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Professor Advisordc.contributor.advisorThraves Cortés-Monroy, Charles
Authordc.contributor.authorUbilla Pavez, Pablo
Associate professordc.contributor.otherSauré Valenzuela, Denis
Associate professordc.contributor.otherOrdóñez Pizarro, Fernando
Admission datedc.date.accessioned2024-03-18T21:00:02Z
Available datedc.date.available2024-03-18T21:00:02Z
Publication datedc.date.issued2023
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/197567
Abstractdc.description.abstractLa inferencia ecológica es una técnica para estimar el comportamiento individual utilizando datos agregados. Un caso particular se encuentra en las elecciones políticas, donde en cada mesa electoral conocemos los votos de los candidatos y el número de votantes de distintos grupos demográficos (como la edad, el sexo y la nacionalidad). En este trabajo, aplicamos el algoritmo EM para estimar las probabilidades de voto de los grupos demográficos para cada candidato en un distrito determinado. Desafortunadamente, el E-step escala exponencialmente en el número de candidatos. En este estudio proponemos cuatro métodos polinomiales alternativos para estimar las probabilidades del paso E-step: (1) simulación de escenarios utilizando un método de hit-and-run, (2) aproximación utilizando una distribución normal multivariada con integración de Monte Carlo o (3) una distribución normal multivariada utilizando su FDP, y (4) aproximación mediante una única multinomial. Mostramos a partir de experimentos numéricos que el método de aproximación multinomial es el más rápido, ejecutándose en menos de una centésima de segundo. Además, el error absoluto promedio de la probabilidad estimada con este método es muy similar al obtenido al realizar el algoritmo EM con la probabilidad exacta. Implementamos los métodos propuestos en la primera vuelta de la elección presidencial de Chile de 2021. Presentamos una metodología que utiliza programación entera mixta para agregar grupos y estimar intervalos de confianza en las probabilidades estimadas mediante el uso de bootstraping, de modo que el modelo pueda identificar correctamente las probabilidades de voto. Observamos que los distritos con más mesas electorales se benefician de conjuntos de grupos menos agregados en contraste con los distritos con menos mesas electorales. Finalmente, calculamos p-valores utilizando simulación con la aproximación multinomial, obteniendo 27 urnas electorales con un p-valor menor o igual 1e-08.es_ES
Patrocinadordc.description.sponsorshipFONDO PUENTE DAII - FCFM 2023 Powered@NLHPC: Esta tesis fue parcialmente apoyada por la infraestructura de supercómputo del NLHPC (ECM-02)es_ES
Lenguagedc.language.isoenes_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titleOutlier detection for multicandidate electrions with demographic groupses_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Industriales_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.titulacionuchile.titulacionDoble Titulaciónes_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil Industriales_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoMagisteres_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisTesis para optar al grado de Magíster en Gestión de Operacioneses_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisMemoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial


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