Track record del modelo

¿Qué tan bien predice
el modelo de Skopos?

Antes de confiar una proyección 2027, el modelo se pone a prueba contra elecciones que ya ocurrieron: se "ciega" el resultado real, se proyecta usando solo los ciclos anteriores, y se compara. Estas son las cifras tal como salen del modelo — sin redondear a favor.

01 · Resumen

8 validaciones, 2 entidades, sin encuestas de por medio

Cada validación usa el partido con más votos reales de cada estado a lo largo del tiempo (continuidad real, no una elección aislada).

0
Simulaciones Monte Carlo por proyección
10.3%
Error absoluto promedio del total agregado
85.1%
Secciones cuyo resultado real cayó dentro del intervalo de confianza del 90%
0
Secciones electorales evaluadas en total

Un modelo bien calibrado debería dejar el resultado real dentro de su propio intervalo de confianza del 90% en alrededor del 90% de los casos — ni más (intervalo innecesariamente ancho) ni menos (exceso de confianza). Aquí el promedio es 85.1%, y el detalle por caso está abajo: no todos los casos calibran igual de bien, y eso también se muestra.

02 · Detalle por caso

Caso por caso, sin promediar los malos con los buenos

EstadoCargoPartidoAño validadoEntrenado conVotos realesProyectadoError% en IC90
JaliscoAlcaldíasMC202120181,002,9901,076,444+7.3%86%
JaliscoAlcaldíasMC20242018, 20211,312,9581,175,564-10.5%79%
JaliscoDiputaciones localesMC20212018948,960894,199-5.8%89%
JaliscoDiputaciones localesMC20242018, 20211,204,4801,126,519-6.5%93%
Baja CaliforniaAlcaldíasMORENA20212013, 2016, 2019451,004487,614+8.1%94%
Baja CaliforniaAlcaldíasMORENA20242013, 2016, 2019, 2021677,649555,323-18.1%71%
Baja CaliforniaDiputaciones localesMORENA20212013, 2016, 2019462,747497,406+7.5%93%
Baja CaliforniaDiputaciones localesMORENA20242013, 2016, 2019, 2021681,579554,487-18.6%76%
03 · Metodología

¿Cómo se hace esta validación?

Cada fila de la tabla es un backtest ciego: el modelo se entrena solo con los años listados en "Entrenado con" — el resultado real del "Año validado" nunca se le muestra al calcular la proyección, aunque ya esté cargado en la base de datos. Después se compara la proyección contra lo que realmente pasó.

Se eligió el partido con más votos reales de cada estado a través del tiempo — Movimiento Ciudadano en Jalisco, MORENA en Baja California desde 2019 — para validar la continuidad de un mismo actor político entre ciclos, no una elección aislada.

El error del total agregado compara la suma estatal proyectada contra la real. El % en IC90 es la métrica de calibración: qué porcentaje de secciones electorales tuvo su resultado real dentro del rango de confianza del 90% que el modelo mismo generó. Ambas cifras se muestran tal como las produce el modelo, incluyendo los casos donde calibra peor (Baja California 2024, con partidos que crecieron más rápido de lo que el histórico anticipaba).

DATOS ELECTORALES · INE / IEPC Jalisco / IEEBC Baja California, resultados por casillaMODELO · Swing histórico + Monte Carlo (10,000 simulaciones por sección)PUBLICADO POR · Skopos, plataforma de inteligencia electoral

¿Quieres correr este mismo backtest para tu distrito o municipio antes de confiar en una cifra?

Solicitar una demostración