Penjualan mobil Jerman menurun pada November
Computer

Model statistik memprediksi kemungkinan kematian, perilaku mengikat, variabel lain untuk kecelakaan mobil


Kredit: Steffen Thoma / Domain Publik

Model prediktabilitas yang dibuat oleh tim peneliti SMU dapat menghitung kemungkinan bahwa variabel tertentu — seperti mengemudi dalam keadaan mabuk atau ngebut sejauh 20 mil di atas batas — akan mengakibatkan kecelakaan mobil yang parah.

Misalnya, model statistik memprediksi bahwa seorang pria berusia 25 tahun yang terlibat dalam kecelakaan yang melibatkan dua mobil akan memiliki peluang 2 persen untuk meninggal dalam kecelakaan tersebut, jika ia mengendarai Ford Focus 2012 di jalan Dallas yang kering pada pukul 2 siang. Itu jika alkohol tidak terlibat, dan dia mengemudi 80 mph di jalan raya dengan batas kecepatan 70 mph.

Namun, kemungkinan kecelakaan itu akan berakibat fatal bagi pengemudi yang sama di mobil yang sama dengan kecepatan yang sama melonjak menjadi 10 persen jika dia minum alkohol, model tersebut memprediksi.

Tim peneliti menciptakan sistem online interaktif yang memungkinkan siapa saja menggunakan model prediktifnya. Sistem itu dapat ditemukan di http://gessmu.azurewebsites.net/ di bawah bagian VII. Sistem Penjelajah Harga Kecelakaan.

Tony Ng, seorang profesor ilmu statistik SMU dan salah satu pencipta model tersebut, mengatakan bahwa alat tersebut dapat sangat berguna sebagai alat pendidikan untuk membuat dampak nyata dari kondisi dan perilaku mengemudi tertentu kepada audiens yang berbeda, seperti pengemudi muda.

“Ini diharapkan dapat mempengaruhi perilaku pengemudi secara positif dan mengurangi kecelakaan dengan membuat pengemudi lebih sadar akan kebiasaan mengemudi yang berbahaya,” kata Ng.

Menggunakan teknik analisis data seperti model SMU untuk menganalisis data lalu lintas juga berpotensi mengidentifikasi titik api kecelakaan dan alasan di baliknya, membantu petugas lalu lintas meningkatkan keselamatan jalan. Misalnya, data dapat digunakan untuk menyesuaikan batas kecepatan di jalan raya tertentu atau meminta penempatan kamera di mana pengemudi diketahui kecepatannya, kata Ng.

SMU (Southern Methodist University) menggunakan data Sistem Perkiraan Umum Departemen Perhubungan AS, yang merupakan sampel perwakilan dari semua jenis kecelakaan kendaraan bermotor yang dilaporkan polisi yang dikumpulkan oleh Administrasi Keselamatan Transportasi Jalan Raya Nasional untuk semua negara bagian dari tahun 1988 hingga 2013. Ng dan tim mantan siswa di Departemen Ilmu Statistik SMU juga menggunakan peringkat keamanan mobil dari Departemen Perhubungan AS dan lembar fakta untuk biaya kematian akibat kecelakaan khusus negara bagian untuk menghasilkan model tersebut.

Mereka menerbitkan studi tentang model prediktif di jurnal Statistik Komputasi. Makalah ini didasarkan pada entri Tantangan Data GSS 2016 yang diselenggarakan oleh tiga bagian dari Asosiasi Statistik Amerika: Perhitungan Statistik, Grafik Statistik, dan Statistik Pemerintah.

Rekan penulis siswa adalah Gunes Alkan, Robert Farrow, Haichen Liu, Clayton Moore, Yihan Xu, Ziyuan Xu, Yuzhi Yan dan Yifan Zhong. Para siswa ini merupakan kontributor utama dalam pengumpulan data, menyiapkan data tersebut untuk dianalisis, menyusun model matematika yang dapat digunakan, dan membuat sistem online interaktif. Lynne Stokes, profesor Ilmu Statistik di SMU, juga berkontribusi dalam penelitian ini.

Model yang mereka buat menggunakan 11 variabel berbeda untuk memprediksi cedera maksimum yang mungkin dialami pengemudi. Mereka memperhitungkan faktor-faktor yang berhubungan dengan manusia, seperti usia dan jenis kelamin pengemudi, serta hal-hal seperti kondisi jalan, batas kecepatan, dan keadaan di mana kecelakaan itu terjadi.

Peneliti mengambil variabel tersebut untuk menganalisis seberapa besar kemungkinan kecelakaan mobil menyebabkan cedera, dari cedera ringan hingga kematian. Mereka juga melihat apa kerusakan properti akibat kecelakaan dengan satu atau lebih kendaraan, serta biaya medis.

Ng mengingatkan bahwa model yang mereka buat hanya sebaik datanya. Seperti model statistik yang dibuat, mungkin ada kesalahan dalam temuan, karena data yang mereka gunakan sebagai sumber utama telah mengakui kesalahan pengukuran.

Namun, Ng menekankan, “Model tersebut dapat dianggap sebagai alat pendidikan yang berguna untuk membuat masyarakat umum sadar akan risiko dan menghindari perilaku mengemudi yang buruk seperti mengemudi dalam keadaan ngebut dan dalam keadaan mabuk.”


Representasi perilaku mengemudi sebagai model statistik


Informasi lebih lanjut:
Model Prediktif SMU: urldefense.proofpoint.com/v2/u… Ps88t7YP_Oi1o6Ars & e =

Disediakan oleh Universitas Metodis Selatan

Kutipan: Model statistik memprediksi kemungkinan kematian, perilaku mengikat, variabel lain untuk kecelakaan mobil (2021, 21 April) diambil 21 April 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-04-statistic-odds-death-tying-behavior .html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten tersebut disediakan untuk tujuan informasi saja.




Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Pengeluaran HK