2021-05-292021-05-292021-04-262718-6636http://hdl.handle.net/2133/20811La ciudad de Rosario, tal como ocurre en otras grandes ciudades, padece altos niveles de violencia armada, por lo que conocer su distribución espacial brinda elementos importantes a la hora de diseñar políticas públicas. Es por ello que el objetivo de este trabajo es obtener estimaciones suavizadas de las tasas de heridos por arma de fuego según zonas de la ciudad para su posterior mapeo. Se ajustaron modelos jerárquicos bayesianos que admiten gran cantidad de conteos nulos y que tienen en cuenta en su formulación la supuesta correlación espacial. El georreferenciamiento de las tasas estimadas de heridos por arma de fuego permitió una mejor visualización de las variaciones zonales facilitando la identificación de la zona centro de la ciudad como la de menor riesgo de violencia armada y la zona sur, la de mayor riesgo.Rosario city, as in other large cities, suffers from high levels of armed violence, so its spatial distribution is very useful when designing public policies. That is why the objective of this work is to obtain smoothed estimated rates of firearm injuries according to areas of the city for subsequent mapping. They were adjusted from hierarchical Bayesian models that admit a substantial amount of zero counts and that take into account the supposed spatial correlation. The mapping of the resulting rates allowed a better visualization of the zonal variations. It could be identified the downtown area of the city as the lowest risk of armed violence and the southern area, the one with the highest risk.application/pdfspaopenAccessEstructura espacialINLAExceso de conteos nulosSpatial structureZero inflated dataconferenceObjectFacultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de RosarioAtribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa)