摘要

为了克服传统二项Logit(binary logit,BL)模型在累积概率等于0.5处斜率最大的默认假设,本研究构建了基于Scobit的交通事故受伤严重程度模型。该模型与BL模型相比,增加了偏斜系数,较传统BL模型更具通用性,有更广阔的应用范围。通过对交通事故受伤严重程度的建模估计,结果表明:Scobit模型与BL模型类似,且比BL模型在信息准则评价上表现更好,该模型可以成为交通事故受伤严重程度研究新的模型选择。