dc.contributor.advisor | N/A | en_US |
dc.contributor.author | Guerrero B, Thomas E | |
dc.contributor.author | Amarís, Gloria | |
dc.contributor.author | Arévalo Tamara, Andrea Stefannía | |
dc.date.accessioned | 2024-04-12T20:40:17Z | |
dc.date.available | 2024-04-12T20:40:17Z | |
dc.date.issued | 2020-10-01 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioinstitucional.ufpso.edu.co/xmlui/handle/20.500.14167/3659 | |
dc.description.abstract | En la obra se encuentran recomendaciones prácticas sobre cuáles modelos se deben utilizar según dos casos de estudio: identificación de tramos viales críticos en accidentes bajo un enfoque con técnicas bayesianas y uso de Modelos Lineales Generalizados (MLG) para la predicción de accidentes en vías colombianas. En este libro se aborda inicialmente un diagnóstico de la accidentalidad dentro de un contexto espacio-temporal de los hechos referentes a esta problemática. Se presenta evidencia previa de investigaciones y análisis de información disponible. Se describe cómo realizar detección de sitios críticos de accidentalidad e identificación de factores que afectan la ocurrencia de accidentes de tránsito con muertes y heridos en las carreteras de Colombia. La obra se dirige a alumnos universitarios y profesionales que consultan en esta área, a n de que conozcan herramientas de evaluación para desarrollar estrategias que ayuden a mitigar el impacto de la accidentalidad. Igualmente, será de utilidad para que las entidades encargadas a nivel local y nacional tomen las medidas necesarias para disminuir el índice de accidentalidad en Colombia. | en_US |
dc.language.iso | spa | en_US |
dc.subject | Accidentalidad vial | en_US |
dc.subject | Sitios críticos | en_US |
dc.subject | Factores de influencia | en_US |
dc.title | Accidentalidad vial: Determinación de sitios críticos y factores que la afectan | en_US |
dc.title.translated | Road accident rate: Determination of critical sites and factors affecting road accident rates | en_US |
dc.contributor.cvlac | Thomas E Guerrero B [0001150995] | en_US |
dc.contributor.cvlac | Gloria Amarís [0001516581] | en_US |
dc.contributor.cvlac | Andrea Stefannía Arévalo Tamara [0001464697] | en_US |
dc.contributor.googlescholar | Thomas E Guerrero B [wC18M9AAAAAJ] | en_US |
dc.contributor.googlescholar | Andrea Stefannía Arévalo Tamara [IZzsm3EAAAAJ] | en_US |
dc.contributor.orcid | Thomas E Guerrero B [0000-0003-3690-256X] | en_US |
dc.contributor.orcid | Andrea Stefannía Arévalo Tamara [0000-0002-9684-5299] | en_US |
dc.contributor.researchgate | Thomas E Guerrero B [Thomas-Guerrero-6] | en_US |
dc.contributor.researchgate | Andrea Stefannía Arévalo Tamara [Andrea-Arevalo-11] | en_US |
dc.description.abstractenglish | The book contains practical recommendations on which models should be used according to two case studies: identification of critical road sections in accidents under a Bayesian approach and use of Generalized Linear Models (GLM) for accident prediction on Colombian roads. This book initially addresses a diagnosis of the accident rate within a spatio-temporal context of the facts related to this problem. Previous research evidence and analysis of available information is presented. It describes how to detect critical accident sites and identify factors that affect the occurrence of traffic accidents with fatalities and injuries on Colombian roads. The book is aimed at university students and professionals who consult in this area, in order to provide them with evaluation tools to develop strategies that help mitigate the impact of accidents. It will also be useful for the entities in charge at local and national level to take the necessary measures to reduce the accident rate in Colombia. | en_US |
dc.subject.keywords | Road accidents | en_US |
dc.subject.keywords | Critical sites | en_US |
dc.subject.keywords | Influence factors | en_US |
dc.publisher.faculty | Facultad ingenierías | en_US |
dc.publisher.program | Pregrado ingenieria civil | en_US |
dc.description.degreelevel | Pregrado | en_US |
dc.degree.name | Ingeniero civil | en_US |
dc.contributor.jury | N/A, N/A | |