Los datos anuales de accidentes de tráfico mortales suelen mostrar características de series temporales. Los enfoques de análisis de seguridad vial existentes (por ejemplo, el modelo binomial negativo (NB)) a menudo no pueden acomodar el impacto dinámico de los factores en los datos de accidentes de tráfico mortales y pueden dar lugar a resultados de estimación de parámetros sesgados. Por ello, en este estudio se propone un modelo autorregresivo lineal de Poisson (PAR). El objetivo de este estudio es aplicar el modelo PAR para analizar el impacto dinámico de las leyes de tráfico y el clima en la frecuencia de accidentes de tráfico mortales ocurridos en un amplio intervalo de tiempo (de 1975 a 2016) en Illinois. Además, el modelo NB, NB con una tendencia temporal, y el modelo autorregresivo integrado de media móvil con variables de entrada exógenas (ARIMAX) también se desarrollan para comparar sus actuaciones. Las conclusiones importantes de los resultados de la modelización pueden resumirse como sigue. (1) El modelo PAR es más apropiado para analizar los impactos dinámicos de las leyes de tráfico sobre los accidentes de tráfico mortales anuales, especialmente los impactos instantáneos. (2) La ley que permite a motocicletas y bicicletas avanzar con el semáforo en rojo siguiendo las normas aplicables tras un "periodo de tiempo razonable" provoca un aumento de la frecuencia de accidentes de tráfico mortales anuales del 14,98% a corto plazo y del 30,69% a largo plazo. Los factores climáticos como la temperatura media y el periodo de concentración de precipitaciones tienen efectos insignificantes sobre los accidentes de tráfico mortales anuales en Illinois. Así pues, los resultados de la modelización sugieren que el modelo PAR es más apropiado para los datos de accidentes de tráfico mortales anuales y presenta una ventaja en la estimación del impacto dinámico de las leyes de tráfico.
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