對數線性模式

分別以四種路段分割方式下之負二項迴歸模式及卜瓦松迴歸模式進行預測 能力推估，並列出五個樣本資料作為對照，樣本資料包含實際事故發生件數及解 釋變數實際資料，並列出於 6.2 節所推估之 8 個對數線性模式，分別在各樣本空 間下使用實際解釋變數資料作預測後之事故件數多寡，最後利用 MAPE 獲得各 模式之事故件數預測能力。

1. 路段分割方式：1 公里 (1) 負二項迴歸模式

由 1 公里為一路段下之劃分原則下，以負二項迴歸模式進行事故頻次模式推 估時，此模式之 MAPE 為 7.67。如表 6-17 所示，以樣本空間 1 實際解釋變數資 料做事故頻次預測時，預測的事故件數為 5.9 次，而實際發生事故件數為 55 件；

以樣本空間 2 實際解釋變數資料做事故頻次預測時，預測事故件數為 8.9 次，實 際發生事故件數為 10 件；樣本空間 3、樣本空間 4 及樣本空間 5 之預測事故件 數皆為 9.3 件，實際事故件數則分別為 14 件、3 件及 8 件。

表 6-17 以 1 公里為樣本單位下之對數線性－負二項迴歸模式預測結果表 預測

次數 實際 次數

解釋變數資料

SADT MADT LADT USlope DSlope Ratio Curve Lane TollnRest 樣本 1 5.9 55 24037 2452 3453 4.9 -2.27 500 350 2 0 樣本 2 8.9 10 17654 1850 2820 0.35 -1.6 800 400 2 0 樣本 3 9.3 14 25134 2573 2664 1.6 -3.56 400 350 2 0 樣本 4 9.3 3 25134 2573 2664 1.6 -3.56 400 350 2 0 樣本 5 9.3 8 25134 2573 2664 1.6 -3.56 400 350 2 0 MAPE 7.67

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(2) 卜瓦松迴歸模式

由 1 公里為一路段下之劃分原則下，以卜瓦松迴歸模式進行事故頻次模式推 估時，此模式之 MAPE 為 7.67。如表 6-18 所示，以樣本空間 1 實際解釋變數資 料做事故頻次預測時，預測的事故件數為 6.0 次，而實際發生事故件數為 55 件；

以樣本空間 2 實際解釋變數資料做事故頻次預測時，預測事故件數為 8.9 次，實 際發生事故件數為 10 件；樣本空間 3、樣本空間 4 及樣本空間 5 之預測事故件 數皆為 9.4 件，實際事故件數則分別為 14 件、3 件及 8 件。

表 6-18 以 1 公里為樣本單位下之對數線性－卜瓦松迴歸模式預測結果表 預測

次數 實際 次數

解釋變數資料

SADT MADT LADT USlope DSlope Ratio Curve Lane TollnRest 樣本 1 6.0 55 24037 2452 3453 4.9 -2.27 500 350 2 0 樣本 2 8.9 10 17654 1850 2820 0.35 -1.6 800 400 2 0 樣本 3 9.4 14 25134 2573 2664 1.6 -3.56 400 350 2 0 樣本 4 9.4 3 25134 2573 2664 1.6 -3.56 400 350 2 0 樣本 5 9.4 8 25134 2573 2664 1.6 -3.56 400 350 2 0 MAPE 7.67

2. 路段分割方式：兩兩交流道 (1) 負二項迴歸模式

由兩兩交流道為一路段下之劃分原則下，以負二項迴歸模式進行事故頻次模 式推估時，此模式之 MAPE 為 36.69。如表 6-19 所示，以樣本空間 1 實際解釋 變數資料做事故頻次預測時，預測的事故件數為 23.7 次，而實際發生事故件數 為 55 件；以樣本空間 2 實際解釋變數資料做事故頻次預測時，預測事故件數為 31.3 次，實際發生事故件數為 10 件；樣本空間 3 實際解釋變數資料做事故頻次 預測時，預測事故件數為 45.1 次，實際發生事故件數為 45 件；樣本空間 4 及樣 本空間 5 之預測事故件數分別為 47.1 及 42.8 件，實際事故件數則分別為 26 件及 19 件。

