Ha hecho @alfonsotwr un Analisis de los votos del Consejo Ciudadano de Podemos mostrando la distribucion de las papeletas donde se vota a cierto numero de candidatos, y entre otras informaciones los votos, o puntos, que obtiene cada candidato segun su posicion en la lista.
Esta informacion es interesante porque se puede asumir que hay una probabilidad media de que el votante se vaya cansando de inspeccionar la lista y por tanto es razonable intentar encajarlo con las distribuciones estadisticas que estudian la durabilidad. Entre ellas la mas simple, por tener integral exacta, es la de Weibull.
Lamentablemente no tenia a mano herramientas para hacer ajuste “con censura a la derecha” de la distribucion, asi que lo mas eficaz ha sido coger el histograma ya calculado y meterle un curve_fit con algunos parametros libres:
y = (0.000000001+x)/scale
return N * c * y(c-1) * np.exp(-yc)
He hecho varios curve_fit, algunos excluyendo los tres primeros candidatos y otros excluyendo tan solo el primero o ninguno. No han dado datos muy diferentes, con exponentes de c alrededor de 0.85 y scale del orden de 200-300.
Aqui teneis la tres graficas para uno de estos ajustes
Podemos Para Todas
Recuperar la ilusion
(observese el pico del penultimo candidato)
Podemos en Movimiento
En principio podria usarse este ajuste para determinar que candidatos de una lista han sido mas castigados o beneficiados. Notad que la suma es en votos, no en puntos, y que es la global, asi que las oscilaciones tambien pueden deberse a gente que ha votado sobre todo a otra candidatura e inspecciona otra lista para completar.