Resumen

Los métodos estadísticos tradicionales han utilizado una agregación gruesa de datos entre sujetos que puede no ser representativa de un solo individuo. Aunque el procedimiento de ecuaciones de estimación generalizada amplía el modelo lineal generalizado para permitir el análisis de mediciones repetidas u otras observaciones correlacionadas, la relación no lineal entre las variables independientes y la variable dependiente podría obstaculizar significativamente el rendimiento del modelo. En este estudio, proponemos un modelo de árbol basado en ecuaciones de estimación generalizadas que combina las ventajas de ambos modelos separando el conjunto de datos recursivamente en subconjuntos con estimaciones de parámetros significativamente diferentes. Para la mejor aplicación del modelo propuesto, en este estudio se analiza la conducción distraída en intersecciones. Estudios anteriores se han centrado en evaluar el efecto singular de variables individuales de geometría y características humanas sobre los comportamientos de conducción. Las interacciones entre las variables asociadas a la conducción con el semáforo en rojo (por ejemplo, el uso del teléfono móvil, la interfaz del teléfono móvil y los grupos de edad de los conductores) presentan diferentes niveles de distracción en la conducción con el semáforo en rojo. Como indicador de la sensibilidad a las distracciones (refiriéndose a que la distancia es un impedimento debido a una tarea secundaria), la distancia de los conductores al inicio del intervalo amarillo en la intersección se divide en dos grupos (es decir, distancia cercana y lejana) que diferencian al máximo el comportamiento de distracción. Las zonas propuestas de impacto del teléfono móvil producen impactos más significativos de la distracción en el paso del semáforo en rojo, en comparación con la zona dilema. Identificamos interacciones que son sensibles al paso del semáforo en rojo y diferentes en función del nivel de velocidad y de la duración del intervalo amarillo. Los conductores son más vulnerables a las distracciones del teléfono móvil cuando su ubicación está cerca de la línea de detención de la intersección al inicio del intervalo amarillo.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:paso de semáforos, intervalo amarillo, procedimiento de ecuaciones de estimación generalizada, zonas de impacto del teléfono móvil, ecuación de estimación generalizada, métodos estadísticos tradicionales, distracciones del teléfono móvil, interfaz del teléfono móvil, uso del teléfono móvil, diferentes estimaciones de parámetros
• Keywords:light running, yellow interval, generalized estimating equations procedure, cell phone impact zones, generalized estimating equation, traditional statistical methods, cell phone distractions, cell phone interface, cell phone usage, different parameter estimates