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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제6호
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 2,523 - 2,534 (12page)
- DOI
- 10.37727/jkdas.2021.23.6.2523
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Spatial dependency is important to recognize because of the mapping of pedestrian injury counts analysis. Road safety has been a major issue in contemporary societies, with road crashes incurring major human and materials costs annually worldwide. South Korea’s pedestrian traffic accident rate is the highest among the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) countries. In this paper, we use spatially lagged covariate model with zero inflated Conway-Maxwell-Poisson distribution model to account for spatial autocorrelation of no. of pedestrian crashes with cars. Alternatively, the Conway-Maxwell-Poisson (CMP) distribution, first proposed by Conway and Maxwell (1962) has the flexibility to handle all levels of dispersion, including underdispersion. We test spatial autocorrelation of pedestrian injury counts at 2474 sites, with several weights matrices using Moran's I statistics, under permutation scheme. Then we fit different 20 models, and finally choose the best model by the AIC and SBC values.
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Zoltan J Acs / 2002 / Patents and innovation counts as measures of regional production of new knowledge / Research Policy 31(7):1069~1085
Sudipto Banerjee / 2005 / On Geodetic Distance Computations in Spatial Modeling / Biometrics 61(2):617~625
Gladys D.C. Barriga / 2014 / The zero-inflated Conway–Maxwell–Poisson distribution: Bayesian inference, regression modeling and influence diagnostic / Statistical Methodology 21:23~34
최승배 / 2021 / 딥러닝을 이용한 공간예측 / Journal of The Korean Data Analysis Society 23(1):149~160
Choo-Wosoba H / 2018 / Bayesian approach for analyzing zero-inflated clustered count data with dispersion / Statistical Methodokogy 37(5):801~812
Sudipto Banerjee / 2005 / On Geodetic Distance Computations in Spatial Modeling / Biometrics 61(2):617~625
Gladys D.C. Barriga / 2014 / The zero-inflated Conway–Maxwell–Poisson distribution: Bayesian inference, regression modeling and influence diagnostic / Statistical Methodology 21:23~34
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