通过近似贝叶斯双重稳健估计量量化测速摄像头对道路交通事故的因果效应
应用统计
2019-08-20 v4
摘要
本文使用近似贝叶斯双重稳健（DR）因果推断估计方法，量化测速摄像头对道路交通碰撞事故的影响。以往关于该主题的实证研究显示出范围广泛的估计效应，这些研究主要基于使用经验贝叶斯方法的结果回归（OR）模型或简单的前后对比。因果性和混杂问题很少受到正式关注。因果 DR 方法结合倾向得分（PS）和 OR 模型，给出在正确设定两个组成模型之一时具有一致性和渐近正态性的平均处理效应（ATE）估计量。我们在一个新颖的近似贝叶斯框架内发展此方法，以推导测速摄像头对道路交通碰撞事故 ATE 的后验预测分布。我们在英格兰的结果表明，测速摄像头地点碰撞事故数量显著减少（平均 ATE = -15%）。我们提出的方法为评估交通安全干预措施提供了一种有前景的方法。
引用
@article{arxiv.1703.05926,
title = {Quantifying the causal effect of speed cameras on road traffic accidents via an approximate Bayesian doubly robust estimator},
author = {Daniel J Graham and Cian Naik and Emma J McCoy and Haojie Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.05926},
year = {2019}
}