Título :	Modelo de regresión logística para predicción de somnolencia, diseñado conductores del autotransporte federal.
Autor(es):	Mario Humberto Páez Lugurel
Palabras clave:	Ciencias Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra Ciencias Tecnológicas Otras Especialidades Tecnológicas
Fecha de publicación :	14-dic-2018
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ingeniería de Vías Terrestres y Movilidad
Resumen:	Cada año en México mueren alrededor de 16,000 mexicanos por percances viales y más de 100 mil resultan lesionados, esto no solo trata de pérdidas humanas, sino que en términos económicos representa una pérdida para el país de alrededor de 468 mil millones de pesos, equivalente 2.5% del Producto Interno Bruto. De los factores causantes de los accidentes en carreteras federales se reporta que 77.26% son atribuibles al conductor, de los cuales 29% se refiere al estado somnoliento. Motivados por esta situación, se decidió desarrollar un modelo de predicción de somnolencia, diseñado para conductores del autotransporte federal, ya que se observó que en México este sector de conductores pudiera presentar mayor riesgo de sufrir somnolencia. Para desarrollar el modelo de predicción, se planteó una metodología que consistió primeramente en una revisión literaria de los modelos de predicción de somnolencia en el ámbito mundial; posteriormente se hizo un análisis comparativo de los modelos más importantes encontrados, con la finalidad de plantear la forma base y las variables en las que se sustentaría la presente investigación; se establecieron los cuestionarios y pruebas a realizar, se definieron tres poblaciones de estudio y tamaños de muestra; la etapa posterior consistió en la aplicación de los cuestionarios y pruebas, la recopilación de resultados para su procesamiento y la estimación del modelo. Se logró estimar un modelo logit de predicción de somnolencia de buen rendimiento para la población de conductores de autobuses, como para la de carga y se comprobó la hipótesis acerca de que el nivel de significancia de las variables en ambas poblaciones es distinto.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10245
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