The number pad

A mediados de este año tendremos nuevas elecciones en Guatemala. Las elecciones siempre son una excelente oportunidad para realizar investigación. Son sucesos que generan mucha expectativa y atención, y por ende, una buena fuente de datos y un muy buen laboratorio para experimentar modelos. Para las elecciones anteriores, realicé un modelo de proyección  que estimaba los resultados de la primera vuelta. Utilizando datos de las encuestas publicadas, hice un modelo utilizando Cadenas de Markov, el cual arrojó datos, con un mes de anticipación, con un margen de un 3% de los valores obtenidos en la primera vuelta.  Para estas elecciones, he decidido realizar otro análisis, esta vez un poco más a detalle. Para esto, he dividido el proceso en tres partes: Minería de datos Análisis de datos Proyección  Minería de Datos En este artículo describiré un poco de la primer parte del proceso. Antes de pensar en modelos de proyección, es importante considerar los datos que

Con el inicio del mundial me dediqué a jugar un poco con datos para realizar modelos de predicción de los encuentros. Ha sido una buena experiencia para pensar más en lo que en realidad significa realizar modelos de predicción, así como para ponerle más entusiasmo al torneo. En primer lugar, es importante hablar sobre lo que significa predecir  o proyectar  un resultado. Es imposible predecir el futuro como tal, sin embargo, es posible crear modelos que den una tendencia hacia algún resultado. Modelos determinísticos se basan en leyes fundamentales para modelar fenómenos. Por ejemplo, en la física, los modelos de movimiento de los cuerpos ofrecen trayectorias teóricas que describen su movimiento. En la práctica, estos modelos dan resultados aproximados de las trayectorias, debido a errores de medición, incertezas, y demás errores presentes en los parámetros y variables presentes. Por esto, dichos modelos presentan un modelo con cierto margen de error . Con métodos más precisos d