El Museo de la Ciencia y el Cosmos acoge la charla “Como hacer predicciones electorales sensatas? Métodos bayesianos de predicción”, impartida por José Miguel Bernardo (Universitat de Valencia), dentro de XXVI Escuela de Invierno del Intituto de Astrofísica de Canarias (IAC), que este año abordará la interacción entre la Teoría de la Probabilidad y la Astrofísica.
En el sistema electoral español, tanto en las elecciones generales como en las autonómicas o en las municipales, el resultado políticamente relevante no es el porcentaje de votos obtenido por cada partido, sino el número de diputados o de concejales obtenidos por cada uno de ellos al aplicar la ley electoral.
Esto se hace utilizando un algoritmo que incluye restricciones sobre el mniño porcentaje de votos necesario para entrar en el reparto (generalmente el 3% o el 5%) y el mecanismo para asignar los escaños a partir del porcentaje de votos obtenidos por cada partido (la ley d’Hondt).
Una predicción electoral adecuada debe por lo tanto tener la forma de una distribución de probabilidad sobre los posibles repartos de escaños o de concejales entre los partidos que se han presentado a las elecciones. Utilizando la metodología estadística bayesiana, esta solución puede ser obtenida como una transformación matemática de las predicciones sobre los porcentajes de votos que cada partido puede esperar conseguir, basadas en la información disponible en el momento de hacer la predicción. La estadística convencional no ofrece ninguna solución apropiada para el problema planteado.
La puesta en práctica de sistemas de predicción electoral razonable, exige además un muestreo muy cuidado, que puede ser diseñado utilizando elementos de la teoría de la información. Sin entrar en detalles técnicos, en esta charla se describirá un procedimiento que efectivamente permite realizar predicciones electorales adecuadas, ilustrándolo con ejemplos y anécdotas derivados de su uso real.
José Miguel Bernardo (Valencia, 1950) es un matemático español especializado en inferencia estadística y teoría de la decisión, Catedrático de Estadística de la Universitat de Valencia desde 1983. Presidente cofundador de la International Society for Bayesian Analysis (ISBA), organizador y miembro de los comités científicos de los Valencia International Meetings on Bayesian Statistics, foros mundiales sobre métodos estadísticos bayesianos que desde 1979 han tenido lugar en España cada cuatro años, y coeditor de los correspondientes Proceedings. Fellow de la American Statistical Association, académico correspondiente de la Real Academia de Ciencias de Madrid, fellow de la Royal Statistical Society, miembro electo del International Statistical Institute, listado en el Who is Who in the World.
Sus áreas de interés incluyen los fundamentos de la metodología bayesiana, la relación entre la teoría de la información y la estadística matemática, los fundamentos y métodos de obtención de distribuciones iniciales objetivas, métodos bayesianos generales de estimación y de contraste de hipótesis, aplicaciones de los métodos bayesianos y de la teoría de la decisión a problemas de diagnóstico médico, predicciones electorales y problemas de control de calidad.
Autor of Bioestadística, una Perspectiva Bayesiana (1981); coauthor (con A. F. M. Smith) de Bayesian Theory (1994); editor de Bayesian Methods in the Sciences (1999). Autor de más de un centenar de artículos de investigación publicados en distintos libros y revistas profesionales, incluyendo The Annals of Statistics, Bayesian Analysis, Biometrika, Journal of the American Statistical Association, Journal of the Royal Statistical Society, International Statistical Review, Test, The Statistician y Theory and Decision.
Miembro de los comités nacionales de evaluación de la investigación de Canadá, Chile, España, Estados Unidos, Finlandia, Italia, República Sudafricana y República Checa. Miembro de los comités editoriales de numerosas revistas internacionales de investigación en estadística matemática y en teoría de la decisión.
- Lugar: Museo de la Ciencia y el Cosmos.
- Día: 11 de noviembre.
- Hora: 19:00 h.