛选出OLM中置信度大于95%的10个自变量，分别为驾驶人性别（Fdg）、涉及车辆数（Fnv）、平曲线曲率（Fch c）、竖曲线曲率（Fcvc）、竖曲线长度（Flvc）、纵坡坡度（Fdls）、接入口（Fas）、阴天（Fc）、大车比例（Frlv）及小车与无防护型车的平均车速差（Fsuv）.经Brant检验发现Fnv、Fchc、Fcvc、Flvc及Fdls这5个变量的p值均小于0.05，表明在95%置信水平下，这5个自变量统计性并不显著，违反了POH，故通过构建PPOM进行参数优化，结果如表4所示.