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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorCarlos J. Vilalta Perdomo-
dc.date2008-
dc.date.accessioned2022-03-17T19:33:41Z-
dc.date.available2022-03-17T19:33:41Z-
dc.identifierhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=31211538005-
dc.identifier.urihttp://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/54714-
dc.descriptionLos resultados de este estudio demuestran que al aplicar la estadística espacial en la geografía electoral es posible predecir los resultados electorales. Se utilizan los conceptos geográficos de cluster y outlier espaciales, y como variable predictiva la segregación espacial socioeconómica. Las técnicas estadísticas que se emplean son los índices globales y locales de autocorrelación espacial de Moran y el análisis de regresión lineal. Sobre los datos analizados se encuentra: 1) que la Ciudad de México posee clusters espaciales de apoyo electoral y de marginación, 2) outliers espaciales de marginación, 3) que los partidos electorales se excluyen geográficamente, y 4) que sus resultados dependen significativamente de los niveles de segregación espacial en la ciudad.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagees-
dc.publisherEl Colegio de México, A.C.-
dc.relationhttp://www.redalyc.org/revista.oa?id=312-
dc.rightsEstudios Demográficos y Urbanos-
dc.sourceEstudios Demográficos y Urbanos (México) Num.3 Vol.23-
dc.subjectDemografía-
dc.subjectElecciones-
dc.subjectanálisis espacial-
dc.subjectsegregación espacial-
dc.subjectMéxico-
dc.title¿Se pueden predecir geográficamente los resultados electorales? Una aplicación del análisis de clusters y outliers espaciales-
dc.typeartículo científico-
Aparece en las colecciones: Centro de Estudios Demográficos, Urbanos y Ambientales - CEDUA/COLMEX - Cosecha

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