Modelos estadísticos en procesos puntuales espaciales poisson para evaluar la distribución espacial de los hechos delictivos en Lima, Perú

Abstract

Se plantea una aplicación de los modelos estadísticos de procesos puntuales espaciales Poisson para evaluar la distribución espacial de hechos delictivos y su relación con algunas covariables espaciales para el área comprendida por los distritos de Lima Centro y Residencial. La información utilizada fue las ubicaciones georreferenciada de los hechos delictivos reportadas por las víctimas durante los años 2013 y 2014 (patrón puntual de hechos delictivos). A través de las estadísticas de resumen se identificaron las zonas con mayor incidencia de hechos delictivos como: Lince, Trébol de Javier Prado y Lima Cercado, y el tipo de distribución espacial no homogéneo (existen conglomerados o agregación de puntos) que siguen los hechos delictivos. El modelamiento estadístico se realizó a través de la intensidad de puntos usando los modelos log-lineales para representar su relación con un conjunto de covariables espaciales, determinándose que el número de hechos delictivos por unidad de área (intensidad) guarda relación con la ubicación de los límites distritales, la inversión destinada al orden interno y la densidad poblacional.