车辆碰撞位置间的关联性分析

交通事故中车辆碰撞位置间的关联性分析

——谨以此文献给自己考取驾照的坎坷经历：科二补考三次、科三补考三次

偶然间在网上看到了法国数据公开平台，里面有各种各样的数据，其中就包括交通事故数据集，里面记载了每起交通事故的时间、地点和碰撞信息等。或许，每位司机一生中都难免经历几次行车中与其他机动车发生碰撞的事件，作为一位刚刚考取机动（ma）车(lu)驾(sha)驶(shou)证的人，我决定严肃认真仔细地研究下交通事故中车辆碰撞位置间的关联关系。So，顺便利用下法国的交通事故数据（想用国产的，可惜找不到）。

Num_Acc	senc	catv	occutc	obs	obsm	choc	manv	num_veh
201400000001	0	33	0	0	2	1	1	A01
201400000001	0	7	0	0	0	6	15	B02
201400000002	0	7	0	1	0	7	13	A01

这个数据集共记录了法国2014年10多万起交通碰撞事故，标题是法语缩写，具体啥意思全靠猜，Num_Acc代表的应该是事故编号，num_veh代表的应该是车辆编号，choc下的号码代表的是车辆碰撞位置，下图可以详细说明这一点（其他列具体是啥意思，留给大家自己猜吧）。

每起交通事故中车辆碰撞的位置之间到底有没有关系？

• 首先，从原始数据中提取Num_Acc、num_veh、choc三列数据；
• 然后，将数据整理成碰撞位置关联矩阵，见下图：

碰撞位置	无	正面	右前	左前	追尾	右后	左后	右侧	左侧
无	1706	545	209	240	110	50	73	178	211
正面	545	5750	2382	3302	4544	1067	1192	2105	2416
右前	209	2382	506	1843	337	168	781	217	920
左前	240	3302	1843	2370	162	492	219	810	467
追尾	110	4544	337	162	138	17	9	51	36
右后	50	1067	168	492	17	52	22	25	126
左后	73	1192	781	219	9	22	82	98	62
右侧	178	2105	217	810	51	25	98	136	918
左侧	211	2416	920	467	36	126	62	918	326
多处	31	87	30	42	16	5	15	15	22

• 最后，将关系矩阵可视化，寻找关联关系。

## 
## Attaching package: 'igraph'
## 
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     decompose, spectrum
## 
## The following object is masked from 'package:base':
## 
##     union

通过上图可以看出，两车追尾的概率最大；其次是车辆左拐时导致左前方与正面驶来的车辆发生碰撞；其他的解读大家自己看吧，今天有点累，不写了。

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• 作者：ShangFR
• 邮箱：shangfr@foxmail.com