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Uso de árboles de decisión como herramienta para generar un modelo preventivo de seguridad vial urbana en la ciudad de Trenque Lauquen, Pcia. Buenos Aires
dc.creator | Marcos, Carlos Eduardo | |
dc.creator | Martínez Micakoski, Fernanda | |
dc.creator | Marcos, Candela | |
dc.date.accessioned | 2023-11-17T16:27:26Z | |
dc.date.available | 2023-11-17T16:27:26Z | |
dc.date.issued | 2018-11-01 | |
dc.identifier.issn | 978-987-4998-05-7 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12272/8836 | |
dc.description.abstract | La seguridad vial se refiere a las medidas adoptadas para reducir el riesgo de lesiones y muertes causadas en el tránsito. Los traumatismos por accidentes de tránsito son un problema de salud pública a nivel mundial. Argentina, a través de la Agencia Nacional de Seguridad Vial, adhirió a los objetivos y finalidades del Decenio de Acción para la Seguridad Vial de la ONU. Entre sus acciones se encuentra la de recabar datos a nivel municipal mediante el uso del Formulario Estadístico Único (actualmente) y sus versiones anteriores, desde finales del año 2011. El presente trabajo se basa en el uso de árboles de decisión como herramienta para generar un modelo preventivo de seguridad vial urbana, de manera de reducir la proporción de personas hospitalizadas por este tipo de eventos. Las variables predictoras son una herramienta útil para que los agentes de tránsito puedan realizar acciones preventivas en base a la propia idiosincrasia de accidentalidad vial de la comunidad, poniendo en valor los datos registrados en siniestros desde el año 2012 a 2017. Se utilizó el software libre R como facilitador de investigación estadística reproducible. Los resultados reflejan que variables asociadas principalmente al factor humano permiten predecir la existencia de lesiones en los participantes de un siniestro. | es_ES |
dc.format | es_ES | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | Siniestralidad vial | es_ES |
dc.subject | Modelización | es_ES |
dc.subject | Factor humano | es_ES |
dc.subject | Random forest | es_ES |
dc.subject | Machine learning | es_ES |
dc.title | Uso de árboles de decisión como herramienta para generar un modelo preventivo de seguridad vial urbana en la ciudad de Trenque Lauquen, Pcia. Buenos Aires | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.description.affiliation | Marcos, Carlos Eduardo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen; Argentina | es_ES |
dc.description.affiliation | Marcos, Candela. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen; Argentina | es_ES |
dc.description.affiliation | Martínez Micakoski, Fernanda. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen; Argentina | es_ES |
dc.description.peerreviewed | Peer Reviewed | es_ES |
dc.type.version | publisherVersion | es_ES |
dc.rights.use | Acceso abierto | es_ES |