A＋B＋C＋D 因子の中に横断歩道があった場合，pを自転車が飛び出してくる割合とおくと，1－pは歩行者の割合を意味する。このことから，p＝A/（A＋B），1－p＝B/（A＋B）である。横断歩道ありの因子におけるオッズは下記で示される。B＋CA＋C2～3 forked road, 4～5 forked road, 6～ forked road, Straight1～3 lanes, 4～ lanes, OtherWithout， With0, Low （1～2）, Middle （3～5）, High （6～）Low （0～2）, Middle （3～9）, High （10～）Low （0～2）, Middle （3～9）, High （10～）―102―)⎤⎦⎡⎣))=+(/AAB+(/BAB+(+())=1x212αx111A＋BC＋DBDACABCD//p1−p1−（6） オッズ比＝1の場合，その因子は目的変数に影響を与えないことを意味する。また，オッズ比＞1の場合は目的変数に対して正の影響，オッズ比＜1の場合は目的変数に対して負の影響があることになる。（2）性能評価 HHDBから，歩行者と自転車それぞれ550件のデータを用いてモデルを学習させ，195件の歩行者，131件の自転車データを用いて評価した。回帰分析の結果をTable //xi出y(1+−=αα+++bjp=p= =4.3 飛び出し対象のデータ分析による環境因子の抽 データ抽出に際して，例えば，バスなどの駐車車両の陰から飛び出してくるのは歩行者であることが多い。そこで，死角を作っている要因について分類を行うとTable 3 のようになった。結果から歩行者は建物の影から飛び出すケースがやや多いが，自転車は建物の影が圧倒的に多いことがわかる。このように明らかな傾向がみられることから，これらの因子を採用し先行研究（7）（8）に用いられている特徴量に死角要因を加え，扱う環境因子をTable 4 とした。Table 3 Number of Data Related to Blind SpotBlind factorBuilding wallParked vehicleStopped vehicleMoving vehicleTotalTable 4 Context Property Based on AnnotationsLateral distance to blind object （m）TypeLateral gapResidential, Urban & Business, Rural, OtherAreaRoadOne way, Both way, OtherSideNone, Line, Step, GuardrailIntersectionWidthCrosswalkParked vehicle densityPedestrian densityTra■c densityLeading vehicleWithout, WithParked vehicle typePassenger vehicle, Track, Bus6:00～10:00, 10:00～16:00, 16:00～20:00, 20:00～6:00TimeWeatherSunny, RainBuilding wall, Parked vehicle, Stopped vehicle, Moving vehicleBlind spotUnknown, Elderly, Mature, Young, ChildAge…+PedestrianCyclist267150190138745DefinitionexpCyclistPedestrianCCDDCDADBCABCDTotalji4.4 判別式の構築と性能評価（1）判別式と評価方法 ここで行う判別は特定事象の発生率の予測であるため，ロジスティック回帰分析を用いた。目的変数は，飛び出し対象（1：自転車，0：歩行者）であり，説明変数は主に道路環境の因子である。判別式を式（5）に示す。 （5） ただし，xjiは因子であり，Talbe 4 の該当因子ごとに，1 or 0を設定するものである。ただし，横位置のみは定量値として設定する。 評価はステップワイズ法を用いて，説明変数を選択した上でオッズ比（OR）を用いて行った。オッズとはpを確率とするとき，p/p－1として表される。分割表の例をTable 5 に示す。Table 5 Example of Contingency Table （crosswalk）459 63105 54681With crosswalkWithout crosswalkTotalOR=同様に，横断歩道なしの因子におけるオッズは下記となる。オッズ比はこれらの比を表現することから式（6）となる。
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