Caracterización de las infracciones de tránsito en Bogotá en el año 2017 utilizando un modelo Cox Log - Gaussiano de patrones puntuales
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2021-09-16
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
El análisis espacial de patrones puntuales se usa para conocer el comportamiento de un conjunto de datos a lo largo de una ventana de observación espacial, para luego así proponer modelos que permitan hacer predicciones acerca del número de ocurrencias de un fenómeno en el lugar de estudio. En este trabajo, se hace una extensión de dichos análisis, donde no solo se estudia el comportamiento espacial, sino la dependencia de esta a través del tiempo. Para esto, se usa una base de datos de infracciones de tránsito ocurridas en la ciudad de Bogotá durante el año 2017, pero se seleccionó la infracción con mayor recurrencia durante ese año, en este caso, la infracción C02, que corresponde a parquear en sitios prohibidos. Para el análisis se consideran varias opciones: primero, observar el comportamiento puramente espacial sin incluir el tiempo como una variable de estudio, trabajar el tiempo como una marca cualitativa, una marca cuantitativa y finalmente, tratarlo como una dimensión más. Se concluyo que esta última es la opción óptima para el análisis, encontrando que tanto a nivel espacial como a nivel espacio temporal, se tiene un patrón agregado. Finalmente, se hayan los riesgos relativos del modelo, haciendo pronósticos en algunos tiempos elegidos al azar.
Abstract
The spatial analysis of point patterns is used to know the behavior of a set of data throughout a spatial observation window, and then to propose models that allow making predictions about the number of occurrences of a phenomenon in the place of study. In this work, an extension of these analyzes is made, where not only the spatial behavior is studied, but its dependence through time. For this, a database of traffic violations that occurred in the city of Bogota during the year 2017 is used, but the violation with the greatest occurrence during that year was selected, in this case, the traffic violation C02, which corresponds to parking in prohibited places. For the analysis, several options are considered: first, observe purely spatial behavior without including time as an analysis variable, working time as a qualitative mark, a quantitative mark and finally, as one more dimension. It was concluded that the latter is the most optimal option for the analysis, finding that both at a spatial level and at a space-time level, there is an added pattern . Finally, we have the relative risks of the model, making forecasts at some times chosen at random.
Language
spa
Keywords
Citation
Osorio Guerrero, Karen Estefany. (2021). Caracterización de las infracciones de tránsito en Bogotá en el año 2017 utilizando un modelo Cox Log - Gaussiano de patrones puntuales. Universidad Santo Tomas. Bogotá
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