Modelo dinâmico de Poisson aplicado a dados de acidentes automobilísticos nas rodovias federais do estado da Paraíba

Autores/as

  • Rafaela S. Vitorino Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) - Departamento de Estatística (DE) - Centro de Ciências e Tecnologia (CCT) - Campina Grande (CG)
  • Kleber N. N. O. Barros Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) - Departamento de Estatística (DE) - Centro de Ciências e Tecnologia (CCT) - Campina Grande (CG)
  • Márcio A. Albuquerque Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) - Departamento de Estatística (DE) - Centro de Ciências e Tecnologia (CCT) - Campina Grande (CG) https://orcid.org/0000-0002-0113-9130

Resumen

Os acidentes de trânsito são um grande problema de saúde pública no Brasil, partindo dessa ideia esse trabalho teve como objetivo utilizar o modelo dinâmico de Poisson para ajustar dados de acidentes automobilísticos nas Rodovias Federais (BRs) no Estado da Paraíba entre os anos de 2013 a 2018. Na metodologia a tabulação e sumarização dos dados foram realizadas com o auxílio do software Excel, as Análises de Séries Temporais obtidas com o software R empregando as simulações de Monte Carlo Via Cadeias de Markov (MCMC) para estimação de parâmetros e a Análise Bayesiana realizada pelo software OpenBUGS, usando a estatística de \textit{Deviance Information Criterion} (DIC) para seleção de modelos.Por meio da abordagem empregada neste trabalho foi possível constatar que das 9 rodovias federais que cruzam o Estado da Paraíba estudadas as que apresentaram maior número de acidentes de transito foram as rodovias BR-101, BR-104 e a BR-230. A BR-230 foi a que apontou maior número de acidentes quando comparadas as demais rodovias combinadas.

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Publicado

14-04-2021

Cómo citar

S. Vitorino, R. ., N. N. O. Barros, K. ., & A. Albuquerque, M. . (2021). Modelo dinâmico de Poisson aplicado a dados de acidentes automobilísticos nas rodovias federais do estado da Paraíba. Sigmae, 9(1), 18–26. Recuperado a partir de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/1475

Número

Vol. 9 Núm. 1 (2020): Special issue: 30º ENESTE

Sección

Applied Statistics

Licencia

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