Aplicacion en los pronosticos de votacion

1.4.2 Aplicación de las cadenas de markov para pronóstico de votación

El problema:
Elevado numero de indecisos
Dificulta la predicción

Ejemplo: elecciones presidenciales 2003 (argentina) análisis sin proyección de indecisos

Del análisis global
El 33.4% de Indecisos
10% Asistieron a Votar
23% No Asistieron a votar

Los Indecisos no se Distribuyeron Proporcionalmente:
2.5% Carrió
1.5% López Murphy
6% Otra fórmula

Resultados con base se calculo sobre votos emitidos Pronóstico con proyección proporcional de indecisos:
menem – romero 43.2%

Pronostico con proyección no proporcional de indecisos
menem – romero 37.5%

Resultado electoral
menem – romero 37.4%

Debido a los altos porcentajes de indecisos se necesita estudiar los indecisos por medio de:
Investigación Cualitativa
Investigación Cuantitativa

APLICACIÓN INVESTIGACION OPERATIVA
Cadenas de Markov
Desarrollo y aplicación de otras técnicas

LOS PROCESOS DE MARKOV
Los procesos llamados de Markov son útiles para analizar la evolución de un sistema a través de periodos sucesivos, en donde se analizan sus probabilidades de cambio

Periodo actual
i
Periodo
i-1
Periodo
i-2
Periodo
i-n

Probabilidades de resultados posibles:
Calculo
Encuestas
Pronostico
Metodo Convencional

Aplicando Markov
Calculo
Encuestas
Pronostico
Mejorado

Datos Históricos
Indecisos
Indecisos

Cadenas de Markov de primer orden: Pueden usarse como un modelo ideal del proceso en la intención de voto. Las cadenas de Markov de primer orden se basan en las siguientes propiedades:
El conjunto de sucesos posibles es finito

La probabilidad del siguiente suceso depende del suceso inmediato anterior

Las probabilidades permanecen constantes

Formulación del proceso de votación como una cadena de Markov
Notación:
Vi: Estado de voto i-ésimo.
n: Número de pasos o incrementos en los estados del proceso.

Matriz de transición
Matriz Desde – Hasta

pij: Probabilidades asociadas
Ejemplo: ¿Cuál es la probabilidad que una persona que anteriormente votó por el candidato 3, lo vuelva a votar en estas elecciones?
Rta: la probabilidad es 0.80

Una matriz de transición debe tener las siguientes condiciones:
* Cada elemento debe ser una probabilidad
* Cada fila debe sumar exactamente 1
* Análisis de probabilidad usando Cadenas de Markov

Analicemos el problema planteando la posibilidad que en las elecciones siguientes gane el candidato 2...

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