Aplicación de la Inferencia Bayesiana en resultados electorales - Vivas, Atal Kumar;Vivas, David Alfredo
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En la mayor parte de procesos electorales, los resultados se limitan a descripciones estadísticas que indican el nivel de apoyo que obtuvieron los candidatos en la contienda electoral. Sin embargo, con la información suficiente, se pueden realizar inferencias sobre el apoyo particular que los candidatos obtuvieron de parte de las diferentes clases sociales, grupos étnicos o razas, géneros, entre otros. Para esto, la estadística bayesiana junto con la ciencia computacional, presentan técnicas que pueden inferir las cantidades buscadas en tablas de contingencia que resumen la información por…mehr

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Produktbeschreibung
En la mayor parte de procesos electorales, los resultados se limitan a descripciones estadísticas que indican el nivel de apoyo que obtuvieron los candidatos en la contienda electoral. Sin embargo, con la información suficiente, se pueden realizar inferencias sobre el apoyo particular que los candidatos obtuvieron de parte de las diferentes clases sociales, grupos étnicos o razas, géneros, entre otros. Para esto, la estadística bayesiana junto con la ciencia computacional, presentan técnicas que pueden inferir las cantidades buscadas en tablas de contingencia que resumen la información por cada lote electoral. El lenguaje de programación utilizado es R y técnicas computacionales como los métodos MCMC (Cadenas de Markov Monte Carlo) permiten realizar las inferencias deseadas.
Autorenporträt
Atal Kumar Vivas: Professor an der Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE Ecuador.David Alfredo Vivas: Professor an der Zentraluniversität von Ecuador.