Mauricio Castro

@franciscopardop Ojo con la capacidad explicativa y predictiva de estos modelos. El ajuste es demasiado limitado como para sostener conclusiones de la magnitud que se están planteando. El problema es interesante, pero la solución propuesta es cuestionable. Analizar datos es + que ajustar modelos.

Si esos distritos suelen tener más ausentismo en general, la pendiente estaría sobreestimada. Lo contrario si suelen tener menos. En general, me inclino a pensar que el margen de error es alto como para sacar conclusiones pero tu estimado nos da luces sobre la magnitud.

Buen trabajo Matías! Agrego un par de comentarios a lo que dijo @SakiBigio : 1. Sobre la no linealidad, también tendría en cuenta que las mesas que abren antes de las 7am probablemente no tengan efecto distinto que las que abren a las 7am. Ver por ejemplo datos del 2016 (8am):

@mati_faure @ocram Resulta metodológicamente cuestionable extraer conclusiones fuertes de modelos con capacidad explicativa muy reducida ((R^2) bajo). El creciente interés por la estadística es bienvenido, pero exige también rigor en su aplicación e interpretación.

En unos minutos entro a Calateo Electoral con @ocram para discutir este análisis: youtube.com/live/pE1UTGPVz…

La API de la ONPE ya responde con las mismas actas que la web. Ahora sí puedo dar respuestas más concretas: - Estimo que la diferencia entre Sanchez y RLA al 100% de actas sería de 23,200 votos. - La demora de la ONPE en la entrega de materiales en Lima no cambió el orden del 2.º y 3.º puesto. Veamos las cifras. En esta primera tabla muestro los valores desagregados por fuente de contabilización: ONPE, OCR o imputación. No incluyo las actas en el exterior porque merecen una discusión aparte. Recordemos que obtuve la data de las actas observadas descargando sus PDFs y extrayendo los votos de Sanchez y RLA. Luego hago una estimacion bastante básica: a las actas sin PDF les imputo valores acorde con el comportamiento electoral de su distrito.

@mati_faure Reportar estimaciones puntuales + un (R^2) tan bajo ofrece evidencia limitada sobre la capacidad explicativa del modelo. La inferencia estadística exige además evaluar incertidumbre, supuestos e interpretación sustantiva; de lo contrario, pueden derivarse conclusiones engañosas.

@ojoenlagente Vi todo el video y no entendí nada. Sorprende como ahora todos usan la palabra estadística pero nadie es capaz de explicar, técnica y correctamente, que se modela. Hay correlaciones, regresiones, supuestos, y conclusiones sin mucho sustento. ¡Y se dice "los datos", no "la data"!

Imperdible

Y lo más preocupante es que muchas de esas proyecciones se basan en modelos con supuestos muy específicos que, en numerosos casos, lejos de aclarar el panorama, terminan por oscurecerlo aún más x.com/Epicentro_TV/s…

🚨#Réplica | Mauricio Castro, experto en estadística, señaló que científicamente no se puede determinar quién pasará a segunda vuelta: “Habría que hacer demasiados supuestos para afirmar que pasan B, C o D (…) hay que esperar al 100%”. Estamos en vivo youtube.com/live/0ULYRrBnh…

#Réplica | "Uno como ciudadano de a pie quiere saber quién es exactamente el segundo, con las herramientas estadísticas que existen no se puede saber, hay que terminar de contar todos los votos", comenta Mauricio Castro, docente U. Católica de Chile y experto en estadística. Entrevista completa 🔗 youtube.com/live/0ULYRrBnh…

Este tweet cobra vida cada 5 años

Chile, we heard you! New show added: Date: Sunday, January 17, 2027 Location: Santiago, Chile Venue: Estandio Bicentenario La Florida On sale: Thursday April 16, 2026 @ 11am local

Que dos intervalos se traslapen no implica que las proporciones sean iguales; para comparar se requiere inferencia directa sobre la diferencia. Mejor consultar a estadísticos @ocram, pues la explicación que te dieron hoy en tu programa pequeñas islas es incorrecta.

