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vota

Not on CRAN R-CMD-check pkgdown License: GPL (>= 3)

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vota es un paquete de R para simular resultados electorales en España. Proyecta datos de encuestas nacionales a asignaciones de escaños provinciales usando matrices de transferencia, métodos Monte Carlo y bootstrapping. Implementa el algoritmo VOTA (Vote Outcome Transfer-based Algorithm), específicamente diseñado para el sistema electoral español con el método D’Hondt.

Instalación

Puedes instalar la versión de desarrollo desde GitHub:

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("hmeleiro/vota")

Visión general

El paquete implementa un pipeline completo de simulación electoral:

  1. Carga y validación de datos – Lectura de Excel multi-hoja y validación de consistencia entre hojas
  2. Simulación de matriz de transferencia – Generación de incertidumbre vía MCMC (remuestreo multinomial) o bootstrap
  3. Algoritmo VOTA – Aplicación de cinco correcciones secuenciales (abstención, nuevos votantes, redistribución de indecisos, partidos pequeños, ajustes manuales)
  4. Proyección provincial – Proyección de estimaciones nacionales a provincias usando patrones históricos de voto y simulación Dirichlet
  5. Asignación de escaños D’Hondt – Asignación vectorizada de escaños en todas las provincias y simulaciones
  6. Agregación y reporting – Intervalos de confianza, probabilidad de victoria y visualizaciones

Inicio Rápido

Crear un proyecto

library(vota)

# Crear un nuevo proyecto electoral con plantillas
setup_electoral_project("mi_simulacion")
# Crea: input/input.xlsx, output/, scripts/main.R

Ejecutar una simulación

# Ejecutar el pipeline completo
resultados <- run_vota(
  input_path = "input/input.xlsx",
  output_file = "output/resultados.rds",
  uncertainty_method = "mcmc",
  nsims = 100,
  seed = 42
)

# Inspeccionar resultados
print(resultados)
summary(resultados)

Visualizar resultados

# Estimaciones de voto nacional con intervalos de confianza
plot(resultados, "nacional")

# Distribución de escaños en las simulaciones
plot(resultados, "seats_dist")

# Escaños por provincia para un partido específico
plot(resultados, "provincia", partido = "PP")

# Análisis de margen D'Hondt (fragilidad de escaños)
plot(resultados, "dhondt_margin")

Datasets Incluidos

El paquete incluye datos de ejemplo de las elecciones generales españolas del 23 de julio de 2023 (23J):

Dataset Descripción
mt Matriz de transferencia de ejemplo (recuerdo x intención de voto)
votos_23J Resultados oficiales de votos de las elecciones 23J
patrones_23J Patrones históricos de voto por provincia (23J)
n_seats Número de escaños por provincia española (52 circunscripciones)
retoques Ejemplo de ajustes manuales
small_parties Ejemplo de estimaciones de partidos pequeños 
# Explorar los datos incluidos
data(mt)
data(votos_23J)
data(patrones_23J)
data(n_seats)

Funciones Principales

Función Propósito
run_vota() Ejecutar el pipeline completo de simulación
vota() Algoritmo VOTA central con 5 correcciones
fast_dhondt() Asignación de escaños D’Hondt vectorizada
simulate_mt() Simulaciones Monte Carlo de matrices de transferencia
simulate_prov_votes() Simulaciones de voto provincial (Dirichlet/logit-normal)
draw_mt() Orquestar la generación de matrices de transferencia
project_to_districts() Proyectar estimaciones nacionales a provincias
setup_electoral_project() Crear estructura de un nuevo proyecto
create_input_template() Generar plantilla Excel de entrada
plot.electo_fit() Visualizar resultados de simulación
summary.electo_fit() Estadísticos resumen y probabilidades de victoria

Formato de Datos de Entrada

La simulación espera un archivo Excel (.xlsx) con estas hojas:

Hoja Columnas Requeridas Descripción
partidos recuerdo, idv Mapeo de códigos de partidos (recuerdo → intención)
mt_simplificada idv + columnas de partidos Matriz de transferencia con fila N para tamaños de muestra
patrones codigo_provincia, columnas de partidos Patrones de voto provincial (proporciones)
anteriores_elecciones recuerdo, votos_ant Resultados de la elección anterior
n_diputados codigo_provincia, n_diputados Escaños por provincia
retoques (opcional) idv, votos_adicionales Ajustes manuales de votos
small_parties (opcional) idv, votos Estimaciones de voto de partidos pequeños

Usa create_input_template() para generar una plantilla correctamente formateada con datos de ejemplo.

Parámetros

Parámetros clave de run_vota():

Parámetro Por defecto Descripción
uncertainty_method "mcmc" "mcmc" o "bootstrap"
strategy "top_down" "top_down" o "bottom_up"
nsims 100 Número de simulaciones Monte Carlo
factor_correccion_abstencion 3 Factor de corrección por abstención
factor_correccion_jovenes 2.5 Factor de corrección por nuevos votantes
factor_correccion_otbl 3 Factor de corrección por voto otros/blanco
tiempo_entre_elecciones 0.1 Años entre elecciones (ajuste demográfico)
tau 300 Concentración Dirichlet para proyección provincial
umbral 0.03 Umbral mínimo de voto para asignación de escaños (3%)
tipo_umbral "provincial" Tipo de umbral: "provincial", "autonomico" o "mixto"
interval_level 0.9 Nivel de confianza para intervalos de incertidumbre
seed NULL Semilla para reproducibilidad

Viñetas

Licencia

MIT