中文--城市发展的健康影响和运输系统(编辑修改稿)

中文--城市发展的健康影响和运输系统(编辑修改稿)内容摘要：

准备然后附加到每个地理观察点 . 在这项研究中使用的每个地理最低水平的记录，是人的居住地的县。 在这项研究中所使用的其他数据来源包括联邦公路管理局（ 2020 年），政府交通规划包（ CTPP2020）全国家庭旅行调查（ NHTS2020 年），与 2020 年人口普查 TIGER/线路地理信息系统数据文件。 借用 Mohammadian 和 张（ 2020）的研究变量，反映行人环境和过境的使用。 表 1 提供了从 BRFSS 收集到的一个变量的简短描述性分析，在这项研究中所使用的主要数据集都来源于 BRFSS。 自 1984 年以来， BRFSS 被评为世界上最大的电话健康持续调查制度，对美国人口的健康状况进行跟踪。 全国慢性疾病预防和健康促进中心（ 2020）向公众提供了一部分可使用的数据，这些包括与健康相关的问题，如血压，血液中的胆固醇，哮喘，糖尿病，肥胖，物理酶活调查。 这写调查是通过电话进行的，目标是得到成人人口数（ 18 岁或以上），并收 集个人的健康状况信息，和其他行为的因素。 表 2 总结了交通运输，土地使用和建筑环境变量，来源于广泛的地理信息系统的发展。 类似 Mohammadian 和张（ 2020 年）研究，人口密度是直接从 2020 年NHTS 提取，其他变量反映的行人环境和过境使用，并在 GIS 环境相匹配的街道网络和人口普查的形状文件进行预测。 为了确定是否每个人口普查过境友好，Mohammadian 和张（ 2020 年）推出的中转使用的措施，通过使用 CTPP2020 年的数据预计过境用户占工人总数的比例。 除了这项措施，在这项研究中也考虑了过境使用的另一种方法，即过境用户占整个人口的比例。 类似的措施 被定义为汽车用。 此外， Mohammadian 和张介绍交叉口密度，道路密度，块大小的措施，用以确定邻里是行人友好的。 模型 标准 t 统计量被用来对个别参数的假设进行测试（见表 3），奈曼 皮尔逊测试（瓦尔德，似然比，和拉格朗日乘数）使用于更复杂的假设（格林 2020 年）表。 然而，共线性问题往往对趋向零的空偏置测试，因为自系数均 显着，所以共线性是不太可能是一个难题。 系数的方差 协方差矩阵 都是为非常大的对角线上的元素，这是检查多重共线性主要的结果。 此外，方差膨胀因子（ VIF）被用来对所有的变量进行预估（库特纳尔等， 2020），表 5。 所有的估计 VIFs 均小于 5，这是一个显着的多重共线性的分界点（库特纳尔等。 2020 年） 表 3 显示了为一般健康状况，如肥胖，高血压，高选择模型血。