DETERMINACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE DE MEJOR AJUSTE PARA LA PREDICCIÓN DEL ABSTENCIONISMO ELECTORAL EN GUATEMALA

Autores/as

  • Carlos Ottoniel Guevara Carranza Congreso de la República de Guatemala.
  • Mayra Virginia Carvajal Castillo Profesora de la Facultad de Ingeniería. USAC.

Palabras clave:

Bondad de ajuste, correlación, normalidad, abstencionismo electoral.

Resumen

Este estudio se orienta a determinar un modelo de regresión, por medio del análisis de las variables del padrón electoral, para describir el fenómeno del abstencionismo en Guatemala. Se analizan las variables del padrón electoral más actualizadas hasta el 2019 así como los resultados de los comicios del 2015 en la primera elección; se estudia la correlación que tienen estos entre sí y variables socioeconómicas como el Índice de desarrollo humano. Para el abstencionismo, se analiza la proporción de votos para calcular un modelo de regresión, agotando los supuestos de linealidad, hasta encontrar el mejor ajuste.

Entre los modelos que se evalúan, el modelo Extreme gradient boostinges el mejor estimado, dentro de una data en donde las variables como el rango etario, el sexo, el alfabetismo, no se relacionan entre sí, ni con variables socioeconómicas, cuando de abstencionismo se trata, en virtud de que cada una de ellas se ve afectada por este fenó meno, sin distinción alguna.

Biografía del autor/a

  • Carlos Ottoniel Guevara Carranza, Congreso de la República de Guatemala.

    Maestro en Estadística Aplicada graduado de la Escuela de Estudios de Postgrado de la Facultad de Ingeniería, Universidad de San Carlos de Guatemala, 2021.

    Ingeniero en Industrias Agropecuarias y Forestales graduado de la Facultad de Agronomía, Universidad de San Carlos de Guatemala, 2019.

  • Mayra Virginia Carvajal Castillo, Profesora de la Facultad de Ingeniería. USAC.

    Ingeniera Industrial graduado de la Facultad de Ingeniería, USAC, 2016.

    Maestra en Estadística Aplicada graduado de la Escuela de Estudios de Postgrado de la Facultad de Ingeniería, USAC, 2018.

Referencias

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