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Modèle bayésien généralisé pour l’identification des sites routiers dangereux

By Denis Bolduc and Sylvie Bonin

Abstract

In this paper, we describe a general full information Bayesian methodology to analyze road accident sites. The technique allows for the presence of deterministic and random heterogeneity together with spatial autocorrelation among neighboring sites. The suggested framework contains as subcases the Bayesian approaches currently used to study accidents frequencies and those intended for the analysis of accidents proportions of accidents with a given characteristic. To demonstrate the feasibility and the usefulness of the suggested approach, we apply it on accidents data taken from the Quebec city database. Dans le présent article, nous décrivons une méthodologie générale à information complète pour analyser la dangerosité des sites routiers. La technique proposée, de type bayésienne, permet de traiter simultanément les problèmes d’hétérogénéité déterministe et aléatoire ainsi que celui de la corrélation spatiale attribuable à la proximité ou l’environnement similaire caractérisant les sites à l’étude. Notre cadre méthodologique englobe des approches bayésiennes de pratique courante qui mettent l’accent sur l’analyse des fréquences d’accidents et d’autres du même type qui étudient les proportions d’accidents impliquant une caractéristique donnée. Les propriétés et l’intérêt de la nouvelle méthode sont démontrés à l’aide d’un exemple concret basé sur des données de la région de Québec.

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