Aviso: por motivos de mantenimiento y mejora del repositorio, mañana martes día 13 de mayo, entre las 9 y las 14 horas, Docta Complutense, no funcionará con normalidad. Disculpen las molestias.
 

Factores determinantes en la generación de accidentes de tráfico en la ciudad de Barcelona

Simple item page
dc.contributor.advisorCalviño Martínez, Aída
dc.contributor.authorOtero Alonso, María
dc.date.accessioned2023-06-16T14:49:18Z
dc.date.available2023-06-16T14:49:18Z
dc.date.defense2021-07
dc.date.issued2021-07
dc.description.departmentDepto. de Estadística y Ciencia de los Datos
dc.description.facultyFac. de Estudios Estadísticos
dc.description.refereedFALSE
dc.description.statussubmitted
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/67629
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/5132
dc.language.isospa
dc.master.titleMáster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocio
dc.rightsAtribución 3.0 España
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
dc.subject.cdu614.86
dc.subject.keywordAccidentes de tráfico
dc.subject.keywordTraffic accidents
dc.subject.ucmEstadística
dc.subject.ucmEstadística matemática (Estadística)
dc.subject.unesco1209 Estadística
dc.subject.unesco1209 Estadística
dc.titleFactores determinantes en la generación de accidentes de tráfico en la ciudad de Barcelona
dc.typemaster thesis
dcterms.referencesBreiman, L. (1996). Bagging Predictors. En L. Breiman, Machine learning (Vol. 24, págs. 123-140). Boston: Kluwer Academic Publishers. Calabresi, G. (1970). The Cost of Accidents: A Legal and Economic Analysis. New Haven, ESTADOS UNIDOS: Yale University Press. Calviño, A. (2019). Técnicas y Metodología de la Minería de Datos. Universidad Complutense de Madrid, Departamento de Estadística y Ciencia de los Datos. CNIG. (17 de 05 de 2021). Centro de Descargas Organismo Autónomo Centro Nacional de Información Geográfica. Obtenido de Centro de Descargas Organismo Autónomo Centro Nacional de Información Geográfica: http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/catalogo.do?Serie=LIDAR Confederación Nacional de Autoescuelas [CNAE]. (24 de mayo de 2018). Confederación Nacional de Autoescuelas. Obtenido de Confederación Nacional de Autoescuelas: https://www.cnae.com/index.aspx/autoescuelas/noticias/la-dgt-de-acuerdo-con-bruselas-los-vehiculos-deben-llevar-de-serie-adas Departament de Gestió de la Mobilitat de l'Ajuntament de Barcelona. (2017). Manual de Senyalització Urbana per a la Ciutat de Barcelona. Barcelona: IPS Vial, S.L. DGT. (07 de enero de 2021). Dirección General de Tráfico. Recuperado el junio de 2021, de Dirección General de Tráfico: https://www.dgt.es/es/prensa/notas-de-prensa/2021/Los_accidentes_de_trafico_se_cobran_la_vida_de_870_personas_durante_el_ano_pasado.shtml Fernández, S. d. (2011). Análisis Conglomerados. Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales., Madrid. Fiuza Pérez, M. D., & Rodríguez Pérez, J. C. (2000). La regresión logística: una herramienta versátil. Nefrología, 477-565. ICGC. (24 de noviembre de 2020). Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña. Obtenido de Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña: https://www.icgc.cat/Descarregues Izaurieta, F., & Saavedra, C. (2000). Redes Neuronales Artificiales. Universidad de Concepción, Departamento de Física, Concepción. Jurgen, R. K. (2013). Autonomous Vehicles for Safer Driving. Warrendale, ESTADOS UNIDOS: SAE International. Nugroho, A. S., Witarto, A. B., & Handoko, D. (2003). Support Vector Machine. En Proceeding Indones. Sci. Meeting Cent. Japón. Open Data BCN. (2020). Open Data BCN. Obtenido de Open Data BCN: https://opendata-ajuntament.barcelona.cat/data/es/dataset OSM. (2021). OpenStreetMap. Obtenido de OpenStreetMap: http://download.geofabrik.de/europe/spain.html Portela, J. (2019). Universidad Complutense de Madrid, Departamento de Estadística e Investigación Operativa III, Madrid. Portela, J. (2019). Construcción del modelo y primeros ejemplos. Universidad Complutense de Madrid, Departamento de Estadística e Investigación Operativa III, Madrid. Portela, J. (2019). Explicación de las principales macros para redes neuronales. Universidad Complutense de Madrid, Departamento de Estadística e Investigación Operativa III, Madrid. Portela, J. (2019). Machine Learning. Introducción. Universidad Complutense de Madrid, Departamento de Estadística e Investigación Operativa III, Madrid. Ramm, F. (06 de noviembre de 2019). Geofrabrik. Obtenido de Geofrabrik: https://www.geofabrik.de/data/geofabrik-osm-gis-standard-0.7.pdf Rodríguez Montequín, M. T., Álvarez Cabal, V., Mesa Fernández, J. M., & González Valdés, A. (s.f.). Metodologías para la realización de proyectos de Data Mining. Oviedo. RTVE.es/Servimedia. (18 de diciembre de 2017). La mortalidad por accidentes de tráfico repunta en 2017 por segundo año consecutivo. Recuperado el 23 de diciembre de 2020, de Radio Televisión Española [RTVE]: https://www.rtve.es/noticias/20171218/mortalidad-accidentes-trafico-repunta-2017-segundo-ano-consecutivo/1648003.shtml Scornet, E., Biau, G., & Vert, J.-P. (2015). Consistency of Random Forest. En The Annals of Statistics (Vol. 43(4), págs. 1716-1741).
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication9910901c-7e34-482c-b57c-470f4e445cfb
relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery9910901c-7e34-482c-b57c-470f4e445cfb

Download

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
maria-otero-factores.pdf
Size:
4.45 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
downoload Download

Collections

Trabajos Fin de Master (TFM)