Generalisierte lineare Modelle zur Analyse von Verkehrsdaten

Anhand konkreter Beispiele und Ergebnisse wird der Einsatz generalisierter linearer Modelle zur Analyse von Fahrleistungs- und Unfalldaten begruendet, demonstriert und diskutiert. Ausgangspunkt bildet das klassische lineare Modell der Statistik. Die Modellstruktur des klassischen wie auch des generalisierten linearen Modells wird einleitend dargestellt. In bezug auf die Fahrleistungsdaten wird ein log-lineares Modell fuer die durchschnittliche taegliche Fahrleistung in km pro Privat-Pkw vorgestellt, das anhand der Daten der Fahrleistungserhebungen 1990 und 1993 entwickelt wurde. Im zweiten Beispiel wird ein log-lineares Modell fuer die Anzahl aller Unfaelle pro Bundesautobahn (BAB)-Abschnitt im Jahr 1985 vorgestellt. Die Daten enthalten neben den Unfallzahlen auch Angaben ueber verkehrliche, entwurfstechnische, bauliche oder betriebliche Einflussgroessen je BAB-Abschnitt. Zugrunde gelegt wurden 2.578 BAB-Abschnitte. Als Ergebnis wird unter anderem festgehalten, dass generalisierte lineare Modelle grundsaetzlich geeignet sind zur Darstellung und Analyse von Fahrleistungs- und Unfalldaten. Gegenueber anderen statistischen Methoden haben sie den wesentlichen Vorteil, dass sie, aehnlich wie klassische lineare Modelle, in der Realitaet simultan wirkende Einflussgroessen im Modell auch simultan beruecksichtigen koennen. Siehe auch Gesamtaufnahme des Kurses, IDS-Nummer D341546.

  • Authors:
    • HEIDEMANN, D
  • Publication Date: 1999

Language

  • German

Media Info

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01202250
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
  • Files: ITRD
  • Created Date: Oct 7 2010 6:56PM