unrelated mass sums

Me pregunto si sera interesante, para cosas de cosmologia o del principio antropico, que la energia de un par nuclon-antinucleon este cerca, pero no alcance, de la doble beta a tau y muon o de la beta simple a charm y extraño

6546 b + c + s: 4780 + 1670 + 96(pole mass)
5546 b + c + s: 4180 + 1270 + 96(2GeV MSbar)

1968.27±0.10 Ds meson
1882.52 ±0.12 tau + muon: 1776.86±0.12 + 105.65837
1879.13 nn
1877.837 pn 938.272 + 939.565
1876.544 pp

1766 c + s quarks: 1670 ±70 + 96(+8-4) = (using pole mass for c)
1366 c + s quarks: 1270 ±30 + 96(+8-4) = 1366 (using 2 GeV MSbar)

De hecho el decay de Ds a proton antineutron se midio en el año 2008 http://pdglive.lbl.gov/BranchingRatio.action?parCode=S034&desig=124

Pokemon Go Zaragoza

Esto es un mapa de los puntos de spawn de Pokemon Go en Zaragoza que he podido recolectar

Puede ser util compararlos con los de geopsicion de otras herramientas.

metroscopia, microdatos, links y ya vale

A no ser que tengamos terceras elecciones, dejo descansar esto del analisis de los datos de votación y voy a abrir este ultimo post para ir añadiendo enlaces.

Una novedad ha sido la encuesta… de metroscopía… acerca de los cambios de voto y fidelidades entre diciembre y junio. Creo que si nos pusieramos a hacer simplemente el fit de todo con todo con un ajuste lineal, como he hecho en otros posts, saldria algo parecido.

En las busqueda de explicaciones, Podemos ha realizado su propia encuesta, #‎AnálisisColectivo26J,  entre los circulos pero no añade mucho mas a lo que ya teniamos. No se si en algun momento habra mas documentacion.

Entre las dos elecciones hay pocas fuentes de datos:

  • las del CIS
  • un pulso electoral de Metroscopía en Abril http://metroscopia.org/wp-content/uploads/2016/04/PULSO_ELECTORAL_I_ABR16.zip http://metroscopia.org/recurso/datos-pulso-electoral-i/
  • GESOP ha distribuido la ficha completa de su tracking y un fichero .sav

Las demas, nada. En realidad se pasan por el morro no ya la cuestion de publicar los microdatos, sino la propia ficha y cuestionario. A ver si en la proxima reforma de ley electoral se animan a meter parrafito diciendo que tienen que publicarlo todo y si no, multa por manipulación.

En cuanto al grado de acierto de las encuestas, hay un tweet de picanumeros donde las barras de los intervalos de confianza apuntan a error sistematico. Los blogs de Sin Tapujos y de electomania publican la tabla de resultados, apuntando que al menos hubo un par de compañias regionales que se aproximaron: Infortecnica y Juan Jose Dominguez.  Este último da en la informacion sus estimaciones de flujo de votos entre algunos partidos, coincidente con la de Metroscopia pero con un modelado mucho mas fino de la abstencion.

Un par de graficas más: porcentajes (*) de voto al PP y porcentaje de voto al PSOE, por distritos (y capitales):

Porcentaje de voto al PSOE y a la coalicion Unidos Podemos

Porcentaje de voto a Ciudadanos y a Unidos Podemos. Aqui se ve la victoria del bipartidismo: no llegan a la linea del 50%.

 

*: Excluyendo, Navarra, Álava, Bizkaia, Gipuzkoa, Illes Balears y Las Palmas

sí, aún más estadísticas de las elecciones.

No se si sera este el último post, casi prefiero intentar ir actualizando los anteriores, pero tampoco hasta el nivel de que tengan un contenido completamente distinto del original.

De momento, enlaces. FrayPoll ha sacado en ctx un articulo donde usa y corrige los datos del CIS, conjeturando que las encuestas no juzgaron correctamente la fidelidad del electorado.  Tambien estiman la fidelidad via CIS Moragas y Barbet en el Politikon, que ademas da enlaces a otros articulos. En El Confidencial, Varela tambien invoca al CIS pero para hablar de una abstencion por edades… que, creo, habria sido facil de comprobar si la encuesta a pie de urna se hubiese tomado la molestia de preguntad edad, ¿no?. En cualquier caso, una abstencion promedio unida a una mayor movilizacion en los lugares con alta densidad de Podemos tambien justificaria los datos que se andan mostrando, creo yo, asi que esa idea de que la abstencion no era realmente “activa” se puede considerar.

Sobre su acierto en las del 20D, los de GAD3 llevaron una presentacion al congreso de la federacion española de sociologia.

Por mi parte de momento os dejo con un gist con los datos de la votacion en json y un ejemplo de como leerlos, procesarlos y hacer graficas con ellos en python. Con ese gist se puede por ejemplo volver a plotear el grafico de porcentaje de votos del 2015 a podemos e iu pero con todos los distristos. Sale algo asi, donde ahora he puesto en la vertical el porcentaje a IU, y la linea es el ajuste a minimos cuadrados considerando el peso. El tamaño del circulo es proporcional a la suma de votos (no porcentaje, sino voto total) a ambos partidos.

El comportamiento no es exactamente como el que vimos representando solo provincias, pero es tambien interesante: pareciera que en los distritos de pocos votos hay una proporcion entre iu/podemos que se satura a medida que va creciendo el tamaño y quizas activandose el voto util, aunque no en los distritos mas grandes, donde vuelve a incrementarse el peso relativo de iu. En cualquier caso se entiende que en diciembre se percibiera una correlacion positiva -algo que ocurre pocas veces y menos aun fuera del nivel regional- que invitaba a intentar la coalicion.

