台灣歷經921大地震後，重新喚起民眾對於地震之恐懼，在地震災害特性中，人員的傷亡多為受建物毀損及倒塌而造成，因此，建物之抗震能力成為防震首要之矢。影響建物抗震能力的因素可分為兩大類：自然環境特性及建物本身特性，而本研究欲以二元資料迴歸方法建構建物危險度預測模式，並透過係數來判定建物毀損與建物特性之關係。

以中興新村為研究地區，透過相關文獻及有關單位之九二一建物毀損調查，歸納出建物震害原因；考量資料取得之可行性，選取模式變數為：與活動斷層距離、與水系距離、建物型態、建物構造、建物樓層數、建造年代、建物使用現況、建築基地平面形狀、底層挑高情況、屋頂加蓋程度等十項評估變數，並配合進行實地建物資料調查。

透過二元資料迴歸方法之羅吉斯迴歸(Logistic Regression)及機率迴歸（Probit Regression）分別建構建物震害危險度模式，經由模式變數之係數與預期符號之對照、係數顯著性檢定、模式預測準確率比較以找出震害危險度最適模型，除可探討不同建物特性對於震害毀損之影響，以作為日後建築計畫之參考，並可提供台灣其他自然環境特性類似地區評估居住建物之危險度，或提供自然環境差異甚大之地區，自行建立模式之方法，相關模式分析結果之數字資料及圖形資料更可為日後地區防災規劃之參考依據。

After 921 earthquake in Taiwan, people have a great fear of earthquakes. In terms of disaster characteristics in earthquakes, casualties were caused by breakages and collapses of the buildings. The ability of the building to resist earthquake becomes very important. Its influential factors can be divided into two categories: the characters of the natural environment and the characters of the building itself. Binary data regression analysis method was used to construct the forecast model about the hazard of the building in the earthquake disaster, and differentiate the relationship between breakage and collapse of the building and the character of the building by coefficients of the model.
Chung-Hsing New Village is the researched area. Reasons of the building collapses in earthquake disasters can be induced from relative bibliographies and investigations. To consider the feasibility of data which can be obtained, ten variables are chosen. They include the distance between the building and the fault, the distance between the building and the river, the type of the building, the structure of the building, the floor number of the building, the age of the building, the use of the building, the plane configuration of the building, and the situation of overbuild on the top floor. Data of buildings in investigation on the spot are obtained.
A forecast model about the hazard of the building in earthquake disaster is established by logistic regression and probit regression. The best model is found by comparing these two models through coefficient test, the expected sign, the precise rate of the model. The best model can be the basis of building planning. Moreover it will be able to support a method to the places in great difference of nature environment for a suitable model to be made, and the result of the model might also be a criterion in the planning against a disaster.

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