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| dc.creator | Carlos J. Vilalta Perdomo | |
| dc.date | 2008 | |
| dc.date.accessioned | 2022-03-17T19:33:41Z | |
| dc.date.available | 2022-03-17T19:33:41Z | |
| dc.identifier | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=31211538005 | |
| dc.identifier.uri | http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/54714 | |
| dc.description | Los 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.format | application/pdf | |
| dc.language | es | |
| dc.publisher | El Colegio de México, A.C. | |
| dc.relation | http://www.redalyc.org/revista.oa?id=312 | |
| dc.rights | Estudios Demográficos y Urbanos | |
| dc.source | Estudios Demográficos y Urbanos (México) Num.3 Vol.23 | |
| dc.subject | Demografía | |
| dc.subject | Elecciones | |
| dc.subject | análisis espacial | |
| dc.subject | segregación espacial | |
| dc.subject | México | |
| dc.title | ¿Se pueden predecir geográficamente los resultados electorales? Una aplicación del análisis de clusters y outliers espaciales | |
| dc.type | artículo científico |
| Ficheros | Tamaño | Formato | Ver |
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