Caracterización de las infracciones de tránsito en Bogotá en el año 2017 utilizando un modelo Cox Log - Gaussiano de patrones puntuales
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...
- Autores:
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Osorio Guerrero, Karen Estefany
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
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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. |
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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.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.Magister en Estadística Aplicadahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Caracterización de las infracciones de tránsito en Bogotá en el año 2017 utilizando un modelo Cox Log - Gaussiano de patrones puntualesSpatio temporalMCMCLgcpInhomogeneus point processSpatial statisticsTraficoRegulación de TraficoEstadísticaMCMCLgcpEspacio temporalProceso puntual inhomogeneoEstadística espacialTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáBaddeley, A., Rubak, E. & Turner, R. (2015), Spatial Point Patterns: Methodology and Applications with R, Chapman Hall/CRC Interdisciplinary Statistics, CRC Press.Bermudez Arias, S. C. (2016), Metodología para la evaluación espacio temporal de la accidentalidad vial en Bogotá: caso Avenida Boyacá, PhD thesis, Universidad Nacional de Colombia-Sede Bogotá.Bivand, R. S., Pebesma, E. J., Gomez-Rubio, V. & Pebesma, E. J. (2008), Applied spatial data analysis with R, Vol. 747248717, Springer.Blazquez, C. A. & Celis, M. S. (2013), A spatial and temporal analysis of child pedestrian crashes in Santiago, Chile, Accident Analysis Prevention 50, 304-311. *https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0001457512001534Andrieu, C. & Thoms, J. (2008), A tutorial on adaptive mcmc, Statistics and Computing 18.Castro, F. (2011), Análisis espacial de los accidentes de tránsito en el cantón de Pococí, Revista Geográfi ca de América Central 2, 1-43.Diggle, P. J., Moraga, P., Rowlingson, B., Taylor, B. M. et al. (2013), Spatial and spatio-temporal log-gaussian cox processes: extending the geostatistical paradigm, Statistical Science 28(4), 542-563.Diggle, P., Rowlingson, B. & Su, T. (2005), Point process methodology for online spatio - temporal disease surveillance, Environmetrics 16, 423 - 434.El Espectador (2021), https://bit.ly/3lR74R9, 10 de Marzo de 2021.Escobar, F. Á. C. (2013), Análisis espacial de los accidentes de tráfi co en Bogotá D.C. Fundamentos de investigación, Perspectiva Geográfica 18(1), 9-38.Gabriel, E., Rowlingson, B., Diggle, P. et al. (2013), stpp: an r package for plotting, simulating and analyzing spatio-temporal point patterns, Journal of Statistical Software 53(2), 1-29.Giraldo, R. (2009), Estadística espacial, Bogotá: Universidad Nacional de Colombia.Jiang, X., Abdel-Aty, M. & Alamili, S. (2014), Application of poisson random effect models for highway network screening, Accident Analysis Prevention 63, 74-82. *https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0001457513004399Moncada, I. (2018), Analísis espacio temporal de los accidentes de tránsito en Bogotá utilizando patrones puntuales, PhD thesis, Universidad Nacional de Colombia-Sede Bogotá.Muertes en eventos de transporte, Colombia, 2019 (2019), urlhttps://www.medicinalegal.gov.co/cifrasestadisticas/ forensis.Steenberghen, T., Aerts, K. & Thomas, I. (2010), Spatial clustering of events on a network, Journal of Transport Geography 18(3), 411-418. Tourism and climate change. *https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0966692309001240Taylor, B. M., Davies, T. M., Rowlingson, B. S. & Diggle, P. J. (2013), lgcp: An R package for inference with spatial and spatio-temporal log-Gaussian Cox processes, Journal of Statistical Software 52(4), 1-40. *http://www.jstatsoft.org/v52/i04/Taylor, B. M., Davies, T. M., Rowlingson, B. S. & Diggle, P. J. (2015), Bayesian Inference and Data Augmentation Schemes for Spatial, Spatiotemporal and Multivariate Log-Gaussian Cox Processes in R, Journal of Statistical Software 63(i07). *https://ideas.repec.org/a/jss/jstsof/v063i07.htmlORIGINAL2021KarenOsorio.pdf2021KarenOsorio.pdfArtículo principal"application/pdf3257312https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35677/1/2021KarenOsorio.pdffaed6474804a0009d59c79817b85473dMD51open accessCarta aprobación facultad.pdfCarta aprobación facultad.pdfCarta aprobación facultadapplication/pdf17203https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35677/4/Carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdfe821d9af9743e1818ba8714600a7294aMD54metadata only accessCarta derechos de autor (2).pdfCarta derechos de autor (2).pdfCarta derechos de autorapplication/pdf1046971https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35677/7/Carta%20derechos%20de%20autor%20%282%29.pdfd8101b004b1cb5b5361c8dd468d6a179MD57metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35677/8/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD58open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35677/9/license.txtaedeaf396fcd827b537c73d23464fc27MD59open accessTHUMBNAIL2021KarenOsorio.pdf.jpg2021KarenOsorio.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8275https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35677/10/2021KarenOsorio.pdf.jpg6880a0caef218fc9689583a0c83be65bMD510open accessCarta aprobación facultad.pdf.jpgCarta aprobación facultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6369https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35677/11/Carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf.jpg03ee3b8f5a7c19cd7df217b869ef09acMD511open accessCarta derechos de autor (2).pdf.jpgCarta derechos de autor (2).pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9080https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35677/12/Carta%20derechos%20de%20autor%20%282%29.pdf.jpge3d21e633c1740f29c9c7ed3ca3472bdMD512open access11634/35677oai:repository.usta.edu.co:11634/356772022-10-10 16:11:33.376open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |