
Fatalidades por tránsito en Maryland y Massachusetts evaluadas en el contexto de una caminata al azar probabilista.
Author(s) -
Javier Oswaldo Rodríguez Velásquez,
Freddy Barrios Arroyave,
E Gelvez-Almeida,
Juan Salazar Torres,
Nataly Guarín,
Cindy Mosquera,
Lívia Santos,
Yudith Moreno Gallo,
Laura Milena Morales Giraldo,
Jorge Espejo
Publication year - 2019
Publication title -
revista de la facultad de ciencias médicas de córdoba
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 1853-0605
pISSN - 0014-6722
DOI - 10.31053/1853.0605.v76.n3.23777
Subject(s) - humanities , context (archaeology) , art , geography , archaeology
Antecedentes: El análisis de los accidentes de tránsito desde una perspectiva física y matemática puede ayudar a mejorar las estrategias viales de seguridad. Objetivo: Obtener una predicción de la dinámica de fatalidades a causa del tráfico en los estados de Maryland y Massachusetts para los años 2004 y 2014 en el contexto de la caminata al azar probabilista. Métodos: Se realizó un análisis del número de fatalidades totales causadas por el tráfico al año, en los estados de Maryland y Massachusetts entre los años 1994-2003 y 1994-2013. El comportamiento de estos valores fue analizado como una caminata al azar probabilista; para ello se hallaron las longitudes probabilistas para cada año, durante el periodo estudiado y se analizaron cuatro espacios de probabilidad, con los que fue posible analizar su comportamiento, para establecer una predicción del número de fatalidades totales causadas por el tráfico para los años 2004 y 2014. Resultados: Las predicciones para los años 2014 y 2004 para Maryland y Massachusetts al ser comparados con los valores reales el porcentaje de acierto fue del 98%. Conclusión principal: el comportamiento de las fatalidades de tráfico en Maryland y Massachusetts presentó una autoorganización predecible desde el contexto de la caminata al azar probabilista, constituyéndose como una herramienta útil para el análisis del funcionamiento de las estrategias de seguridad vial.