Uma Abordagem Estatística para a Análise dos Resultados das Eleições Presidenciais - Olivares, Victor Eduardo Lachos (2024)
Os dados multipartidários possuem características que os tornam dados composicionais tais como uma soma constante de componentes e um espaço limitado conhecido como simplex. Assim, o propósito do trabalho é desenvolver uma metodologia para analisar os dados multipartidários de eleições eleitorais considerando sua natureza restrita. Nesse contexto, a metodologia proposta consiste em 8 etapas: inicialmente, coletamos os dados multipartidarios e os transformamos em dados composicionais. Em seguida, aplicamos a transformação de razões logarítmicas , removendo as restrições inerentes de dados composicionais. Posteriormente, empregamos a análise de componentes principais (ACP) para reduzir a dimensionalidade e identificar os principais componentes que retêm a maior parte da variação dos dados. Essas componentes são analisados com base em duas métricas importantes: cargas e escores. Dado que os escores possuem diferente variabilidade nas componentes, eles são transformados entre valores zero e um. Subsequentemente, propomos o modelo de regressão Beta considerando os escores como variável resposta, e os indicadores de desenvolvimento humano como as variáveis explicativas. A metodologia é aplicada nos dados multipartidários das eleições do primeiro turno no Peru em 2021 e no Brasil em 2022, permitindo-nos identificar os principais componentes e que covariáveis ( saúde, educação e renda) estão relacionadas diretamente aos votos em diferentes regiões e estados. Finalmente, considerando que os dados das eleições presidenciais do Peru em 2021 apresentam duas variáveis resposta, propomos um modelo de regressão bivariado via cópulas e analisar a estrutura dependência entre essas variáveis.