当前关于酒后驾驶事故的大多数研究都集中在立法和公众教育上。 然而，尤其是在中国，关于酒后驾驶（DUI）和醉酒驾驶（DWI）之间的醉酒驾驶严重性的统计分析较少。 从2012年和2013年中国某城市的血液酒精检测报告中收集了3368次与酒后驾车相关的撞车事故。对数据进行预处理之后，使用卡方检验分析了不同变量与酒后驾车类型之间的关联。 进行逻辑回归模型以估计DUI和DWI下变量的影响。 结果表明，一天中的小时，驾驶员的年龄，驾驶员的伤亡和事故区域与酒后驾车有着显着的相关性。 随着年龄的增长，每年随着年龄的增长略有下降，为0.995，随着时间的推移，略有上升，为1.014。 DUI比DUI更有可能在交通事故中导致死亡（OR = 1.316）。 在DWI案件中，驾驶员的死亡（OR = 2.346）比伤害（OR = 1.910）更有可能发生。 这些发现表明，应该更加注意加强对DWI的控制。 它也可以为事故预防，交通执法和交通管理提供重要依据。

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发生交通事故后第一时间需要保持理性和冷静，同时按照最合适的处理流程来应对。那么发生交通事故后最佳的处理流程是什么？本文对此详细介绍： 应保护好事发第一现场，并及时向事故发生地交通管理部门报案，由交管部门进行事故的现场勘查。如果确定要负责任，不管责任大小都要向保险报案；如果确定不负责任，就不必向保险报案。因为这将决定你明年续保时能不能得到安返。 及时报案。带上你的保险单、行驶证和驾驶证(如果被扣就不用带了)，开上受损的车到你的保险，在理赔部填写《车辆出险登记表》、《出险通知书》，协助保险理赔人员查检出险车辆定损。拿着《车辆出险登记表》去找理赔部定损人员，并确定修理项目和修理费用。定损后，会给你一张《定损单》，一定要留意：1、不要

本地流量，统计摘要和推断 概述 这是我从事数据科学之旅的第一个项目。 我应用了上周学到的基本技能，涵盖了以下内容：-基本统计信息（分布，置信区间，假设检验） 许多Python编程概念 与文件和目录进行编程交互 可视化 EDA 使用Jupyter笔记本进行开发和报告 通过这个项目，我了解了沙特阿拉伯颁发的交通事故和驾驶执照的数量。 我确定了数据的趋势，并创建了一些图表来查看数据中每个功能的概况，以及数据分析方法的导入，清除以及寻找一些统计信息以识别有关数据的更多细节。 数据集 提供的数据 对于此项目，您将提供两个数据集： 你可以看到事故数据源，和许可证数据源。 附加数据 交通总务部的网站作进一步调查的政策和其他数据可能会感兴趣。 数据字典 这里每个数据集的所有功能 特征 类型 数据集 描述 年 整型 交通意外 事故发生年份 地区 目的 交通意外 事故发生地区 伤亡状况 目的 交通意外 C

道路碰撞预测模型是确定高速公路事故频率和事故严重程度的潜力，因此在高速公路安全中是非常有用的工具。 事故发生频率是指对一段时期内特定路段或交叉路口发生的事故数量的预测，而事故严重性模型通常会探索事故严重性伤害与影响因素（如驾驶员行为，车辆特性，道路几何形状和道路环境条件。 减少撞车事故的有效干预措施包括设计更安全的基础设施，并将道路安全功能纳入土地使用和运输规划； 改善车辆安全功能； 改善对道路交通事故受害者的事后护理； 改善驾驶员行为，例如制定和执行与关键风险因素有关的法律，以及提高公众意识。 尽管运输机构付出了巨大的努力来采取预防措施，但每年的交通事故数量尚未显着减少。 举例来说，2015年美国录得交通事故死亡35,092人，比上年增长7.2％。 在这种趋势下，本文概述了交通运输机构和研究人员使用的道路碰撞预测模型，以更好地了解预测道路交通事故的技术以及导致事故发生的危险因素。