Ingeniero Civil / El presente trabajo muestra una modelación de tasas de siniestralidad vial para la ciudad de Santiago mediante modelos lineales generalizados integrando tres formulaciones matemáticas distintas, buscando comparar los resultados y estimar un modelo que se ajuste lo mejor posible a la realidad y que tenga capacidad predictiva.
Dichas formulaciones corresponden a la regresión lineal Normal, regresión Poisson y regresión Binomial Negativa. Además, se utiliza el Método Empírico Bayesiano que ajusta de manera ponderada la modelación de tasas con el registro histórico de siniestros para considerar el fenómeno de regresión a la media y la sobredispersión. Además, se crean dos tipos de modelos: uno en donde las variables explicativas incluidas son significativas en todas las formulaciones, y otro donde estos regresores son estadísticamente significativos para al menos un tipo de regresión. Se utilizan variables que explican el fenómeno según lo observado en la literatura y según la disponibilidad de los datos existentes. Las fuentes de información son, principalmente, la base de datos de accidentes de tránsito de Carabineros de Chile, programas de operación del sistema de transporte público, información de bienes raíces del Servicio de Impuestos Internos y la encuesta de movilidad Origen-Destino del año 2012 del Ministerio de Transporte y Telecomunicaciones.
Se consideran cinco variables predichas, correspondientes a la tasa de accidentes totales, accidentes tipo no atropello, accidentes tipo atropello, cantidad de lesionados y cantidad de fallecidos. Lo anterior con una segregación espacial a nivel de zona obtenida de la Encuesta Origen-Destino del año 2012.
Se reportan estadísticos de bondad de ajuste que permiten comparar las estimaciones, junto con la predicción de accidentabilidad para el año 2015, tales como AIC y el error medio absoluto.
Los principales resultados de este trabajo indican que el mejor ajuste estadístico se realiza mediante la formulación Binomial Negativa utilizando el Método Empírico Bayesiano. Con respecto a los efectos marginales en el aumento de las tasas de siniestralidad vial, un peatón más será menos riesgoso que una persona más viajando en vehículo o en buses del transporte público.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/167750 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Droguett Ovando, Sergio Enrique |
| Contributors | Tirachini Hernández, Alejandro, Basso Sotz, Leonardo, Milton-Jones, Milton |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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