ACCIDENTES DE TRÁNSITO, BRASIL

similares resultados debido a que sus vías conecta con los estados vecinos de Sao Paulo.

Mediante la aplicación del Indicador de Kriging, inicialmente se obtuvo altas probabilidades de accidentes fatales en todo el estado, pero significativamente ubicó en el centro y suroeste del estado, donde las probabilidades fueron de IK= 5 considerando este indicador con altas probabilidades de accidentes, en otras municipalidades obtuvo valores similares a Kriging Ordinario (Martins Gomes et al., 2018).

2.5.1. METODOLOGÍA APLICADA EN GEOESTADÍSTICA ENFOCADA EN ACCIDENTES DE TRÁNSITO, BRASIL

Para llevar a cabo la investigación utilizó una metodología procedimental seguida de cuatro pasos importantes que permitirá aplicar Kriging Ordinario e Indicador de Kriging.

En la exploración de datos espaciales realizó la evaluación de la distribución espacial de los siniestros fatales, así como también su estadística descriptiva con el objetivo de conocer y validar los valores atípicos y ordenar los datos reales debido a que incluyen entre los supuestos la continuidad espacial de los eventos.

Para obtener un mejor índice de estimación en las técnicas de Kriging y minimizar la varianza omitió los valores atípicos, consecuentemente se realizó el cálculo de variogramas experimentales y el ajuste de los teóricos.

Para el análisis de la estructura espacial de las variables involucradas se mantuvo los análisis de variogramas con los respectivos ajustes, teniendo en cuenta que la principal herramienta es los variogramas que permite la representación de las variables regionalizadas.

Para el ajuste de los variogramas aplicó los siguientes modelos teóricos: esféricos, Gausiano y Exponencial, para ello se debió remplazar los variogramas experimentales por un variograma teórico y de esta forma se puede obtener los parámetros principales para el modelo espacial.

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También parte de la metodología esta la validación cruzada que permite comparar varios supuestos restando los errores de interpolación para mejorar el ajuste de interpolación y por consiguiente que los valores encajen a los datos de los vecinos cercanos.

Posterior a la validación cruzada se aplicó las técnicas de Kriging con el objetivo de realizar estimaciones con el menor error posible aplicando los parámetros definidos en el variograma teórico de los accidentes de tránsito fatales.

Para este trabajo de investigación comparó Kriging Ordinario y el Indicador de Kriging, siendo Kriging ordinario el más utilizado para estimar un valor en una región, mientras que Indicador de Kriging tiene las mismas bases e Kriging lineal pero es aplicado a atributos con distribución no Gaussiana (Martins Gomes et al., 2018).

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