A Bayesian spatial Poisson-lognormal model to examine pedestrian crash severity at signalized intersections.

Munira, Sirajum; Sener, Ipek N; Dai, Boya

Munira, Sirajum; Sener, Ipek N; Dai, Boya.

Afiliação

Munira S; Texas A&M Transportation Institute, 505 E Huntland Dr, Austin, TX 78752, United States. Electronic address: munira_silvy@tamu.edu.
Sener IN; Texas A&M Transportation Institute, 505 E Huntland Dr, Austin, TX 78752, United States. Electronic address: i-sener@tti.tamu.edu.
Dai B; Texas A&M Transportation Institute, 505 E Huntland Dr, Austin, TX 78752, United States. Electronic address: b-dai@tti.tamu.edu.

Accid Anal Prev ; 144: 105679, 2020 Sep.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32688081

Assuntos

Acidentes de Trânsito/estatística & dados numéricos; Ciclismo; Pedestres; Teorema de Bayes; Ambiente Construído; Planejamento Ambiental; Humanos; Escala de Gravidade do Ferimento; Texas/epidemiologia; Ferimentos e Lesões/classificação; Ferimentos e Lesões/mortalidade

Palavras-chave

Bayesian framework; Injury severity; Multivariate spatial model; Pedestrian exposure; Pedestrian intersection crash

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Ciclismo / Acidentes de Trânsito / Pedestres Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans País como assunto: America do norte Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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