-fiindca m-am cam saturat de orase doar pentru masini-
Efectele "undei verzi":
1-mai multe semafoare
2-timpi mai mari de asteptare pentru pietoni
3-viteza medie mai mare ptr auto
Sistemul asta de sincronizare a semafoarelor este in defavoarea alora mai slabi din trafic, adica pietonii si biciclistii.
1 si 2 inseamna mai multe abateri + traversari riscante pentru pietoni, 3 inseamna riscuri mai mari la viteza mai mare.
Am pornit de la o discutie in contradictoriu cu un prieten cand s-a pornit sistemul asta in Galati. Ei l-au pornit prin iulie 2016 dar nici pana acum nu-i complet functional. S-au desfiintat treceri de pietoni, altele s-au mutat in pozitii mai ciudate. Timpii de asteptare sunt total aberanti, stai de 5 ori mai mult la un semafor nou (cu buton, da?) decat la unul dintr-o intersectie complicata.
Dupa ce butoneaza in disperare la semafor, pietonii isi pierd rabdarea si trec pe rosu. Altii s-au obisnuit deja si nu-l mai baga in seama.
Acum am facut rost de situatia accidentelor cu victime pietoni sau biciclisti din 2013-2016 si pot sa testez. Iulie-octombrie 2016 e perioada cu "unda verde", compar cu restul si vad daca s-a modificat numarul de accidente.
Inainte sa ma apuc sa fac analiza, trebuie sa remarc ceva ce sare in ochi din prima. Cele mai multe accidente pe luna din toata perioda 2013-2016 sunt in iulie si august 2016, adica primele doua luni de functionare a sistemului. Nu e semnificativ statistic, poate fi efect al intamplarii sau poate fi un efect de crestere pe termen lung cu alte cauze (cresterea continua a traficului de exemplu). Dar te face sa te intrebi...
Urmeaza o analiza de geek/nerd/tocilar cam nasoala. Se poate sari direct la concluzii.
In perioda de "unda verde", numarul de accidente cu victime pietoni sau biciclisti este de 54. Cresterea fata de aceeasi perioda a anului anterior e de 50%. Trebuie sa vad daca aceasta crestere este normala comparativ cu cresterile inregistrate in alte perioade similare (tot de 4 luni) disponibile in datele pe care le am.
Pasul 1 Din datele existente creez distributia statistica a cresterilor. Folosesc o varianta de resampling: aleg aleatoriu 4 luni si calculez cresterea procentuala fata de aceeasi perioada din anul anterior. Repet procedeul de 10000 de ori.
 | |
| distributia obtinuta prin resampling |
Pasul 2 Folosesc testarea ipotezelor din inferenta statistica.
H0(ipoteza nula)= introducerea undei verzi nu duce la o crestere a accidentelor
H1(ipoteza alternativa)= introducerea undei verzi duce la o crestere
Presupun ca H0 e adevarata. Vreau sa vad care e probabilitatea sa observ datele din iulie-octombrie 2016 (+50%) sau mai rele, daca H0 ar fi adevarata. In practica se folosesc diverse praguri (5%, 3% etc) alese arbitrar, astfel: daca probabilitatea de observare a datelor este mai mica decat pragul, atunci ipoteza nula (H0) este respinsa.
In situatia mea calculul e simplu, din cele 10000 de simulari, trebuie sa vad cate au valoarea mai mare sau egala cu 50% (0.50 pe grafic). E suprafata marcata cu rosu si valoarea probabilitatii pe care o cautam este de 9.5%.
 |
| probabilitatea sa observam datele din iul-oct 2016 daca H0 e adevarata |
Concluzie: Regulile analizei pe care am folosit-o spun ca in situatia asta nu pot rejecta ipoteza nula. Ipoteza nula era ca "unda verde" nu creste numarul accidentelor. Totodata, esecul de a rejecta aceasta ipoteza nu e echivalent cu confirmarea ei. (suna cam aiurea dar asa e)
Totusi, procentul 9.5% pe care l-am obtinut din calcule e destul de mic ca sa-mi spuna ca teoria mea initiala poate fi plauzibila. Insa ar fi nevoie de date suplimentare, poate din alta zona sau pe o perioada mai mare. Mai cautam...
P.S. eu sunt sofer
No comments:
Post a Comment