Application of Fractal theory for crash rate prediction: Insights from random parameters and latent class tobit models.

Chand, Sai; Dixit, Vinayak V

Chand, Sai; Dixit, Vinayak V.

Afiliação

Chand S; Research Centre for Integrated Transport Innovation (rCITI), School of Civil & Environmental Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW 2052 Australia. Electronic address: saichand.chakka@unsw.edu.au.
Dixit VV; Research Centre for Integrated Transport Innovation (rCITI), School of Civil & Environmental Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW 2052 Australia; IAG Research Centre, IAG Research Labs, Sydney, NSW 2000 Australia. Electronic address: v.dixit@unsw.edu.au.

Accid Anal Prev ; 112: 30-38, 2018 Mar.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29306686

Assuntos

Acidentes de Trânsito/estatística & dados numéricos; Planejamento Ambiental/estatística & dados numéricos; Fractais; Modelos Estatísticos; Acidentes de Trânsito/prevenção & controle; Austrália; Humanos; Segurança

Palavras-chave

Congestion; Crash rate; Hurst exponent; Latent class model; Random parameters; Tobit regression

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Acidentes de Trânsito / Modelos Estatísticos / Fractais / Planejamento Ambiental Tipo de estudo: Clinical_trials / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País/Região como assunto: Oceania Idioma: En Revista: Accid Anal Prev Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article País de publicação: Reino Unido

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