內政部警政署道路交通事故處理規範的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

應用羅吉斯迴歸模型於易肇事號誌化路口識別之研究

為了解決內政部警政署道路交通事故處理規範的問題，作者李宜穎 這樣論述：

交通事故大部分發生於交叉路口內，並由多種因素構成例如：事故發生當時的環境與天氣、道路的標線號誌設計等…導致同一交叉路口內容易發生事故。所以建立適合我國交叉路口安全影響評估的模型相當重要，因而可以分析交叉路口內事故影響因子。本研究參考國內外文獻對於易肇事路口的判別方式，使用肇事次數指標作為判定易肇事路口的衡量標準，篩選2018年每月台中市肇事總數最高的前十大肇事號誌化路口，定義易肇事路口事故資料為1、隨機選取之非易肇事路口事故資料為0；將易肇事路口與非易肇事路口事故資料，進行敘述性統計並且定義自變數分類的參照基準，進行卡方分配檢定是否與肇事路口有顯著相關，進入羅吉斯迴歸模型，探討易肇事號誌化路

口事故因子影響相關程度。研究結果為肇事時間的「平日其他時段」、道路分向設施的「行車分向線」與「中央分向島」、「設置左轉保護時相」的交叉路口、肇事車種的「小型車」，五項自變數對於易肇事號誌化路口事故具顯著影響，提供道路主管機關參考，以期望降低交叉路口事故發生。

以存活理論分析臺灣汽機車駕駛人交通違規舉發記錄對未來事故發生時間之影響

為了解決內政部警政署道路交通事故處理規範的問題，作者張洺瑋 這樣論述：

交通違規舉發常被預期可以防止駕駛人未來發生交通事故的手段之一，故本研究旨在找出交通違規舉發與交通事故的發生之關聯性。結合2011-2017年警政署事故資料庫、公路總局第三代公路監理資訊系統駕駛人主檔、違規主檔、車籍異動檔等，以及衛生福利部死因資料庫，進行資料庫清洗和串聯。將交通違規種類分為31種，並根據違規和事故資料之車籍車種欄位，將駕駛人分為汽車駕駛人和機車駕駛人，以進行分析。先以敘述統計分析汽機車駕駛人曾經被舉發違規下，其駕駛人和未來發生事故數的比率關係，再以關聯規則，分析這些被舉發違規的汽機車駕駛人，和未來發生事故的關聯。為了再進一步了解曾經被舉發違規和其不同駕照狀態下的汽機車駕駛人，

從第一次違規舉發到第一次發生事故，其發生事故率和時間的關係，先繪製Kaplan-Meier (K-M)存活曲線觀察不同駕照狀態和曾經被舉發違規的汽機車駕駛人之發生事故的存活率，也就是不發生事故的機率。再以Cox等比例風險模式分析影響駕駛人單一事件時間變數的相關變數，包括曾經被舉發的違規種類，以及汽機車駕駛人之駕照狀態。而Cox等比例風險模式卻只能分析駕駛人單一事件的存活時間，但駕駛人在研究期間內，可能不僅僅只有一件交通事故的發生，可能還會伴隨著多件交通事故，使得一個駕駛人會有多個事件的存活時間，無法以Cox等比例風險模式分析。因此，引入存活理論常使用的復發事件邊際模型，包括AG模型和PWP模型

，以對擁有多個事件的駕駛人，進行曾經被舉發的違規種類和汽機車駕駛人駕照狀態之變數分析。Kaplan-Meier存活曲線結果指出，在不同駕照狀態之汽機車駕駛人中，「僅有機車駕照之汽車駕駛人」發生事故存活曲線下降最快，且最終存活率僅有0.845。「有機車駕照之機車駕駛人」和「有汽車駕照之汽車駕駛人」中，機車駕駛人的發生事故存活曲線下降較快，但機車駕駛人之最終存活率為0.849，汽車駕駛人之最終存活率為0.848。在存活理論復發事件PWP模型的結果下，「僅有機車駕照之汽車駕駛人」未來發生事故的時間危險率為1.48。而在曾經被舉發「車輛設備和規格違規」、「抗拒稽查或肇逃」的機車駕駛人，相較於無違反此類

違規的人，未來發生事故的時間危險率上升至1.10和1.23。曾經被舉發「酒駕和藥駕」的汽機車駕駛人，其舉發違規對於駕駛人未來發生事故的時間危險率分別下降至0.62和0.50。被舉發違規的駕駛人，未來發生事故的關聯和時間危險率，會因不同的違規種類之舉發，而有所不同。