Nestor Jardany Serrano R (@jardanys)
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EstimacionBayesiana

En la estad铆stica existen dos tipos de enfoques, el cl谩sico y el bayesiano. 脡ste 煤ltimo es un tipo de inferencia estad铆stica donde las evidencias u observaciones pasadas, se emplean para actualizar o inferir la probabilidad de que una hip贸tesis pueda ser cierta. El objetivo central del presente documento, consiste en aplicar el enfoque de la estad铆stica bayesiana a la estimaci贸n de la intensi贸n de voto por un candidato (Gustavo Petro) en las pr贸ximas elecciones presidenciales en Colombia, las cuales ser谩n llevadas a cabo en el a帽o 2018. Es posible utilizar la misma metodolog铆a para estimar resultados para otros candidatos. La informaci贸n a priori utilizada corresponde a los resultados electorales del 2010, donde el candidato de estudio estuvo entre los elegibles. Para la informaci贸n actual, se realiza una recolecci贸n de informaci贸n contenida en diferentes encuestas aplicadas a lo largo del a帽o 2017. Como resultado se espera que el porcentaje de votos por Gustavo Petro para las elecciones presidenciales de Colombia 2018 sea $10.29$%. Con un nivel de credibilidad del 95% el resultado se encuentrar铆a entre $9.92$% y $10.66$%. Por otra parte, la probabildiad que en 2018 se obtenga un resultado mas favorable que en el a帽o 2010, es un valor muy cercano a 1, es decir que con un nivel amplio de certeza se peude asegurar que Gustavo Petro obtendr谩 m谩s votos en las pr贸ximas eleeciones que en las elecciones de 2010, pero la probabilidad que en 2018 dicho candidato sea Presidente de Colombia en primera vuelta, suponiendo porcentaje de votos mayor que $50$%, es casi cero.
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