Modelos estadísticos en procesos puntuales espaciales Poisson para evaluar la distribución espacial de los hechos delictivos en Lima, Perú

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística Aplicada
Detalles Bibliográficos
Autor: Quispe Quispe, Braulio
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2806
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/2806
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Perú
Ciudades
Zonas urbanas
Seguridad
Modelos econométricos
Datos estadísticos
Densidad de la población
Distribución de la población
Comportamiento anormal
Gobierno local
Limite
Evaluación
Modelos estadísticos
Delincuencia
Hechos delictivos
Procesos puntuales espaciales poisson
Distribución espacial
Lima metropolitana
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Las ubicaciones de los delitos son representadas por puntos, y el conjunto de estos se consideran un patrón puntual, el cual representa una realización de un proceso puntual espacial subyacente en el espacio de estudio. El modelamiento estadístico se realiza a través de la intensidad de puntos, la cual puede ser estimada para cualquier ubicación específica del área de estudio y son los modelos log-lineales los más usados para representar su relación con un conjunto de covariables espaciales cuyos efectos podemos representar en un conjunto de parámetros; a estos modelos se les conocen como modelos paramétricos de procesos puntuales espaciales. Las estadísticas de resumen, conocidas también como propiedades de primer y segundo orden de un proceso puntual así como los métodos basados en distancia entre puntos, han sido aplicados con fines de realizar el análisis exploratorio y determinar: el tipo de distribución espacial (regular, aleatorio o clústeres) que siguen los hechos delictivos (patrón puntual), la distribución de la distancia de un punto arbitrario a un lugar de ocurrencia de un delito y de la distancia de un hecho delictivo a otro, entre otras. Finalmente, se concluye que la distribución espacial de los hechos delictivos en Lima, no es homogénea, existiendo clustering o agregación de puntos, los cuales se traducen en zonas con mayor incidencia de hechos delictivos y su intensidad guarda relación con la ubicación de los límites distritales, la inversión destinada al orden interno y la densidad poblacional.The present thesis raises an application of the statistical models of Poisson spatial point processes as well as the Cluster models of the Neyman - Scott type. Particularly, it focuses on evaluating the spatial distribution of criminal acts and its relation to some spatial covariates. In this way, it will be possible to orient and/or establish policies related to citizen security of a national and /or local nature. The study area corresponds to the districts of Lima Centro and Residencial, which takes into account the information of georeferenced locations of the criminal events reported by the victims at the end of the year 2013 until the beginning of 2014. The locations of the crimes are represented by points, and the set of these are considered as a spatial point pattern, which represents a realization of a spatial point process underlying the space of study. Statistical modeling is performed through the intensity of points, which can be estimated for any specific location in the study area and are the log-linear models most commonly used to represent their relationship with a set of spatial covariables whose effects can be represented in a set of parameters; these models are known as parametric models of spatial point processes. The summary statistics, also known as first and second order properties of a point process as well as methods based on distance between points, have been applied for the purpose of developing the exploratory analysis and determining: the type of spatial distribution (regular, random or clusters) that follow the criminal acts (point pattern), the distribution of the distance from an arbitrary point to a place of occurrence of a crime and the distance from one criminal act to another, among others. Finally, it is concluded that the spatial distribution of criminal acts in Lima is not homogeneous, there are clustering or aggregation of points, which are translated into areas with a higher incidence of criminal acts and their intensity is related to the location of the district boundaries, the investment destined to the internal order and the population density.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMPerúCiudadesZonas urbanasSeguridadModelos econométricosDatos estadísticosDensidad de la poblaciónDistribución de la poblaciónDensidad de la poblaciónComportamiento anormalGobierno localLimiteEvaluaciónModelos estadísticosDelincuenciaHechos delictivosProcesos puntuales espaciales poissonDistribución espacialLima metropolitanahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Modelos estadísticos en procesos puntuales espaciales Poisson para evaluar la distribución espacial de los hechos delictivos en Lima, Perúinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUEstadística AplicadaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Estadística AplicadaMaestríaTHUMBNAILE10-Q8-T.pdf.jpgE10-Q8-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3419https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/4c5bf13a-ab94-4b95-9c90-a0e694a813ac/download6b0bdbad03049711caef7c9cb869b8e0MD56ORIGINALE10-Q8-T.pdfE10-Q8-T.pdfTexto completoapplication/pdf2165016https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/767c14dd-7abc-4a14-99ce-5c6247618dc3/download50e4fa8f818dca07bf75599b7479231aMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/535cd973-3822-4b44-b2f4-715cfad6cf5b/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD53TEXTE10-Q8-T.pdf.txtE10-Q8-T.pdf.txtExtracted texttext/plain215766https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/838b2ecc-6d2e-4391-972a-e6e1bf18e1fe/downloadafe3efbc49729b78aeb828518d44ae92MD5420.500.12996/2806oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/28062023-01-17 13:01:54.045https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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