Cómo leer: cada distrito agrupa las mesas 900k+ donde SP lidera. Para cada uno, se generaron 200 muestras aleatorias de N DNIs tomados del pool de mesas NORMALES. Las celdas P99 indican que el valor observado supera al 99% de las muestras aleatorias (p < 0.01). Click en fila para ver detalle.
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Cómo leer: Top mesas 900k+ rankeadas por evidencia de inyección (Max Run consecutivo). Click en fila para ver todos los DNIs de esa mesa.
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Distrito |
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Líder |
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Max Run |
En runs |
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Universo analizado
Mesas con código numérico ≥ 900000 detectadas en el sistema ONPE. Se agrupan por distrito electoral (primeros 6 dígitos del ubigeo). El análisis compara la distribución de DNIs observados en este subconjunto contra una distribución nula generada a partir del resto del padrón.
Indicadores medidos
- Max Run: Mayor cadena de DNIs numéricamente consecutivos (diff = 1) detectada en la misma mesa o distrito.
- DNIs en runs: Total de DNIs que pertenecen a alguna corrida de 2 o más consecutivos. Suma todas las corridas separadas.
- Consec: Número de pares con diff = 1.
- Densidad local: % de pares consecutivos con diferencia ≤ 100.
- Anomaly Score: Gap natural esperado (280K) dividido entre gap medio observado. Valores elevados indican agrupamiento.
Bootstrap Monte Carlo
Para cada unidad (distrito o mesa) con N DNIs observados, se generan 200 muestras aleatorias de tamaño N extraídas del pool de DNIs de mesas con código < 900000. Cada muestra se procesa y se calculan los mismos indicadores. De la distribución resultante se obtienen los percentiles P50 (mediana), P95 y P99.
Si el valor observado supera P95 → probabilidad < 5% bajo la hipótesis nula de asignación aleatoria.
Si supera P99 → probabilidad < 1% (significancia estadística p < 0.01).
Fuente de datos
- API pública ONPE — endpoint
/presentacion-backend/padron/mesa/{DNI}
- API pública ONPE — endpoint
/presentacion-backend/actas/buscar/mesa?codigoMesa={codigo}
- Rango de DNIs scrapeado: 40M–80M (en curso)
- Actualización: cada 10 minutos
Limitaciones metodológicas
- El pool de control mezcla mesas de distintas zonas geográficas. Un análisis más estricto requeriría muestreo por ubigeo exacto.
- La cobertura del padrón es parcial y crece con el tiempo. Indicadores pueden incrementarse conforme se procesen más rangos de DNI.
- El tamaño muestral N por unidad afecta la potencia estadística: unidades con N pequeño pueden no alcanzar significancia aunque exista patrón.
- Los indicadores miden agrupamiento numérico secuencial. No establecen por sí solos una causa; documentan la distribución observada.