Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/28213
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dc.contributor.advisorQuezada Lucio, Nel-
dc.contributor.authorQuispe Condori, Williams Alfredo-
dc.creatorQuispe Condori, Williams Alfredo-
dc.date.accessioned2025-06-18T15:08:45Z-
dc.date.available2025-06-18T15:08:45Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/28213-
dc.description.abstractEl 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.es
dc.description.abstractThe 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.en
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectAccidentes de tránsitoes
dc.subjectRed vial nacionales
dc.subjectModelo lineal generalizado binomial negativoes
dc.titleEstimación e identificación de tramos de concentración de accidentes de tránsito empleando el modelo lineal generalizado binomial negativoes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Socialeses
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadísticaes
thesis.degree.programIngenieríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6691-0889es
renati.author.dni46795830-
renati.advisor.dni09448572-
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales
renati.discipline542056-
renati.jurorGarrafa Aragón, Hernán Belisario-
renati.jurorÁlvarez Rojas, Cirilo-
renati.jurorParedes Cruz, Ibar Gerardo-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es
Aparece en las colecciones: Ingeniería Estadística

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