Zdarzenia drogowe są zdarzeniami losowymi i bardzo często zachodzą w wyniku splotu wielu okoliczności. Rekonstrukcja zdarzenia drogowego pozwala z reguły na wskazanie bezpośredniego sprawcy, ale nie można pominąć roli zależności między pozostałymi elementami systemu komunikacyjnego. Używając pojęć wywodzących się z rachunku prawdopodobieństwa oraz narzędzi statystycznych można wskazać siłę oddziaływania różnych zmiennych opisujących okoliczności zdarzenia drogowego. Jednym ze sposobów przedstawienia tego typu zależności przyczynowo – skutkowych są sieci bayesowskie. Ich nazwa pochodzi od zajmującego ważne miejsce w rachunku prawdopodobieństwa i statystyce twierdzenia Bayesa, które postuluje rewizję wcześniejszych przekonań w świetle nowych faktów. Taka analiza może mieć zasadnicze znaczenie dla poprawy poziomu bezpieczeństwa ruchu drogowego poprzez identyfikację kluczowych czynników wpływających na wzrost prawdopodobieństwa zajścia zdarzeń drogowych.
Traffic incidents are the random events and often occur as a result of convolution of many circumstances. Reconstruction of a road event allows as a rule to indicate the direct perpetrator, but the role of the relationship between other elements of the communication system can not be ignored. By the use of the concepts derived from the theory of probability and some statistical tools the impact of different variables describing the circumstances of the road accident can be expressed. One of ways to present this kind of the cause - effect relationships are Bayesian networks. Their name comes from occupying an important place in probability and statistics Bayes' theorem, which calls for a revision of the earlier beliefs in light of new facts. Such an analysis may be essential to improve the level of the road safety through the identification of key factors influencing the growth of the probability of occurrence of road accidents.