El programa puede mejorarse

Sobre el programa que hice para demostrar que las repeticiones de resultados en las mesas electorales son algo completamente normal (que demostró que en 4500 mesas automatizadas es normal que aparezcan unas 830 repeticiones, 430 para el NO y y 400 para el SÍ), le escribí al profesor de Física de la USB Gustavo Mata indicándole sobre una duda en mi programa:

"Una de las críticas que se hace al programa es que la cantidad de resultados posibles (en torno a la tendencia) no debería ser 60, sino 500. Claro que los resultados en torno a la tendencia deberían ser los que tengan más probabilidad de aparecer, y desde allí debería ir aproximándose a cero en los extremos, describiendo la famosa campana de Gauss."


El profesor Mata me responde:

Esto es correcto.

Si supones que la probabilidad de que un elector vote por el sí es p, y si supones que hay E electores el número promedio de votos por el sí es Ep. De los resultados de las elecciones podemos estimar que p = 0.60.

Ahora bien, la desviación alrededor de la media es la sqrt(E)p. Para el caso en que la mesa tiene 500 electores esta desviación es aproximadamante 15.

Tu asumiste *el doble* de este valor. Así que tu cálculo es más bien conservador, y las objeciones que te hacen no tienen validez.

Tu expectativa de una distribución gaussiana es correcta. Si cada votante vota en forma independiente la distribución exacta es binomial. Y para N=500 es, para todos los efectos prácticos una gaussiana.

En otras palabras, tu argumento, basado en un modelo conservador, es sólido como una roca.


Insisto, el código fuente está disponible para quienes quieran modificarlo. Si alguien quiere tratar de implementar una distribución gaussiana, nos ayudará aún más a determinar si los "topes" representan algún fraude o no. Si alguien consigue la data legítima del CNE a nivel de máquinas y cuadernos, mejor todavía pues podremos ser mucho más exactos.

Fíjense también lo que dijo un profesor en Estados Unidos para el Wall Street Journal:
Los expertos parecían estar de acuerdo. Aviel Rubin, un catedrático de informática de Johns Hopkins University, dijo que calculaba que existía una probabilidad entre 17 de que dos o tres computadoras en una mesa electoral tuvieran resultados idénticos. Esa cifra es similar al resultado de una de cada 15 que se detectó durante el referendo.

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