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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 692659 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 692659

Título del libro:
Título del capítulo: Dynamic Evaluation of Electoral Preferences in Mexico: A Bayesian Power Ranking Model

Autores UNAM:
MICHELLE ANZARUT CHACALO;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2025

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Palabras clave:

Inference engines; Bayesian; Bayesian inference; Dynamic evaluation; Dynamics models; Electoral preference; Me-xico; Power; Preelection poll; Ranking model; Ranking system; Inflation

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Resumen:

We present a Bayesian Power Ranking model to analyze Mexico?s electoral preferences. This model ranks potential presidential candidates for the 2024 elections using a wide array of surveys, each including a different subset of the roster of plausible candidates. The model employs a multinomial approach for observations, corrects for polling house biases, and uses a correlated random walk to dynamically update preferences. We defined the Potential Index, an index of relative preference probabilities, and established the Power Ranking, a comprehensive preference order over time. Throughout 2023, both the Potential Index and the Power Ranking provided insights into public opinion and media influence before the announcement of the official candidate list. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2025.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9783031784002
Editorial:
Springer

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1007/978-3-031-78401-9_4