交通肇事逃逸事故是一种特殊的事故形式。较之其他事故类型,逃逸事故通常难以在第一时问被调查处理,逃逸事故的事故数据获取要更加困难,事故数据缺失比例高于其他类型事故数据,这给研究以及预防治理造成了一定困难。研究这类事故的相关特征因素对于逃逸事故的预防与治理具有重要的理论意义与实际的指导作用。目前对于逃逸事故的研究有一定进展,从各种不同角度出发的研究都取得了不少成果。本文主要从事故数据统计分析的角度对于逃逸事故的特征因素进行了辨别与分析。本文首先分析了目前国内外对于逃逸事故的以及交通事故统计分析的研究成果,说明了分析逃逸事故特征因素的必要性。本文以密西根州2009年事故数据为基础,对于逃逸事故的事故数据存在的问题进行识别,将事故数据错误类型进行归类。并对于逃逸事故的事故数据常见的数据缺失问题进行分析,利用删除与填补的方法将错误数据干扰降至较低水平。然后在数据诸多变量中选出具有代表性的因素,并引入到logistic回归模型中。随后,本文利用SPSS统计分析软件估计了逃逸事故与各种类型因素(环境、驾驶员、车辆)回归模型的参数,得到了各因素对于逃逸概率的量化结果。最后,通过模型检验,得到不同模型对于逃逸事故数据描述的效果。本文的研究内容会为交通管理决策者提供对于治理逃逸事故的技术性的参考,具有一定的实际意义。