Así, un intervalo de confianza es un rango calculado a partir de los datos que, antes de observar la muestra, tiene probabilidad 1−α de incluir el parámetro. No es el parámetro el que es aleatorio, sino el intervalo.

El margen de error cuantifica el error de muestreo: la diferencia absoluta entre el parámetro poblacional (desconocido) y el estimador muestral. Se define para que la probabilidad de que esa diferencia sea pequeña sea alta, típicamente ≥95% (o 99%).

Dato y datos Datum y data ... pero a los "expertos" les gusta "la" data.

Hoy #14M es el #diainternacionaldelasmatematicas. El lema de este año es: "Las matemáticas y la esperanza". En la #RSME nos sumamos a ese deseo de que las #matematicas sean una luz que aporte claridad a un mundo demasiado convulso!!! 🔢

@hchmel La explicación basada únicamente en el cruce de las líneas puede ser engañosa, ya que dicho patrón visual no determina la significancia estadística. Esta debe evaluarse a partir de la diferencia entre proporciones, considerando su error estándar o intervalo de confianza.

No estoy haciendo una explicación matemática, sino tratando de ayudar a que un gráfico que no se suele entender, o que no entiende casi nadie, sea comprendido por quienes no están familiarizados con estos temas. Formas sencillas, que no serán perfectas, para entender algo complejo.

Este gráfico puede ser complicado de leer, pero es una forma de representar los porcentajes de intención de voto considerando el margen de error. ¿Para qué sirve? Para ver si de verdad el porcentaje "sube" o "baja". La idea es que las líneas no se toquen. Si se entrecruzan, no hay cambio significativo. Lo segundo, es bueno ver la evolución en los meses. No solo ver el cambio entre febrero y marzo, sino mirar qué ha ocurrido desde enero. 1/3

I am pleased to announce a new special issue of 𝘚𝘵𝘢𝘵𝘪𝘴𝘵𝘪𝘤𝘴 𝘢𝘯𝘥 𝘋𝘢𝘵𝘢 𝘚𝘤𝘪𝘦𝘯𝘤𝘦 𝘪𝘯 𝘐𝘮𝘢𝘨𝘪𝘯𝘨 (a journal of the 𝘈𝘮𝘦𝘳𝘪𝘤𝘢𝘯 𝘚𝘵𝘢𝘵𝘪𝘴𝘵𝘪𝘤𝘢𝘭 𝘈𝘴𝘴𝘰𝘤𝘪𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯) on 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜𝐚𝐥 𝐅𝐨𝐫𝐞𝐧𝐬𝐢𝐜𝐬 𝐢𝐧 𝐈𝐦𝐚𝐠𝐢𝐧𝐠. This issue is dedicated to advancing rigorous statistical methodology for forensic image data, including pattern and trace evidence, latent prints, firearms and toolmarks, handwriting, bloodstain pattern analysis, and related imaging modalities with associated metadata. We welcome: • Methodological and computational advances • Data-driven forensic applications • Work emphasizing uncertainty quantification and reproducibility • Contributions addressing validation, evaluation, and evidentiary standards • Concise, high-quality papers on focused problems All submissions will undergo standard peer review. 📅 Submission deadline: 𝟑𝟏 𝐃𝐞𝐜𝐞𝐦𝐛𝐞𝐫 𝟐𝟎𝟐𝟔 💡 𝐍𝐨 𝐚𝐫𝐭𝐢𝐜𝐥𝐞 𝐩𝐫𝐨𝐜𝐞𝐬𝐬𝐢𝐧𝐠 𝐜𝐡𝐚𝐫𝐠𝐞𝐬 (𝐀𝐏𝐂𝐬) 🌍 Open access publication to ensure broad visibility More information and submission details: think.taylorandfrancis.com/special_issues…

Martes 3 de marzo. 10 am. Al aire por Piratas del Rock. Si me escuchaste en radio alguna vez, póngale un RT 💥💥💥