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"Modelos Predictivos de Accidentes de Tránsito para la ciuda

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by

Sergio Droguett

on 28 August 2015

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Transcript of "Modelos Predictivos de Accidentes de Tránsito para la ciuda

Presentación
Introducción y motivación

Revisión Bibliográfica

Metodología

Trabajo Futuro
Introducción
+ de 1.500 fallecidos y + de 60.000 accidentes

Altos costos sociales 1,5% del PIB

Evaluaciones sociales de proyectos con medidas de seguridad vial modelos predictivos
Revisión Bibliográfica
Problemas en la información:
Sub-reporte
Sobre y sub dispersión
Linealidad o no-linealidad
Valor bajo de la media y el tamaño muestral pequeño. Muchos ceros.
Otros

Modelos abordan de manera particular estos problemas.
Modelo de Regresión Poisson:


No se sustenta la media igual a la varianza
Le afecta la media baja y produce sesgos en muestras pequeñas

Sofisticación: Binomial Negativo (Poisson-Gamma)

media 1 y varianza alpha (sobredispersión)

¿y la subdispersión?
Métodos de modelamiento
Otra sofisticación: Poisson-lognormal
Distribución sin forma cerrada


Y qué pasa cuando hay muchos ceros


Zero-Inflated Poisson o Binomial Negativo

2 procesos: uno de distribución binaria que genera ceros estructurales, y el otro que se rige por un proceso poisson o uno binomial negativo
Mas métodos de modelamiento
Variables observadas
De una revisión de 11 documentos se destaca:
4 tipos de modelos: en red, rotondas, tramos de vía y de intersecciones.
Las más utilizadas fueron:
Recopilación de Datos
Información con la que se cuenta:
Base de datos Estudio SECTRA con comuna, localización, regulación, número de pistas, prioridad, flujos por accesos, presencia de mediana, isla central y pistas de viraje.
Base SIEC 2 con cantidad de accidentes, severidad, personas involucradas, vehículos, condición climática, entre otras.
Estimación de modelos
Elección de métodos de modelación por estimar.
Probar distintas formas funcionales (lineales, no-lineales), con más o menos variables ...
Estimar una red local con más detalle en las variables.
Análisis y comparación
Metodología
Trabajo a futuro
CI6909
Gracias!
"Modelos predictivos de accidentes de tránsito para la ciudad de Santiago"
CI6908
Sergio Droguett Ovando

¿Hay más métodos?
Conway-Maxwell-Poisson, Gamma, Generalized estimating equation, Generalized additive, Random-effects, Negative multinomial, Random-parameters, Bivariate/multivariate, Finite mixture/Markov switching, Duration, Hierarchical/multilevel, Neural network, Bayesian neural network, and support vector machine.
Intersecciones:
Accidentes por tipo de usuario
Flujos por accesos
Flujo por tipo de usuario
Flujo peatonal
Número de pistas
Condición de luminosidad
Regulación del cruce
Presencia isla central
Tramos de Vía:
Flujo total
Largo del segmento
Número de pistas
Cantidad de intersecciones o accesos en el tramo.
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