Analisi di stabilità Elezioni Europee 1994-2004/ Elezioni Politiche 2008

Pubblicato il 10 Maggio 2009 alle 01:11 Autore: Redazione

EUR04

‘Como’
‘Gorizia’
‘Caserta’
‘Bari’
‘Cosenza’
‘Ragusa’
‘Trapani’

[ad]EUR99

‘Savona’
‘Rovigo’
‘Venezia’
‘Forlì-Cesena’
‘Piacenza’
‘Arezzo’
‘Massa-Carrara’
‘Pistoia’
‘Prato’
‘Pesaro e Urbino’

EUR04

‘Rovigo’
‘Lucca’
‘Reggio Calabria’

CAM08

‘Torino’
‘Gorizia’
‘Trieste’
‘Genova’
‘La Spezia’
‘Rimini’
‘Grosseto’
‘Lucca’
‘Massa Carrara’
‘Pistoia’
‘Ascoli’
‘Macerata’
‘Fermo’
‘Roma’
‘Rieti’
‘Chieti’
‘Teramo’
‘Taranto’
‘Matera’
‘Potenza’
‘Cosenza’
‘Crotone’
‘Vibo Valentia’
‘Enna’
‘Sassari’
‘Carbonia iglesias’
‘Medio Campidano’
‘Ogliastra’

Mostriamo ora le densità di distribuzione dei coefficienti di correlazione per ogni provincia, per data elezione.

Cosa intendiamo per densità di distribuzione? Data una serie di misure o osservazioni si calcola quante volte un certo valore ricade in un intervallo arbitrario. Per esempio, data una serie numerica 1,2,3,4,5,6, una denistà di distribuzione potrebbe mostrare quanti valori ricadono tra i seguenti intervalli 0-3 e 3,1-6. Chiaramente 1,2 e 3 ricadono nel primo intervallo, mentre 4,5 e 6 nel secondo. Perciò la frequenza dei valori sarà di 3 per il primo intervallo e di nuovo 3 per il secondo.

distribuzionecorrelazio.jpg
Share   05/09/09
distribuzionecorrelazio.jpg
Share   05/09/09
distribuzionecorrelazio.jpg
Share   05/09/09
distribuzionecorrelazio.jpg
Share   05/09/09

 

La nostra previsione perciò risulta piuttosto corretta: come notate infatti la maggior parte delle province ricade nell’intervallo più prossimo ad 1, laddove si misura il più alto grado di correlazione con il dato nazionale. Ovviamente si osservano province molto scorrelate, ma questo è logico e prevedibile, specie perchè vi sono partiti (la Lega per esempio) che a causa della loro territorialità sbilanciano i rapporti.

In questo file .zip che vi alleghiamo, sono contenuti tutti i dati di dispersione, provincia per provincia, per elezione dei primi 5 partiti per numero di voti.

http://www.fileshost.com/download.php?id=78D90FC31

Sempre in merito alle dispersioni, mostriamo la densità di distribuzione delle dispersioni per elezione. Ricordiamo che più il valore di dispersione è prossimo a zero, più abbiamo che il dato provinciale rispecchia quello nazionale.

distribuzionidispersion.jpg
Share   05/09/09
distribuzionidispersion.jpg
Share   05/09/09
distribuzionidispersion.jpg
Share   05/09/09
distribuzionidispersion.jpg
Share   05/09/09

 

Per chi fosse interessato all’aspetto più statistitico e formale, diamo di seguito i valori di regressione tramite una densità di distribuzione test “t-location”

EUR94

Distribution:    t location-scale
Log likelihood:  -22.3992
Domain:          -Inf < y < Inf
Mean:            0.0524236
Variance:        0.0724119

Parameter  Estimate   Std. Err.
mu         0.0524236   0.0109012
sigma       0.201697  0.00984724
nu            4.5642    0.794857

Estimated covariance of parameter estimates:

Indicatore Mu Sigma Nu
 Mu  0.000118836  6.2186e-006  0.000592683
 Sigma  6.2186e-006  9.69681e-005  0.0042663
 Nu  0.000592683  0.0042663  0.631797

 

(per continuare la lettura cliccare su “3”)

L'autore: Redazione

Redazione del Termometro Politico. Questo profilo contiene articoli "corali", scritti dalla nostra redazione, oppure prodotti da giornalisti ed esperti ospiti sulle pagine del Termometro.
Tutti gli articoli di Redazione →