La ciudad de Rosario, Argentina, padece desde hace años altos niveles de violencia armada, por lo que conocer su distribución espacial aporta elementos importantes para diseñar y ejecutar políticas públicas. El objetivo del presente trabajo es obtener estimaciones suavizadas de las tasas de heridos por arma de fuego según áreas de la ciudad para su posterior georreferenciamiento. Se ajustaron modelos jerárquicos bayesianos que tienen en cuenta la supuesta correlación espacial y la gran cantidad de conteos nulos presente en los datos. El mapeo de las tasas estimadas permitió una clara 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, Argentina, suffers from high levels of armed violence for years, so its spatial distribution provides important elements for designing and executing public policies. The objective of this work is to obtain smoothed estimates of the rates of firearm injuries according to areas of the city for subsequent georeferencing. They were fitted from hierarchical Bayesian models that take into account the supposed spatial correlation and the large number of zero counts present in the data. The mapping of the estimated rates allowed a clear 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, as the one with the highest risk
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