本研究提出四種分割路段之方法：1 公里、兩兩交流道、空間自我相關最低 及空間同質性最高，經由路段分割後，可將用於建構事故頻次模式之國道一號劃 分成數個路段，並能夠依據分段方式計算各路段分割後之參考指標－自我相關值 及 F 值。
如表 5-1 所示，以 1 公里為樣本空間單位時，可將國道一號劃分成 746 個路
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段(包含 0 公里處)，其路段長度最短及最長皆為 1 公里，各樣本間之自我相關係 數值為 0.2982，路段間解釋變數之 F 值為 0.7095。以兩兩交流道為樣本空間單位 時，國道一號則劃分成 124 個路段，其路段長度最短為 1 公里，最長為 23 公里，
各樣本間之自我相關係數值為 0.3460，路段間解釋變數之 F 值為 0.4922。若是以
「路段間事故件數自我相關最低」為目標時，國道一號則被劃分成 398 個路段，
其路段長度最短為 1 公里，最長為 45 公里，各樣本間之自我相關係數值為 0.0010，
路段間解釋變數之 F 值為 1.0689。以「路段內解釋變數同質性最高」為目標時，
國道一號被劃分成 437 個路段，其路段長度最短為 1 公里，最長亦為 45 公里，
各樣本間之自我相關係數值為 0.0194，路段間解釋變數之 F 值為 1.0815。
表 5-1 各樣本劃分方式之分割結果比較表
路段分割方式 路段數
路段長度(m) 參考指標
Min Max 自我相關值 F 值 1 公里 746 1000 1000 0.2982 0.7095 兩兩交流道 124 1000 23,000 0.3460 0.4922 空間自我相關最低 398 1000 45,000 0.0010 1.0689 空間同質性最高 437 1000 45,000 0.0194 1.0815
路段分割後便能夠藉由各種樣本空間之劃分方式，分別計算出 A1 事故、A2 事故及 A3 事故之件數。由表 5-2 可知，以 1 公里為樣本空間單位時，路段中 A1、
A2 及 A3 事故件數最少皆為 0 件，最多分別為 2 件、7 件及 140 件。以兩兩交流 道為樣本空間單位時，路段中 A1、A2 及 A3 事故件數最少亦皆為 0 件，最多分 別為 4 件、17 件及 296 件。以「空間自我相關最低」為樣本空間劃分之單位時，
路段中 A1、A2 及 A3 事故件數最少皆為 0 件，最多分別為 11 件、53 件及 1634 件。而以「空間同質性最高」為樣本空間劃分之單位時，路段中 A1、A2 及 A3 事故件數最少亦皆為 0 件，最多之件數亦與以「空間自我相關最低」為樣本空間 劃分之單位時相同，分別為 11 件、53 件及 1634 件。
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表 5-2 路段分割後之事故件數彙整
路段分割方式 事故類型 事故件數
Min Max
1 公里
A1 0 2
A2 0 7
A3 0 140
兩兩交流道
A1 0 4
A2 0 17
A3 0 296
空間自我相關最低
A1 0 11
A2 0 53
A3 0 1634
空間同質性最高
A1 0 11
A2 0 53
A3 0 1634
經四種路段分割方式完成國道一號劃分後，接著使用於 5.1 小節說明之加總 A1、A2 及 A3 事故件數方式，可計算出各樣本空間下之事故件數。下表 5-3 即 為以各分割方式下之事故件數統計表。當以 1 公里為一樣本空間單位時，其事故 件數最少為 0 件，最多為 145 件，零事故之樣本佔總樣本 3%，事故件數的平均 數及標準差分別為 12.48 及 16.56。以兩兩交流道公里為樣本空間單位時，其 A1+A2+A3 事故件數最少為 6 件，最多為 307 件，零事故之樣本佔總樣本 0%，
事故件數的平均數及標準差分別為 12.48 及 38.36。若是以「空間自我相關最低」
為劃分樣本空間單位之標準時，事故件數最少為 0 件，最多為 1698 件，零事故 之樣本佔總樣本 2%，事故件數的平均數及標準差分別為 12.48 及 73.73。而以「空 間同質性最高」為劃分樣本空間單位之標準時，其事故件數最少為 0 件，最多為 1698 件，零事故之樣本佔總樣本 3%，事故件數的平均數及標準差分別為 12.48 及 75.84。由事故件數平均數與標準差得知，四種路段分割方式之標準差皆大於 平均數，表示事故件數的分佈可能存在過度離散的現象。
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表 5-3 各路段分割方式之事故件數統計
路段分割方式 事故類型
事故件數 零事件比例 (%)
平均數 (標準差) Min Max
1 公里 A1+A2+A3 0 145 3 12.48 (16.56) 兩兩交流道 A1+A2+A3 6 307 0 12.48
(38.36) 空間自我相關最低 A1+A2+A3 0 1698 2 12.48
(73.73) 空間同質性最高 A1+A2+A3 0 1698 3 12.48
(75.84)
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六、 模式建構與分析
本章擬用一般化線性迴歸模式(Generalized Linear Model, GLM)之卜瓦松迴 歸模式(Poisson Regression Model, PO)及負二項迴歸模式(Negative Binomial Regression Model, NB)，對民國 94 年度國道一號之事故頻次進行模式建構，並進 行模式係數估計，最後對本研究建構之事故頻次模式加以比較分析。