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3. 路段分割方式：空間自相關最小 (1) 負二項迴歸模式

由空間自相關最小為一路段下之劃分原則下，以負二項迴歸模式進行事故頻 次模式推估時，此模式之 MAPE 為 17.29。如表 6-21 所示，以樣本空間 1 實際 解釋變數資料做事故頻次預測時，預測的事故件數為 6.0 次，而實際發生事故件 數為 65 件；以樣本空間 2 實際解釋變數資料做事故頻次預測時，預測事故件數 為 9.4 次，實際發生事故件數為 14 件；樣本空間 3、樣本空間 4 及樣本空間 5 之預測事故件數皆為 9.4 件，實際事故件數則分別為 3 件、8 件及 3 件。

表 6-21 以空間自相關最小為樣本單位下之對數線性－負二項迴歸模式預測結果表 預測

次數 實際 次數

解釋變數資料

SADT MADT LADT USlope DSlope Ratio Curve Lane TollnRest 樣本 1 6.0 65 24037 2452 3453 4.90 -2.27 500 350 2 0 樣本 2 9.4 14 25134 2573 2664 1.60 -3.56 400 350 2 0 樣本 3 9.4 3 25134 2573 2664 1.60 -3.56 400 350 2 0 樣本 4 9.4 8 25134 2573 2664 1.60 -3.56 400 350 2 0 樣本 5 9.4 3 25134 2573 2664 1.60 -3.56 400 350 2 0 MAPE 17.29

(2) 卜瓦松迴歸模式

由空間自相關最小為一路段下之劃分原則下，以卜瓦松迴歸模式進行事故頻 次模式推估時，此模式之 MAPE 為 17.07。如表 6-22 所示，以樣本空間 1 實際 解釋變數資料做事故頻次預測時，預測的事故件數為 5.8 次，而實際發生事故件 數為 65 件；以樣本空間 2 實際解釋變數資料做事故頻次預測時，預測事故件數 為 9.3 次，實際發生事故件數為 14 件；樣本空間 3、樣本空間 4 及樣本空間 5 之預測事故件數皆為 9.3 件，實際事故件數則分別為 3 件、8 件及 3 件。

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(2) 卜瓦松迴歸模式

由空間同質性最大為一路段下之劃分原則下，以卜瓦松迴歸模式進行事故頻 次模式推估時，此模式之 MAPE 為 15.52。如表 6-24 所示，以樣本空間 1 實際 解釋變數資料做事故頻次預測時，預測的事故件數為 4.0 次，而實際發生事故件 數為 55 件；以樣本空間 2 實際解釋變數資料做事故頻次預測時，預測事故件數 為 9.5 次，實際發生事故件數為 10 件；樣本空間 3、樣本空間 4 及樣本空間 5 之預測事故件數皆為 5.2 件，實際事故件數則分別為 17 件、8 件及 3 件。

表 6-24 以空間同質性最大為樣本單位下之對數線性－卜瓦松迴歸模式預測結果表 預測

次數 實際 次數

解釋變數資料

SADT MADT LADT USlope DSlope Ratio Curve Lane TollnRest 樣本 1 4.0 55 24037 2452 3453 4.90 -2.27 500 350 2 0 樣本 2 9.5 10 17654 1850 2820 0.35 -1.60 800 400 2 0 樣本 3 5.2 17 25134 2573 2664 1.60 -3.56 400 350 2 0 樣本 4 5.2 8 25134 2573 2664 1.60 -3.56 400 350 2 0 樣本 5 5.2 3 25134 2573 2664 1.60 -3.56 400 350 2 0 MAPE 15.52

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