Modelos lineares generalizados mistos: aplicação a dados de acidentes rodoviários em autoestradas

Abstract

Os acidentes rodoviários são considerados um importante problema de saúde pública a nível mundial. Segundo o relatório da Organização Mundial da Saúde, os acidentes rodoviários são a principal causa de morte dos jovens em todo mundo, especialmente entre jovens do sexo masculino. A modelação do número de acidentes rodoviários tem como objetivo analisar e compreender os fatores que contribuem para a ocorrência de acidentes de trânsito. A investigação sobre esses fatores que influenciam a ocorrência de acidentes rodoviários visa reduzir o seu número, bem como, identificar medidas eficazes de prevenção. Este trabalho tem como objetivo principal aplicar os Modelos Lineares Generalizados Mistos (em inglês: GLMM), para estudar o efeito de diferentes variáveis que definem o estado de pavimento, a geometria da estrada, o volume do tráfego e entre outras variáveis na sinistralidade rodoviária. Os dados utilizados são referentes a segmentos da autoestrada A4 da Região Grande Porto, Portugal. O modelo desenvolvido, Modelo Linear Generalizado Misto para resposta sob a forma de contagem, teve como variável resposta o número total de acidentes, num período de oito anos (2014 a 2021). Os resultados obtidos com o modelo ajustado indicam que a taxa de acidentes na autoestrada A4 é influenciada por fatores como o atrito mínimo, a profundidade média em perfil, a extensão da via em curva côncava e a presença de vias de aceleração e desaceleração,

Road accidents are considered a major public health problem worldwide. According to the World Health Organization report, road accidents are the leading cause of death for young people worldwide, particularly in young men. The modeling of the number of road accidents aims to analyze and understand the factors that contribute to the occurrence of traffic accidents. The research on these factors that influence the occurrence of road accidents aims to reduce their number, as well as to identify effective prevention measures. This work aims to apply the Mixed Generalized Linear Models - GLMM, to study the effect of different variables that define the pavement state, the geometry of the road, traffic volume and among other variables in road accidents. The data used are related to the A4 highway segments of the Greater Porto Region, Portugal. The model developed, Generalized Linear Mixed Model for response in the form of counting, had as variable response the total number of accidents in a period of eight years (2014 to 2021). The results obtained with the adjusted model indicate that the rate of accidents on the A4 highway is influenced by factors such as minimum friction, average depth in profile, the extension of the track in concave curve and the presence of acceleration and deceleration roads.