Análisis predictivo de la accidentalidad vehicular en el Distrito Metropolitano de Quito en el periodo 2015-2019
En el análisis predictivo de la accidentabilidad vehicular en el Distrito Metropolitano de Quito durante el periodo 2015-2019, en este estudio se desarrolló mediante técnicas de minería de datos, las técnicas de predicción que mejor se adaptaron a la investigación fue el Modelo Autorregresivo Integr...
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| 第一著者: | |
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| その他の著者: | |
| フォーマット: | bachelorThesis |
| 言語: | spa |
| 出版事項: |
2022
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/27180 |
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タグ追加 | 要約: | En el análisis predictivo de la accidentabilidad vehicular en el Distrito Metropolitano de Quito durante el periodo 2015-2019, en este estudio se desarrolló mediante técnicas de minería de datos, las técnicas de predicción que mejor se adaptaron a la investigación fue el Modelo Autorregresivo Integrado a las Medias Móviles (ARIMA) mediante la metodología de Box-Jenkins y el Modelo de Vectores Autorregresivos (VAR), los cuales son los más óptimos para el análisis de series de tiempo, en el modelo ARIMA se determinó que en los años 2020 – 2021 durante el transcurso de los meses se obtuvo un leve decrecimiento de la cantidad de los accidentes y con respecto al modelo VAR se estimó que hay un impacto positivo en relación de los accidentes sin señalización e influencia del alcohol en el siguiente mes, es decir, a medida que ocurren los accidentes en el primer mes tiende a incrementar los accidentes que en el siguiente mes, principalmente en los accidentes producidos en el factor de la falta de señalización en la zona donde se produjo el accidente de tránsito y bajo la influencia de alcohol, sustancias estupefacientes o psicotrópica. |
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