Estimación e identificación de tramos de concentración de accidentes de tránsito empleando el modelo lineal generalizado binomial negativo

Descripción del Articulo

El presente trabajo se centra en el diseño y aplicación del modelo lineal generalizado (GLM) con distribución binomial negativo con el propósito de estimar el número de accidentes de tránsito por kilómetro de carretera, el modelo, cumple con las definiciones basados en modelos, que permite obtener u...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Quispe Condori, Williams Alfredo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:UNI-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/28213
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.14076/28213
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Accidentes de tránsito
Red vial nacional
Modelo lineal generalizado binomial negativo
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description El presente trabajo se centra en el diseño y aplicación del modelo lineal generalizado (GLM) con distribución binomial negativo con el propósito de estimar el número de accidentes de tránsito por kilómetro de carretera, el modelo, cumple con las definiciones basados en modelos, que permite obtener una mayor precisión y la adaptación del mismo a las características de las vías del país, el modelo considera, las variables como el Índice Medio Diario Anual (IMDA), orografía de la vía, entre otros. Asimismo, se ha empleado datos de los accidentes de tránsito registrados por la Policía Nacional del Perú (PNP), durante un periodo de 4 años. Ello permite mejorar el proceso de identificación de los tramos de concentración de accidentes de tránsito (TCA), con ello se ha logrado Identificar 71 TCA, a lo largo de los 27 mil kilómetros de la red vial nacional, que servirá para que los encargados de la gestión de la infraestructura vial, realicen intervenciones y mejoras de las condiciones de zonas de la infraestructura vial que ponen en riesgo la vida de las personas, a fin de que garantice la seguridad de los usuarios en el tránsito por las carreteras del país.
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spelling Quezada Lucio, NelQuispe Condori, Williams AlfredoQuispe Condori, Williams Alfredo2025-06-18T15:08:45Z2025-06-18T15:08:45Z2024http://hdl.handle.net/20.500.14076/28213El presente trabajo se centra en el diseño y aplicación del modelo lineal generalizado (GLM) con distribución binomial negativo con el propósito de estimar el número de accidentes de tránsito por kilómetro de carretera, el modelo, cumple con las definiciones basados en modelos, que permite obtener una mayor precisión y la adaptación del mismo a las características de las vías del país, el modelo considera, las variables como el Índice Medio Diario Anual (IMDA), orografía de la vía, entre otros. Asimismo, se ha empleado datos de los accidentes de tránsito registrados por la Policía Nacional del Perú (PNP), durante un periodo de 4 años. Ello permite mejorar el proceso de identificación de los tramos de concentración de accidentes de tránsito (TCA), con ello se ha logrado Identificar 71 TCA, a lo largo de los 27 mil kilómetros de la red vial nacional, que servirá para que los encargados de la gestión de la infraestructura vial, realicen intervenciones y mejoras de las condiciones de zonas de la infraestructura vial que ponen en riesgo la vida de las personas, a fin de que garantice la seguridad de los usuarios en el tránsito por las carreteras del país.The present work focuses on the design and application of the generalized linear model (GLM) with negative binomial distribution with the purpose of estimating the number of traffic accidents per kilometer of road, the model meets the definitions based on models that allow obtaining greater precision and its adaptation to the characteristics of the country's roads, the model considered, variables such as the Annual Average Daily Index (IMDA), the orography of the road, among others. Likewise, data from traffic accidents recorded by the National Police of Peru (PNP) over a period of 4 years has been used. This makes it possible to improve the process of identifying the sections with the concentration of traffic accidents (TCA) , with this it has been possible to identify 71 TCA, along the 27 thousand kilometers of the national road network, which will help those in charge of the management of road infrastructure, carry out interventions and improve the conditions of areas of road infrastructure that put people's lives at risk, in order to guarantee the safety of users when traveling on the country's highways.Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2025-06-18T15:08:45Z No. of bitstreams: 4 quispe_cw.pdf: 5345620 bytes, checksum: 582ec3be0b1395f0d92d7d5a83002ecc (MD5) quispe_cw(acta).pdf: 964601 bytes, checksum: 46a541acc880763686a9d01baf8a0166 (MD5) informe_de_similitud.pdf: 1270579 bytes, checksum: cba8fa05d7117c46db11e0c12f6f6d28 (MD5) carta_de_autorización.pdf: 1293005 bytes, checksum: 2e892c115facc845685aa5ebd6396970 (MD5)Made available in DSpace on 2025-06-18T15:08:45Z (GMT). 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Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias SocialesTítulo ProfesionalIngeniería EstadísticaIngenieríahttps://orcid.org/0000-0002-6691-08890944857246795830https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional542056Garrafa Aragón, Hernán BelisarioÁlvarez Rojas, CiriloParedes Cruz, Ibar GerardoTEXTquispe_cw.pdf.txtquispe_cw.pdf.txtExtracted texttext/plain199262http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28213/6/quispe_cw.pdf.txtedb6f8d2848103b24f0438255f8decdeMD56quispe_cw(acta).pdf.txtquispe_cw(acta).pdf.txtExtracted texttext/plain1http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28213/7/quispe_cw%28acta%29.pdf.txt68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD57informe_de_similitud.pdf.txtinforme_de_similitud.pdf.txtExtracted texttext/plain2http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28213/8/informe_de_similitud.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD58carta_de_autorización.pdf.txtcarta_de_autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain2http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28213/9/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD59LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28213/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALquispe_cw.pdfquispe_cw.pdfapplication/pdf5345620http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28213/1/quispe_cw.pdf582ec3be0b1395f0d92d7d5a83002eccMD51quispe_cw(acta).pdfquispe_cw(acta).pdfapplication/pdf964601http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28213/2/quispe_cw%28acta%29.pdf46a541acc880763686a9d01baf8a0166MD52informe_de_similitud.pdfinforme_de_similitud.pdfapplication/pdf1270579http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28213/3/informe_de_similitud.pdfcba8fa05d7117c46db11e0c12f6f6d28MD53carta_de_autorización.pdfcarta_de_autorización.pdfapplication/pdf1293005http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28213/4/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdf2e892c115facc845685aa5ebd6396970MD5420.500.14076/28213oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/282132025-06-19 03:39:07.831Repositorio Institucional - UNIrepositorio@uni.edu.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