{"id":10610,"date":"2017-04-19T10:00:19","date_gmt":"2017-04-19T08:00:19","guid":{"rendered":"https:\/\/xoxo.capsule.ch\/projekt\/parksur-metodologia-per-la-valutazione-del-costo-e-dellaccuratezza-dei-rilevamenti-presso-i-parcheggi\/"},"modified":"2017-04-19T10:00:19","modified_gmt":"2017-04-19T08:00:19","slug":"parksur-metodologia-per-la-valutazione-del-costo-e-dellaccuratezza-dei-rilevamenti-presso-i-parcheggi","status":"publish","type":"projekt","link":"https:\/\/xoxo.capsule.ch\/it\/projekt\/parksur-metodologia-per-la-valutazione-del-costo-e-dellaccuratezza-dei-rilevamenti-presso-i-parcheggi\/","title":{"rendered":"ParkSur \u2013 Metodologia per la valutazione del costo e dell’accuratezza dei rilevamenti presso i parcheggi"},"content":{"rendered":"

Nell’ambito dei rilevamenti gli osservatori che effettuano le ricognizioni controllano il parcheggio ogni \u03b4 minuti (vale a dire a intervalli di tempo prestabiliti) e registrano la targa dell’automobile presso ogni posto macchina. Al fine di ottenere la durata media del parcheggio, si ricava un valore stimato grazie a una media della durata del parcheggio di ogni automobile osservata. Sebbene i risultati siano sfalsati per via di ragioni conosciute (ossia chi effettua dei parcheggi brevi \u00e8 oggetto di un campionamento troppo esiguo; e la durata del parcheggio dei veicoli osservati equivale solo ad approssimazioni), l’accuratezza delle indagini resta dubbia anche dopo la ricerca. Molto spesso occorre trovare un compromesso tra accuratezza e costo delle ricerche. Analizzando il rapporto tra l’errore e il costo relativo della manodopera forniamo diversi suggerimenti ai professionisti per aiutarli a ottenere risultati di qualit\u00e0 elevata dai rilevamenti, mantenendo nel contempo minimi i costi.<\/p>\n

Definendo tre variabili adimensionali: intensit\u00e0 della ricerca X, errore della ricerca Y, e costo relativo Z, la relazione tra questi tre elementi chiave pu\u00f2 essere oggetto di un’ulteriore analisi. Evidentemente, quanto pi\u00f9 intensa \u00e8 la ricerca, tanto pi\u00f9 costa, ma minore sar\u00e0 l’errore. Per convalidare il modello sono stati impiegati i dati di due parcheggi (Max-Bill-Platz a Zurigo, Svizzera, 60 posti auto; e Ballston Garage, USA, 2800 posti auto). Considerando che la durata del parcheggio segue una distribuzione gamma, i dati reali presentavano una corrispondenza piuttosto buona con le curve teoriche.<\/p>\n

Qui di seguito viene riportata una breve sintesi dei risultati e di come potrebbero essere utili nelle ricerche reali:<\/p>\n

    \n
  1. La distribuzione degli orari di arrivo non \u00e8 particolarmente rilevante per la relazione tra X, Y e Z quando il numero di veicoli parcheggiati \u00e8 ragionevole (vale a dire, sufficiente per essere rappresentativo della distribuzione).<\/li>\n
  2. L’intensit\u00e0 della ricerca X e il costo relativo Z possono essere scelti quali criteri qualitativi per qualsivoglia rilevamento; l’errore della ricerca Y dipende direttamente dagli stessi.<\/li>\n
  3. Il risultato della ricerca \u00e8, di norma, una stima eccessiva per le durate medie dei parcheggi sulla base di distribuzioni uniformi, gamma o iperesponenziali (le tipologie pi\u00f9 comuni di distribuzioni osservate).<\/li>\n
  4. Potrebbe essere richiesto un valore pi\u00f9 elevato di X per garantire l’accuratezza quando il parcheggio comprende soggetti che parcheggiano con diverse finalit\u00e0 (in particolare se le dimensioni delle diverse subpopolazioni di soggetti che parcheggiano sono molto diverse).<\/li>\n<\/ol>\n

    Sulla base dei risultati, conoscendo la configurazione generale della distribuzione delle durate e alcune premesse basilari, siamo ora in grado di raccomandare il budget minimo per garantire risultati con un’accuratezza prevedibile. Inoltre abbiamo sviluppato un metodo per ridurre l’errore della ricerca Y senza la necessit\u00e0 di ulteriore forza lavoro. Dopo aver ottenuto il range di possibili errori per una data X (il valore di X si pu\u00f2 reperire sulla base della ricerca) possiamo ora correggere i risultati al fine di ottenere una maggiore accuratezza. Per Max-bill-platz \u00e8 possibile mantenere l’errore della ricerca al 6% con un budget di solo 109 impiegando il nostro metodo (basta ipotizzare un limite pi\u00f9 basso di ), mentre un budget di 150 genererebbe un errore del 18% se si ricorre al metodo tradizionale.<\/p>\n

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