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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 es_ES
dc.contributor Saul Antonio Obregon Biosca es_ES
dc.creator Sandra Berenice Avena Velazquez es_ES
dc.date 2018-06-15
dc.date.accessioned 2019-03-04T15:55:04Z
dc.date.available 2019-03-04T15:55:04Z
dc.date.issued 2018-06-15
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1229
dc.description La Educación Vial, se ha convertido en unos de los temas más relevantes, en lo que se refiere a la reducción de accidentes de tráfico, por lo que es importante analizar el comportamiento de los conductores en la vía pública, debido a que uno de los principales factores de accidentes viales es la falta de educación y conocimiento que estos usuarios pueden tener acerca de la seguridad vial. Investigaciones realizadas han encontrado una relación entre el estatus socioeconómico y la presencia en accidentes de tráfico. La presente investigación tiene por objetivo determinar una metodología para predecir la probabilidad de estar involucrado en un accidente vial considerando el conocimiento y las características socioeconómicas de la población de una región especifica. El análisis logit de una encuesta de campo aplicada a diferentes usuarios de la vía, nos permite determinar qué variables socioeconómicas y de educación vial, influyen en la probabilidad de presencia en un accidente vial. es_ES
dc.description Road Education has become one of the most relevant issues in regards to reducing traffic accidents, so it is important to analyze the behavior of drivers on public roads. One of the main factors of road accidents is that these vehicle operators lack proper education and knowledge of road safety. Research have found evidence a relationship between socioeconomic status presenting as a factor in traffic accidents. Research aims to determine a methodology to predict the probability of presence in a road accident, considering the knowledge and socioeconomic characteristics of the population of a specific region. The logit analysis of a field survey applied to different road users allows us to determines which socioeconomic variables and road education are significant to determine the probability of being involved in a road accident. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Educación vial es_ES
dc.subject Características socioeconómicas es_ES
dc.subject Predicción de accidentes de tráfico es_ES
dc.subject Modos de transporte es_ES
dc.subject Road education es_ES
dc.subject Socioeconomic level es_ES
dc.subject Prediction of traffic accidents es_ES
dc.subject Modes of transport es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Las características socioeconómicas y de educación vial en la predicción de accidentes de trafico es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador AEVS920129MSLVLN03 es_ES
dc.contributor.identificador OEBS760102HQTBSL07 es_ES
dc.contributor.role Asesor de tesis es_ES
dc.degree.name Maestría en Ingeniería de Vías Terrestres y Movilidad es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI004319.pdf
Tamaño: 5.263Mb
Formato: PDF
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