Modèle de sélection heckman

Cette étude explore un modèle de sélection Heckman du taux d`écrasement et de la sévérité simultanément à différents niveaux et une procédure en deux étapes est utilisée pour étudier le taux d`écrasement et les niveaux de gravité. La première étape utilise un modèle de régression probit pour déterminer le processus de sélection de l`échantillon, et la deuxième étape développe un modèle de régression multiple pour évaluer simultanément le taux d`écrasement et la sévérité pour des blessures légères/mortelles ou des blessures graves (KSI), respectivement. Le modèle utilise 555 observations de 262 intersections signalisées dans la région métropolitaine de Hong Kong, intégrées à l`information sur le flux de trafic, la conception géométrique des routes, l`environnement routier, le contrôle de la circulation et tous les accidents survenus pendant deux ans. Référence: Xu X, Wong SC, Zhu F, PEI X, Huang H, Liu Y (2017) un modèle de sélection Heckman pour l`analyse de sécurité des intersections signalisées. PLoS ONE 12 (7): e0181544. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0181544 pour répondre à votre deuxième question, vous devez réfléchir aux différences dans les types de limitations de données qui ont donné lieu au développement de ces solutions. J`aime à penser que la variable instrumentale (IV) approche est utilisée quand une ou plusieurs variables est endogène, et il n`y a tout simplement pas de bons procurations à coller dans le modèle pour éliminer l`endogénéité, mais les covariables et les résultats sont observés pour toutes les observations. Les corrections de type Heckman, d`autre part, sont utilisées lorsque vous avez troncation, c.-à-d. que les informations ne sont pas observées pour ceux dans l`échantillon où la valeur de la variable de sélection = = 0. Semblable au modèle Heckman pour de légères blessures, le trafic à Kowloon est significatif et positif au taux d`écrasement de KSI. Des milliers de personnes marchent tous les jours dans les rues de Kowloon, augmentant la probabilité d`accidents, dont certains peuvent être attribués à KSI si les piétons et les chauffeurs sont agressifs.

Par rapport au modèle proposé par Xu et coll. (2014) [9], le modèle de sélection Heckman comporte une procédure d`estimation moins complexe. Les chercheurs ayant une expertise moins mathématique devraient trouver plus facile et plus commode d`estimer le modèle en utilisant le paquet statistique associé. Cela peut bénéficier aux praticiens et faciliter le processus de validation. Une comparaison avec les approches existantes suggère que le modèle de sélection Heckman offre une méthode alternative efficace et pratique pour évaluer les performances de sécurité aux intersections signalisées. Dans cet article, le taux d`écrasement et la gravité de l`écrasement sont modélisés pour évaluer les performances de sécurité aux intersections signalisées à Hong Kong, tout en tenant compte de l`hétérogénéité et de la simultanéité des deux. Le modèle de sélection Heckman, à la connaissance des auteurs, est de loin la première tentative dans la littérature sur le taux d`écrasement et la sévérité de crash pour modéliser simultanément la sécurité aux intersections signalisées. Une procédure en deux étapes est utilisée pour évaluer le taux d`écrasement et la sévérité du crash simultanément et pour remédier à la légère blessure et à la KSI séparément, et la question de l`échantillon zéro est traitée pour tenir compte de l`hétérogénéité (c.-à-d., des facteurs non observés partagés) entre l`endogénéité (entre le taux d`écrasement et la gravité de l`écrasement) aux intersections signalisées le but de ce document est d`explorer une version du modèle de sélection Heckman capable d`aborder le taux d`écrasement et la sévérité à différents niveaux Simultanément.