Spatio-temporal methods for the analysis of crime and traffic safety data
NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

Spatio-temporal methods for the analysis of crime and traffic safety data

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Spatio-temporal methods for the analysis of crime and traffic safety data

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dc.contributor.advisor Martínez Ruiz, Francisco
dc.contributor.advisor Montes Suay, Francisco
dc.contributor.author Briz Redón, Álvaro
dc.contributor.other Departament d'Estadística i Investigació Operativa es_ES
dc.date.accessioned 2020-07-08T10:24:25Z
dc.date.available 2020-07-09T04:45:06Z
dc.date.issued 2020 es_ES
dc.date.submitted 01-07-2020 es_ES
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/10550/75234
dc.description.abstract Desde que John Snow analizara espacialmente los casos de cólera de la epidemia de Londres de 1854, han sido muchas las disciplinas que se han beneficiado de la existencia de métodos estadísticos espacio-temporales: agricultura, astronomía, biología, epidemiología, geología, hidrología, meteorología y teledetección, entre otras. Esta tesis se centra en el desarrollo y aplicación de estos métodos en el contexto de dos disciplinas: la seguridad vial y la criminología. En particular, un objetivo capital ha sido el de detectar lagunas de investigación en la literatura actualmente disponible. Así pues, la investigación de diversos problemas que surgen de forma habitual en estas dos áreas, los cuales requieren de un tratamiento estadístico concreto, ha llevado a estructurar la tesis de la forma siguiente. En primer lugar, tras un capítulo introductorio, se exponen dos estudios sobre seguridad vial sobre una estructura de tipo red. Así pues, el Capítulo 2 contiene un análisis multivariante a nivel de calle en el que se distingue entre zonas de intersección y de no intersección. Seguidamente, en el Capítulo 3 se presenta un método para la detección de “hotspots” de riesgo diferencial sobre una red. El Capítulo 4 incluye un análisis espacio-temporal de un conjunto de datos de robos a vivienda centrado en el fenómeno de casi-repetición, el cual es capital en criminología. La versión clásica del test de Knox es adaptada para contemplar la existencia de heterogeneidad espacio-temporal en el riesgo de robo, lo que permite obtener una visión más precisa de la magnitud del fenómeno. En concreto, se propone un ajuste adecuado en un contexto de ausencia de variación espacio-temporal tanto en la variable exposición como en las covariables. El Capítulo 5 incluye un estudio detallado del problema de la unidad de área modificable (MAUP) en el contexto del análisis de la seguridad vial. Como novedad frente a estudios previos, la escala y la zonificación de las estructuras espaciales son controladas de forma explícita. Además, el análisis no solo se centra en las consecuencias finales en términos de estimación y precisión de los modelos, sino en las alteraciones que sufren las variables. El Capítulo 6 se dedica a la comparación de varias metodologías que permiten analizar cómo la proximidad a ciertos lugares influye en la incidencia de un evento de interés. En concreto, esta comparación se realiza para valorar la relación existente entre los accidentes de tráfico y la localización de centros educativos. El Capítulo 7 se centra en analizar una cuestión a la que se ha dado gran importancia en criminología cuantitativa: la pérdida de fiabilidad de un análisis como consecuencia de la presencia de eventos no geocodificados. Se ha estimado que alcanzar un 85% en la tasa de geocodificación es lo suficientemente aceptable como para analizar los datos. En esta tesis se reestima este porcentaje teniendo en cuenta algunos factores y métodos no tenidos en cuenta en la estimación inicial. Se concluye que geocodificar el 85% de los eventos puede no ser suficiente bajo ciertas condiciones. Finalmente, el Capítulo 8 incluye la descripción de dos paquetes de R que han sido desarrollados durante esta tesis: SpNetPrep, que permite el preprocesado y depuración de una estructura de tipo red, y DRHotNet, que implementa el procedimiento de detección de “hotspots” descrito en el Capítulo 3. es_ES
dc.format.extent 221 p. es_ES
dc.language.iso en es_ES
dc.subject estadística es_ES
dc.subject estadística espacio-temporal es_ES
dc.subject sistemas de información geográfica es_ES
dc.subject análisis de datos es_ES
dc.subject seguridad vial es_ES
dc.subject criminología es_ES
dc.title Spatio-temporal methods for the analysis of crime and traffic safety data es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística ::Análisis de datos es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística ::Técnicas de predicción estadística es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística ::Técnicas de asociación estadística es_ES
dc.description.abstractenglish Since physician John Snow analyzed the spatial distribution of cholera cases detected in the 1854 epidemic in London, many disciplines have benefited from the existence of spatio-temporal statistical methods: agriculture, astronomy, biology, epidemiology, geology, hydrology, meteorology, and remote sensing, among others. This thesis therefore focuses on the development and application of spatio-temporal methods in the context of two disciplines: traffic safety analysis and criminology. In particular, a capital objective has been to detect research gaps in the currently available literature. Thus, the investigation of several types of problems that usually arise in these two fields, which require a specific statistical approach, has led to the structuring of this thesis as follows. Firstly, after an introductory chapter, two studies in the context of traffic safety analysis where the use of a linear network structure is fundamental are shown. The first one contains a street-level multivariate analysis of the occurrence of traffic accidents accounting for the presence of intersection and non-intersection segments. Next, in Chapter 3, a method is presented and employed for the detection of differential risk "hotspots" along a network. Chapter 4 includes a spatio-temporal analysis of a burglary dataset focused on the phenomenon of near-repetition, which is capital in the field of criminology. The classic version of the Knox test is adapted to account for spatio-temporal burglary risk heterogeneity, which provides a more accurate representation of the magnitude of the phenomenon. Specifically, an adjustment is proposed that is suitable in a context of absence of spatial-temporal variation in both the exposure variable and the covariates. Chapter 5 includes a detailed study of the modifiable area unit problem (MAUP) in the context of traffic safety analysis. As a novelty compared to previous studies, the scale and zoning of the spatial structures considered are explicitly controlled. Furthermore, the analysis does not only focus on the final consequences in terms of estimation and precision of the models, but also on the alterations that occur in the different variables involved. Chapter 6 is dedicated to the comparison of several methodologies that can be selected to analyze how the proximity to certain places influences the incidence of an event of interest. Specifically, this comparison is made to assess the relationship between traffic accidents and the location of educational centers. Chapter 7 focuses on analyzing an issue that has been given great importance in quantitative criminology: the loss of reliability of analyses as a result of the presence of non-geocoded events. It has been estimated that reaching 85% geocoding success rate is enough to carry out further analysis of the data. In this thesis, this percentage is reestimated taking into account some factors and methods not taken into account in the initial estimation. It is concluded that reaching 85% success rate in the geocoding process may not be sufficient under certain conditions. Finally, Chapter 8 includes the description of two R packages that have been developed during this thesis: SpNetPrep, which allows the preprocessing and curation of a linear network, and DRHotNet, which implements the "hotspot" detection procedure described in Chapter 3. es_ES
dc.embargo.terms 0 days es_ES

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