Modelo de probabilidad de accidente en bicicleta. Caso de estudio Engativá, Bogotá

Deison Duarte, K. López, S. Meneses
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Abstract

En Bogotá se ha incrementado el uso de la bicicleta y, con este, los índices en accidentalidad, ya que para el 2017 se presentó una cifra de 71 ciclistas muertos y 1.271 lesionados. A pesar de que existen campañas de seguridad vial, la cantidad de accidentes no disminuye. Con base en una revisión del estado del arte, en los últimos 5 años se observa que hay registros de la accidentalidad explicada de manera monocausal pero no un análisis integral de las diferentes causas en contexto. Se presenta una investigación descriptiva que desarrolla un modelo que explica qué variables influyen en la ocurrencia de un accidente en bicicleta,para lo cual se utilizó información histórica de accidentalidad, facilitada por la Secretaría de Movilidad de Bogotá de los años 2015 a 2018, con las causales de accidentalidad reportadas. Se identificaron variables de accidentalidad de investigaciones del tema a nivel mundial, regional y local. Se compararon con información de encuestas a 280 biciusuarios de la localidad de Engativá. Se obtiene un árbol de sucesos en que se asocian las variables y de cadauna de ellas, el cálculo de la probabilidad frecuentista del suceso, cuyo cálculo está sujeto a la existencia o no de un accidente en bicicleta. Se aplicó el teorema de Bayes para explicar las variables condicionadas e integradas.En conclusión, este modelo identifica las variables más significativas presentes en la accidentalidad en viaje en bicicleta, como base para orientar la formulación de campañas y políticas públicas más efectivas. 
自行车事故概率模型。案例研究engativa, bogota
在bogota中,自行车的使用有所增加,事故发生率也随之增加,2017年有71名自行车手死亡,1271人受伤。尽管有道路安全运动,但事故的数量并没有减少。基于对最新技术的回顾,在过去的5年里,我们观察到有单原因解释的事故记录,但没有在背景下对不同原因的全面分析。介绍了描述性研究开发一种解释变量如何影响自行车发生事故,为此使用了accidentalidad历史信息,秘书处提供的移动波哥大2015 - 2018年间,因果accidentalidad举报。我们确定了全球、区域和地方层面的事故调查变量。本研究的目的是评估在墨西哥恰帕斯州engativa市的一项研究中使用的信息。我们得到一个事件树,其中的变量是关联的,从每个变量中,计算事件的频率概率,其计算取决于是否存在自行车事故。应用贝叶斯定理来解释条件变量和积分变量。最后,该模型确定了自行车旅行事故中最重要的变量,作为指导制定更有效的运动和公共政策的基础。
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