Pronóstico del número de accidentes de tránsito mediante suavización exponencial doble, región Piura 1991- 2019

• Autores: Dedios Morales, Darlyn Marilyn Lucero, Hernández Cañola, Patricia Micheline
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Piura
• Repositorio: UNP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unp.edu.pe:20.500.12676/2549
• Enlace del recurso: https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/2549
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Número de accidentes de tránsito; Heridos; Fallecidos; Suavizamiento exponencial doble; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo general pronosticar el número de accidentes de tránsito, en la región Piura 1991-2019, mediante suavización exponencial doble. Para complementar la investigación como objetivos específicos se planteó analizar la serie de tiempo y pronosticar el número de personas heridas y fallecidas en accidentes de tránsito para el año 2019. El estudio tuvo un Enfoque Cuantitativo, diseño No experimental de corte Longitudinal, de Tipo Explicativo causal. La población comprendió todos los accidentes de tránsito registrados en la Región Piura. La muestra estuvo compuesta por todos los accidentes de tránsito anuales ocurridos en la Región Piura desde el año 1991-2018 de acuerdo a la información recaudada de los Anuarios Estadísticos de la Policía Nacional del Perú, los cuales nos permitieron evaluar la serie histórica y poder predecir para el año 2019. Para el análisis Estadístico se procedió a trabajar con las datas en el programa Excel y SPSS 24. Se llevó a cabo el análisis y la elaboración de las series históricas; elaborando graficas de series de tiempo y analizando su tendencia. Utilizando metodología de suavizamiento exponencial doble para pronosticar el número de accidentes para el año 2019. Se encontró que la serie en estudio presentó un comportamiento no estacional y con tendencia creciente a largo plazo. Al aplicar el método de suavizamiento exponencial doble se encontró una explicación del modelo sobre los accidentes del 82.8%, con una media absoluta del error de 310,601 y un porcentaje medio absoluto del error 32,8%. El contraste Box –Ljung probó la no autocorrelación de residuales. Las gráficas de los residuos tanto FAS como FAP muestra que las barras no se salen de los límites, por lo tanto, los residuales modelos si cumplen el criterio de ruido blanco gaussiano, de aleatoriedad y el modelo es adecuado.