Abstract
Se realizó un análisis estadístico sobre colisiones peatonales y su fatalidad (peatones muertos frente a peatones heridos) por atropellamientos en vialidades de zonas urbanas de Ciudad de México en el período 2004 a 2015. Igualmente, se estimaron un modelo de Regresión Binomial Negativa Truncada y un modelo Logit Binomial para analizar el efecto de algunas variables sociodemográficas, ambientales, de tiempo y lugar sobre la frecuencia de colisiones peatonales y la probabilidad de fatalidad en atropellamientos. Los resultados permiten concluir que variables como el día de la semana (lunes a domingo); horario (mañana, tarde, noche y madrugada); lugar de la colisión (intersección y no intersección); tipo de vehículo involucrado; causa atribuible de la colisión (peatón, conductor u otra); además del sexo, edad y presencia de aliento alcohólico del conductor, junto con la posible fuga de este último: influyen de manera diferenciada sobre las variables respuesta de los modelos estimados (conteo de colisiones y probabilidad de la fatalidad). Futuras investigaciones deberán estudiar particular y detalladamente las relaciones estadísticas encontradas entre las variables estudiadas. Finalmente, los resultados de esta investigación pretenden con todas sus limitantes ser complementarias a estudios e investigaciones de índole geográfica, de ingeniería del transporte y de salud pública.
Publisher
Editorial de la Facultad de Filosofia y Letras - Universidad de Buenos Aires
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1. Intelligent transportation technologies as a tool to improve road safety;THE 6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENERGY, ENVIRONMENT, EPIDEMIOLOGY AND INFORMATION SYSTEM (ICENIS) 2021: Topic of Energy, Environment, Epidemiology, and Information System;2023