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Tesis:

Modelos estadísticos dinámicos para análisis de evolución de tasas de accidentes: metodología y herramientas computacionales.


  • Autor: DADASHOVA, Bahar

  • Título: Modelos estadísticos dinámicos para análisis de evolución de tasas de accidentes: metodología y herramientas computacionales.

  • Fecha: 2014

  • Materia: Sin materia definida

  • Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES

  • Departamentos: INGENIERIA MECANICA Y DE FABRICACION

  • Acceso electrónico: http://oa.upm.es/33776/

  • Director/a 1º: ARENAS RAMIREZ, Blanca del Valle
  • Director/a 2º: MIRA MCWILLIAMS, José Manuel

  • Resumen: Los accidentes del tráfico son un fenómeno social muy relevante y una de las principales causas de mortalidad en los países desarrolladas. Para entender este fenómeno complejo se aplican modelos econométricos sofisticados tanto en la literatura académica como por las administraciones públicas. Teniendo esto en cuenta este tesis está dedicada al análisis de modelos macroscópicos para los accidentes del tráfico en el caso de España. El objetivo de esta tesis se puede dividir en dos bloques: [a.] Obtener una mejor comprensión del fenómeno de accidentes del trafico mediante la aplicación y comparación de dos modelos macroscópicos utilizados frecuentemente en este área: DRAG y UCM, con la aplicación a los accidentes con implicación de furgonetas en España durante 2000-2009. Los análisis se llevaron al cabo dentro del enfoque frecuencista con los softwares TRIO, SAS y TRAMO/SEATS. [b.] Los cuestiones como aplicación de modelos y la selección de variables adecuadas han dirigido la investigación a intentar mejorar, mediante herramientas teóricas y prácticas, el entendimiento de selección y comparación de los modelos macroscópicos. Se han desarrollado metodologías tanto para selección como para comparación de modelos con aplicacíones a los accidentes del tráfico: accidentes totales mortales durante 2000-2011, y la frecuencia y la severidad de los accidentes con implicación de furgonetas. Estos han resultado en las siguientes contribuciones: [a.] Profundización de los modelos a través de interpretación de los variables de respuesta y predicción de los modelos. El conocimiento sobre el comportamiento de los accidentes con implicación de furgonetas se ha ampliado en este proceso. [b1.] Desarrollo de una metodología para selección de variables para seguridad vial. Teniendo en cuenta los resultados de a) esta metodología se ha aplicada a los modelos DRAG con la estimación Bayesiana. Se ha empleado los datos de accidentes mortales en España durante 2000-2011. Los resultados de la metodología desarrollada se han comparado con el modelo de regresión dinámica (DR), dado que la serie es un proceso estocástico. [b2.] Una metodología de comparación teórica entre los modelos mediante simulación Monte Carlo, diseño de experimentos y ANOVA. Los modelos tienen diferentes estructuras, por lo tanto afectando a la estimación de efectos de las variables explicativas. Teniendo en cuenta el estudio desarrollado en b1) este estudio intenta determinar como un componente estocástico se interpreta atreves de un modelo DRAG, dado que en este último no hay un método específico para modelar este componente. Los resultados de este estudio son importantes para ver si la serie necesita ser diferenciadad antes de modelar. La metodología de comparación se ha aplicado a los modelos UCM y DRAG, teniendo en cuenta que un modelo UCM tiene componente especifico de tendencia mientras el DRAG no lo tiene. [b3.] Se han desarrollado nuevos algoritmos para realizar los ejercicios metodológicos. Con este objetivo se han utilizado diferentes paquetes, R, WinBUGS, y MATLAB. Estos objetivos y contribuciones han resultado en las siguientes conclusiones: [1.] El fenómeno de accidentes del tráfico se ha analizado mediante dos modelos macroscópicos. Los efectos de los factores de influencia son diferentes dependiendo de la metodología aplicada. Los resultados de predicción son similares aunque con ligera superioridad de la metodología DRAG. [2.] La metodología para selección de variables y modelos proporciona resultados prácticos en cuanto a la explicación de los accidentes del tráfico. La predicción y la interpretación también se han mejorado mediante esta nueva metodología. [3.] Conocimiento de la relación entre los estimación de los efectos de dos modelos. Un aspecto muy importante en este tema es la interpretación de la tendencia mediante dos modelos diferentes con lo cual se puede obtener información muy útil para los investigadores. Los resultados han proporcionado una ampliación satisfactoria del conocimiento en torno al proceso de modelado y comprensión de los accidentes con implicación de furgonetas y accidentes mortales totales en España.