Республиканская научно -техническая конференция транспорт-логистика: проблемы и

Table 3. 
Variables in the logistic equation 
Independent variables 
B 
S.E 
Wald 
df 
Sig 
X
1
1.424 
0.451 
9.964 
1 
0.002 
X
2
1.507 
0.529 
8.120 
1 
0.004 
X
3
2.043 
0.591 
11.948 
1 
0.001 
X
4
-2.542 
0.747 
11.585 
1 
0.001 
X
5
2.004 
0.942 
4.528 
1 
0.033 
X
6
-1.378 
0.438 
4.528 
1 
0.002 

---

48 
 
Conclusion. 
The results show that this model can provide good predictions for road accidents. 
The results of this study can be used for road safety, as well as for early warning and 
recommendations for safe driving. 
Since the response variable has a binary nature (i.e., it has two categories - fatal 
or non - fatal), the logistic regression method was used to develop the model in this 
study.
The aim was to demonstrate a model that can be used to assess the most important 
factors contributing to the severity of road accidents in the Republic of Uzbekistan. 
Based on the data of road accidents, 6 explanatory variables were used in the process 
of developing the model. The results presented in this article show that the model can 
be used in predicting accidents in road traffic on the roads of the Republic of 
Uzbekistan. 
Literature 
1. Global status report on road safety 2018. - Geneva: World Health Organization, 
2018. - ISBN 978-92-4-156568-4. 5 p. 
2. Yang X.X., Zhang X., Chang G.X., Lou Y.Y., (2008). “Development Status and 
Trends of Automobile Active Safety Technology.” Journal of Chongqing Institute 
of Technology (Natural Science)., 22(4), 15-17.
3. Fang Y.R., and Shen F.M., (2012). “Development trend analysis and prediction of 
traffic accident.” Journal of Safety Science and Technology. 8(3), 141-146.
4. Li X.Y., Zhang N., and Jiang G.F., (2003). “Grey-markov Model for Forecasting 
Road Accidents.” Journal of highway and transportation research and development, 
20(4), 98-100.