Aplicación de modelos matemáticos mediante estadística espacial para identificar zonas con alta incidencia en el delito del robo, en la ciudad de Cuenca, Ecuador en el año 2019.

El objetivo fue identificar zonas geográficas con alta incidencia delictual, específicamente el delito de robo en sus diferentes modalidades como a: personas, domicilios, unidades económicas y vehículos; registrados en la ciudad de Cuenca, Ecuador en el año 2019, a través de la aplicación de modelos matemáticos, mediante estadística espacial para datos de área. Los modelos matemáticos espaciales que se eligieron fueron de Retardo Espacial, Error Espacial y Durbin. Estos se aplicaron mediante el software estadístico R mediante su entorno RStudio, utilizando los paquetes espaciales correspondientes, mismo que permitieron identificar las zonas censales urbanas que tienen alta incidencia. Además, se analizó la relación con las variables sociodemográficas al mismo nivel geográfico donde se calcularon estos indicadores, para relacionarlos con el delito de robo en las modalidades antes mencionadas; analizando, además, la auto correlación espacial y el grado de relación que existe en las variables correspondientes a indicadores sociodemográficos con los delitos. Se determinó que, efectivamente, estos presentan una estrecha relación con los delitos ocurridos en cada una de las zonas de la ciudad; Los diferentes modelos espaciales para estimar adecuadamente este tipo de concentración en el área geográfica de estudio. Se concluyó que, el mejor modelo para estimar esta problemática es el Modelo de error espacial (SEM) en los delitos de robo a personas y a vehículos, el Modelo spacial autorregresivo (SAR) domicilios y el Modelo espacial de Durbin (SDM) unidades económicas ya que estos son los de mejor ajuste, los cuales se comprobó mediante el indicador estadístico de calidad Akaike (AIC). Se recomienda a los investigadores o analistas de las diferentes áreas, que se utilice este tipo de modelo espacial para determinar concentraciones de este delito en los distintos períodos de tiempo en cualquier área geográfica empleada en este estudio.The objective was to identify geographical areas with a high incidence of crime, specifically the crime of robbery in its different modalities such as people, homes, economic units and vehicles, registered in the city of Cuenca, Ecuador in 2019, through the application of mathematical models using spatial statistics for area data. The spatial mathematical models chosen were Spatial Delay, Spatial Error and Durbin. These were applied using the R statistical software through its RStudio environment, using the appropriate spatial packages, which allowed the identification of urban census areas with high incidence. In addition, the relationship with socio-demographic variables was analyzed at the same geographical level where these indicators were calculated, in order to relate them to the crime of robbery in the above-mentioned modalities, analyzing also the spatial autocorrelation and the degree of relationship that exists in the variables corresponding to the socio-demographic indicators with the crimes. It was found that, in fact, these present a close relationship with the crimes that occurred in each of the zones of the city; the different spatial models to adequately estimate this type of concentration in the geographic area of study. It was concluded that the best model to estimate this problem is the Spatial Error Model (SEM) for the crimes of robbery of persons and vehicles, the Spatial Autoregressive Model (SAR) for the residences and the Durbin Spatial Model (SDM) for the economic units, since these are the best fit, which was verified by means of the Akaike Statistical Quality Indicator (AIC). It is recommended that researchers or analysts in different fields use this type of spatial model to determine concentrations of this crime in different time periods in each geographical area used in this study