Anhand konkreter Beispiele und Ergebnisse wird der Einsatz generalisierter linearer Modelle zur Analyse von Fahrleistungs- und Unfalldaten begründet, demonstriert und diskutiert. Ausgangspunkt bildet das klassische lineare Modell der Statistik. Die Modellstruktur des klassischen wie auch des generalisierten linearen Modells wird einleitend dargestellt. In bezug auf die Fahrleistungsdaten wird ein log-lineares Modell für die durchschnittliche tägliche Fahrleistung in km pro Privat-Pkw vorgestellt, das anhand der Daten der Fahrleistungserhebungen 1990 und 1993 entwickelt wurde. Im zweiten Beispiel wird ein log-lineares Modell für die Anzahl aller Unfälle pro Bundesautobahn (BAB)-Abschnitt im Jahr 1985 vorgestellt. Die Daten enthalten neben den Unfallzahlen auch Angaben über verkehrliche, entwurfstechnische, bauliche oder betriebliche Einflussgrössen je BAB-Abschnitt. Zugrunde gelegt wurden 2.578 BAB-Abschnitte. Als Ergebnis wird unter anderem festgehalten, dass generalisierte lineare Modelle grundsätzlich geeignet sind zur Darstellung und Analyse von Fahrleistungs- und Unfalldaten. Gegenüber anderen statistischen Methoden haben sie den wesentlichen Vorteil, dass sie, ähnlich wie klassische lineare Modelle, in der Realität simultan wirkende Einflussgrössen im Modell auch simultan berücksichtigen können.
Abstract