Construção de um modelo de classificação para prever a ocorrência de acidente de trânsito com vítimas não fatais em Belo Horizonte
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Monografia de especialização
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Construction of a classification model to predict the occurrence of traffic accidents with non-fatal victims in Belo Horizonte
Primeiro orientador
Membros da banca
Gabriela Oliveira
Resumo
O trânsito das grandes metrópoles é um fenômeno complexo e dinâmico, que se altera ininterruptamente. Este trabalho tem o objetivo de aplicar o modelo de regressão logística para analisar os fatores que influenciam nas chances de ocorrência de acidentes de trânsito com vítimas não fatais, tendo como foco os diferenciais entre os fatores dias da semana, meses do ano, faixas de horário e tipos de logradouro nos quais o acidente ocorreu. Os dados utilizados referem-se aos acidentes ocorridos em 2023, na regional Centro-Sul do município de Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil. Os dados são provenientes do Sistema do Centro de Operações da Prefeitura Municipal de Belo Horizonte (SICOP-BH). Todas as variáveis mencionadas se mostraram estatisticamente significativas ao nível de 10% para explicar a ocorrência de acidente de trânsito com vítimas não fatais. Contudo, para as variáveis mês e faixa de horário, algumas categorias não se mostraram significativas. Por exemplo, os meses de fevereiro, março e abril, quando tomados em relação ao mês de janeiro, não trazem consigo nenhuma informação relevante. O classificador apresentou uma área sob a curva ROC de aproximadamente 80.0%, sugerindo uma capacidade razoável de classificar a ocorrência do fenômeno. Apesar de apresentar algumas limitações, a estratégia de modelagem aplicada nesse estudo evidencia aspectos quantitativos do fenômeno em questão e pode auxiliar na busca de uma administração pública cada vez mais baseada em evidências, visando a uma melhor gestão do trânsito e na correta alocação de recursos humanos e materiais da Administração Pública Municipal nessa área.
Abstract
The traffic in large metropolitan areas is a complex and dynamic phenomenon that changes continuously. This study aims to apply the logistic regression model to analyze the factors influencing the likelihood of traffic accidents with non-fatal victims, focusing on the differences between the factors: day of the week, month of the year, time range, and type of road where the accident occurred. The data used refer to accidents that occurred in 2023 in the Centro-Sul region of Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil. The data were obtained from the Operations Center System of the Belo Horizonte City Hall (SICOP-BH). All the mentioned variables were statistically significant at the 10% level in explaining the occurrence of traffic accidents with non-fatal victims. However, for the variables "month" and "time range," some categories were not significant. For example, the months of February, March, and April, when compared to January, did not provide any relevant information. The classifier achieved a ROC curve area of approximately 80.0%, suggesting a reasonable ability to classify the occurrence of the phenomenon. Despite some limitations, the modeling strategy applied in this study highlights quantitative aspects of the phenomenon and can contribute to the advancement of evidence-based public administration. This approach aims to improve traffic management and optimize the allocation of human and material resources within the municipal administration in this area.
Assunto
Estatística, Análise de regressão logística, Acidentes de trânsito - Controle preditivo, Acidentes de trânsito - Belo Horizonte
Palavras-chave
Acidente de trânsito, Regressão logística, Classificador, Belo Horizonte