This paper aims to compare the results of two techniques of Kriging (Ordinary Kriging and Indicator Kriging) that are applied to estimate the Private Motorized (PM) travel mode use (car or motorcycle) in several geographical coordinates of non-sampled values of the concerning variable. The data used was from the Origin/Destination and Public Transportation Opinion Survey, carried out in 2007/2008 at São Carlos (SP, Brazil). The techniques were applied in the region with 110 sample points (households). Initially, Decision Tree was applied to estimate the probability of mode choice in surveyed households, thus determining the numeric variable to be used in Ordinary Kriging. For application of Indicator Kriging it was used the variable "main travel mode" in a discrete manner, where "1" represented the use of PM travel mode and "0" characterized others travel modes. The results obtained by the two spatial estimation techniques were similar (Kriging maps and cross-validation procedure). However, the Indicator Kriging (KI) obtained the highest number of hit rates. In addition, with the KI it was possible to use the variable in its original form, avoiding error propagation. Finally, it was concluded that spatial statistics was thriving in travel demand forecasting issues, giving rise, for the both Kriging methods, to a travel mode choice surface on a confirmatory way.

Este trabalho investiga o comportamento individual, relativo a viagens encadeadas, para uma amostra de trabalhadores através de participação em atividades e de características socioeconômicas. Além disso, este trabalho propõe a inclusão de características modais agregadas, obtidas através do algoritmo Classification And Regression Tree (CART) e da Pesquisa Origem-Destino (Preferência Revelada - PR) de 2007 associada ao município de São Paulo. Especificamente, se propõe a: (1) classificar os indivíduos em grupos que apresentem similares padrões de viagens encadeadas; (2) realizar uma caracterização das alternativas modais a partir de dados de PR; (3) propor um critério para formulação do modelo Logit Multinomial a partir da redução de parâmetros a serem estimados; e (4) mensurar o aprimoramento das estimativas através da inclusão de características das alternativas (tempos médios de viagens). Assim, este estudo está associado às seguintes lacunas: (1) a ausência de dados relativos às alternativas em Pesquisa de PR; (2) a falta de um critério para composição das funções utilidade para o caso de grande conjunto de alternativas e (3) modelagem com base na abordagem de demanda por viagens baseadas em atividades. Levando-se em conta os resultados obtidos, verificou-se a viabilidade do procedimento metodológico proposto considerando as restrições da ferramenta utilizada. Adicionalmente, a modelagem paramétrica apresentou melhoria no modelo a partir da inclusão da variável que caracteriza a alternativa, além de corroborar relações embasadas pela literatura.

In general terms, discrete choice models are calibrated using data obtained from Revealed Preference (RP) and Stated Preference (SP) surveys. In transportation planning, one of the main sources of data is the Origin/Destination (O/D) Survey, which is an RP survey and describes the actual choices and behaviors of individuals. However, it is not possible, through this source, to characterize the alternatives not chosen. This study has two related aims: (1) to propose a criterion to characterize the travel mode alternatives using RP data, and (2) to test the improvement of travel mode choice estimates based on including characteristics of alternatives. First, the CART (Classification and Regression Tree) algorithm was used to characterize the travel times of the travel modes available in the study area (city of São Paulo, Brazil). The trips were classified according to independent variables selected by the algorithm, and average travel time values were obtained for five travel mode alternatives – information not previously available in the RP survey. Finally, the improvement of discrete choice modeling, based on including average travel times, was tested using a validation sample and performance metrics, such as Hit rates and LogLikelihood values. An increase in estimates was observed from including travel duration, and the proposed method is an academic contribution to the modeling based on RP data.

Esse trabalho tem como objetivo analisar e comparar os resultados de duas técnicas de Krigagem (ordinária e indicativa) que foram aplicadas para estimar a escolha do modo de transporte particular motorizado (automóvel ou motocicleta) em coordenadas de valores conhecidos e desconhecidos. Os dados utilizados foram da Pesquisa Origem/Destino e da Pesquisa de Opinião sobre avaliação do transporte público, realizadas em 2007/2008 em São Carlos (SP). As técnicas foram aplicadas em uma região da cidade com 110 pontos amostrados. Inicialmente, aplicou-se a técnica da Árvore de Decisão para estimar a probabilidade de escolha do modo particular motorizado em domicílios pesquisados, determinando assim a variável numérica a ser krigada posteriormente através da Krigagem Ordinária. Para a aplicação da Krigagem Indicativa transformou-se a variável "modo principal" em uma variável discreta, "1" para o uso do modo particular motorizado e "0" para os casos do não uso do modo particular motorizado. Os resultados obtidos pelas duas técnicas de interpolação espacial foram similares (mapas krigados e validação cruzada). A Krigagem Indicativa (KI), no entanto, obteve maior número de acertos. Além disso, com a KI foi utilizada a variável objeto de estudo em sua forma original, evitando possível propagação de erros.