(zoom de la misma imagen)

 

votos, modelos y bolsos

Consideremos el modelo mas simple de voto prestado entre dos partidos: una bolsa de votos A, que vota unicamente a P, y una bolsa de votos C que por las razones que sea ha repartido su voto entre su partido tradicional, U, y la propuesta P.

dos-bolsas

Ahora en la repeticion de las elecciones los dos partidos se unen formando la coalicion Q. ¿Podemos medir como reaccionan ambas bolsas de votantes? Pues no del todo.  A fin de cuentas solo conocemos el resultado (P, U) y no el tamaño de los bolsos iniciales.

Si planteamos un modelo lineal, sabemos que A = P + U – C. Por tanto el nuevo voto

Q = j A + l C

lo podemos reescribir tambien como

Q = j (P + U – C) + l C  = j P  + j U +  ( l-j) C

o como

Q = j A + l (P+U-A) = l P + l U + ( j-l) A

Y en ambos casos el coeficiente de P y el de U son iguales.

Ademas necesitamos al menos otra fuente de datos que nos permita eliminar una variable, C u A, y dejar todo como una expresion lineal de variables para las que tengamos alguna medida.  Lo mas sencillo, si asumimos que C iba exclusivamente a U en elecciones pasadas, es buscar un sondeo o eleccion anterior, S, y asumir que el tamaño de C es proporcional a los datos de ese sondeo o eleccion anterior, digamos αS. Con ello, bien aplicando C=αS en la primera formula, bien A=P+U-αS en la segunda, llegariamos a

Q =  j P + j U +  α(l-j) S

y podemos intentar un ajuste lineal, usando la funcion LINEST() de Libreoffice u Excel. Claso esta, si el ajuste da coeficientes diferentes para P y para U, significa que alguna de las hipotesis de partida esta equivocada: o bien la eleccion del sondeo S, o bien la inicial del prestamo de votos desde una unica bolsa C; podria haber mas sensibilidades.

Por ejemplo, tomando como sondeo el porcentaje voto a IU en las elecciones del 2011, y P, U los porcentajes de votos a Podemos e IU en el 20D, un ajuste sobre treinta y cuatro provincias -las azules del post anterior mas canarias y cordoba- sugiere

Q = 0.77 P + 0.67 U + 0.19 S

con un error en estos coeficientes de 0.02,0.14 y 0.09 de manera que la diferencia entre los coeficientes de P y de U esta dentro del error, pero solo gracias a que este es bastante grande. Por otro lado si el modelo fuera admisible, tendriamos α(l-j) = 0.19 > 0 y por tanto mayores perdidas porcentuales en la bolsa C que en la A, pero la diferencia real dependeria de cual es la relacion α entre  el sondeo S y el tamaño de C. Si asumimos que desde el 2011 la bolsa de IU habia crecido un factor 1.5, la diferencia seria 0.19/1.5.  Y ademas hay que considerar tamaños absolutos: si las bolsas A y C eran muy diferentes, la perdida de votos puede ser mayor en porcentaje en C pero mayor en votos en A.

Esta cuestion del absoluto vs relativo nos recuerda que, ademas de la excesiva simplicidad del modelo, hay que tener en cuenta los efectos de peso que se producen al muestrear por provincias, de forma que en realidad acabamos dando mucho peso en el ajuste a regiones con menor poblacion. Sociologos habrá que de ello entenderán. Quizas convenga usar numero de votantes en vez de su porcentaje. Y por supuesto el modelo puede no ser el mismo en todo el territorio. En el ejemplo de arriba ya estamos usando solo provincias “no regionalistas” y que hayan tenido voto separado para IU y Pod en el 20D.  Si ademas descartamos Canarias, que es tambien un outlier del post anterior, obtenemos

Q= (0.82± 0.03) P + (0.57± 0.14) U + (0.16± 0.08) S

Anunciando que algo va mal con la idea de las dos bolsas. Si  ademas descartamos Cordoba, los coeficientes de P y U quedan definitivamente disparejos:

Q= (0.86± 0.03) P + (0.35± 0.14 U) + (0.20± 0.08) S

Aplicando la misma idea a las provincias con mayor porcentaje total de votos la situacion es diferente; recordad que estas no forman una nube sino una antidiagonal en el plano Pod/IU del 20D, pero cada una tuvo porcentajes de perdida muy dispares.  En este caso lo que ocurre es que el coeficiente de P se acerca a 1 con un error bajo, pero el de U adquiere un error que lo hace inmedible, 0.77± 0.66, y similarmente el de S, -.34± 0.44. Con mucha fe podria considerarse que la antidiagonal si que admite el modelo de dos bolsas y es compatible, dado el signo negativo en el coeficiente de S, con una abstencion ligeramente mayor, en coeficiente, en la bolsa C, pero hay que ignorar  unos errores de tamaño de ruedas de molino. Os recuerdo la variacion del voto, Q-P-U, que hubo en cada provincia:

El siguiente modelo que se me ocurre es pensar no en dos sino en tres posibles comportamientos:

  • una izquierda no confluyente, u “ortodoxa”, que constituye la bolsa C
  • un votante “transversal”, que constituye la bolsa A, y
  • una “izquierda confluyente” que forma una tercera bolsa B, y que en las elecciones del 20D habria repartido su voto entre Podemos e IU en una razon de 1.8:1

tres-bolsas

Seguramente, aunque no necesariamente, el votante confluyente habra ido a las elecciones de junio con un coeficiente k proximo a 1. En el siguiente post veré si esta idea permite un mejor ajuste a los datos.

(lo de la relacion 1.8  a 1 es por la pendiente que se ve en la grafica del post anterior.  Por supuesto tambien se podria dejar ese parametro libre, pero a ver como lo medimos entonces)