Procesos puntuales espacio-temporales con aplicación a la modelización de accidentes de tráfico
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Mostrar el registro completo del ítemcomunitat-uji-handle:10234/158176
comunitat-uji-handle2:10234/71345
comunitat-uji-handle3:10234/97762
comunitat-uji-handle4:
TFG-TFMMetadatos
Título
Procesos puntuales espacio-temporales con aplicación a la modelización de accidentes de tráficoAutoría
Tutor/Supervisor; Universidad.Departamento
Mateu Mahiques, Jorge; Universitat Jaume I. Departament de MatemàtiquesFecha de publicación
2017-09-27Editor
Universitat Jaume IResumen
El objetivo Final de este Proyecto Final de Máster es crear un modelo espacio-temporal capaz de
estimar la función de intensidad de un proceso estocástico puntual.
En el primer capítulo, desarrollaremos los fundamentos ... [+]
El objetivo Final de este Proyecto Final de Máster es crear un modelo espacio-temporal capaz de
estimar la función de intensidad de un proceso estocástico puntual.
En el primer capítulo, desarrollaremos los fundamentos teóricos que nos permitirán crear dicho modelo; a saber: proceso estocástico puntual, modelo lineal generalizado (GLM), modelos aditivos generalizados (GAM),... En el segundo y último capítulo mostraremos el modelo construído y analizaremos la bondad de ajuste del mismo, es decir, cómo es de fiable. La base de datos utilizada para acometer este proyecto es Motor Vehicle Trafic Accident. En dicha base de datos están registrados todos los accidentes de Houston, Texas, desde el año 1999 hasta el año 2001. Además, Motor Vehicle Trafic Accident contiene 180.970 observaciones con
591 covariables asociadas a cada accidente, afrontando de esta forma un problema de big data cuyo dominio se reduce a las calles o ejes de Houston. [-]
The final objective of this Final Master Project is to create a space-time model capable of
estimating the intensity function of a stochastic point process.
In the first chapter, we will develop the theoretical ... [+]
The final objective of this Final Master Project is to create a space-time model capable of
estimating the intensity function of a stochastic point process.
In the first chapter, we will develop the theoretical foundations that will allow us to create the
model; namely: stochastic point process, generalized linear model (GLM), generalized additive
models (GAM),... In the second and last chapter we will show the constructed model and
analyze the goodness of fit of the same, that is, how reliable it is.
The database used to undertake this project is Motor Vehicle Trafic Accident. In that database
are registered all the accidents of Houston, Texas, from the year 1999 to the year 2001. In
addition, Motor Vehicle Trafic Accident contains 180.970 observations with 591 covariables
associated with each accident, thus facing a big data problem whose domain is reduced to the
streets or network of Houston [-]
Palabras clave / Materias
Màster Universitari en Matemàtica Computacional | Máster Universitario en Matemática Computacional | Master's Degree in Computational Mathematics | proceso puntual | proceso estocástico | modelo lineal generalizado | modelos aditivos generalizados | GLM | GAM | modelo espacio-temporal | función de intensidad | red | point process | stochastic process | generalized linear model | generalized additive model | space-time model | intensity function | network
Descripción
Treball de Fi de Màster Universitari en Matemàtica Computacional (Pla de 2013). Codi: SIQ027. Curs 2016/2017
Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/masterThesisDerechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess
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