马尔可夫切换负二项模型：在车辆事故频率中的应用

本文提出了两状态马尔可夫切换模型来研究事故频率。这些模型假设存在两种不可观测的道路安全状态，并且道路实体（路段）可以随时间在这些状态之间切换。这些状态是不同的，其意义在于在不同状态下，事故频率由独立的计数过程（由独立的泊松过程或负二项过程）生成。为了证明本文所提方法的适用性，使用印第安纳州州际公路路段五年内的事故频率估计了两状态马尔可夫切换负二项模型。模型估计采用了贝叶斯推断方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）模拟。相对于标准的（单状态）负二项模型，估计的马尔可夫切换模型具有更好的统计拟合度。研究发现，出现更频繁的状态更安全，且与更好的天气条件相关。出现较不频繁的状态被发现较不安全，且与恶劣天气条件相关。