Cómo proyectamos los resultados
La metodología del modelo que estima, mientras ONPE cuenta, quién ganará cada gobierno regional y cada alcaldía provincial y distrital del Perú, y con qué probabilidad.
Por qué hace falta un modelo
En el Perú el conteo es lento: el 100% puede tardar semanas, porque las últimas actas son rurales, alejadas u observadas por el Jurado Electoral Especial. Y las actas no llegan al azar: primero llegan las urbanas. Por eso, quien va primero en las primeras horas no siempre es quien gana.
Ejemplo real (ERM 2022, Lima Metropolitana): con el 12% de actas, el conteo daba a Renovación Popular 42% y a Podemos 17%, porque habían llegado primero distritos como Surco. El modelo proyectó 25.7% contra 25.1%. El resultado final fue 26.3% contra 25.4%.
El flujo completo
Los datos
Resultados en vivo (ONPE)
Por distrito y elección: actas contabilizadas y totales, votos por organización, blancos y nulos.
ERM 2022 por mesa (ONPE)
Unas 85,000 mesas: miden cuánto varía el voto entre mesas y entre distritos, y sirven para calibrar el modelo.
Padrón 2026
Electores por distrito y su perfil (edad, educación), más altitud, pobreza e IDH de cada distrito.
Candidatos 2026 (JNE)
Las listas inscritas en cada región, provincia y distrito, con su estado (inscrito, excluido, renuncia…).
El modelo, paso a paso
Certeza matemática con las actas
Antes de cualquier probabilidad se calcula cuántos votos pueden aparecer todavía en cada distrito. Si la ventaja del primero supera ese máximo, el resultado es seguro (estado Asegurado): no hay modelo ni supuestos.
En las ERM 2026, ONPE calcula el % de participación sobre todos los electores del distrito, así que de ahí sale el padrón exacto de cada distrito. Por prudencia se asume que cualquier elector que aún no aparece podría votar, y hacerlo por el segundo. El máximo legal de 300 electores por mesa acota además lo que puede traer cada acta pendiente. Las actas enviadas al JEE (observadas) se tratan como pendientes: sus votos aún pueden aparecer. En el backtest de 2022 este estado tuvo 0 errores en más de 900 casos.
Cómo vota cada distrito: un modelo bayesiano jerárquico
El reparto de votos de un distrito se modela con una distribución Dirichlet, que combina dos fuentes:
- Punto de partida, para gobernador y alcalde provincial: una regresión ridge en escala logit sobre características del distrito (altitud, pobreza, educación, tamaño, participación 2022), ajustada en vivo con los distritos de la misma elección ya contados. Así, si las zonas urbanas votan distinto que las rurales, el modelo lo aprende y lo aplica a los distritos que faltan.
- Punto de partida, para alcalde distrital: cómo vota ese mismo distrito en la elección provincial o regional, porque los mismos partidos compiten en varias elecciones.
- Información propia: cuantas más actas tiene contadas un distrito, más pesa su propio resultado y menos el punto de partida. Este equilibrio, conocido como partial pooling, lo calcula el modelo solo.
Las dispersiones se midieron con las mesas de 2022: el voto de una organización varía unos ±3 puntos entre mesas de un mismo distrito y unos ±10 puntos entre distritos de una misma provincia o región.
Cuántos votos faltan (y el ausentismo)
La participación y los blancos/nulos esperados combinan lo observado en las actas ya contadas del distrito con su historia de 2022. Así, el modelo no asume que las zonas rurales que faltan votarán con la misma participación que las urbanas ya contadas.
2,000 simulaciones con “choques comunes”
Se simulan 2,000 veces los votos que faltan en cada distrito y se suman a lo contado. En cada simulación se agrega un choque común por provincia y región: las actas tardías de una misma zona suelen desviarse juntas, en la misma dirección. Sin este choque, el modelo sería demasiado confiado.
De las 2,000 simulaciones salen, para cada candidato: el % proyectado (mediana), su rango del 90% (percentiles 5 a 95: un 5% de las simulaciones queda por debajo del borde inferior y otro 5% por encima del superior) y la probabilidad de ganar (en cuántas simulaciones termina primero). En gobernador, la probabilidad de ganar en primera vuelta es la proporción de simulaciones en que termina primero y supera el 30%: si el borde inferior de su rango queda bajo el 30%, esa probabilidad es menor al 95%.
Un ensamble de tres métodos
El modelo principal se contrasta con dos métodos independientes: un estimador de razón clásico, sin supuestos, y una versión robusta con colas pesadas (t de Student) que contempla sorpresas grandes. Si no coinciden en el ganador, la elección se marca como Reñido aunque el modelo principal esté seguro. Es la misma lógica de los comités de conteo rápido.
Actas enviadas al JEE
Las actas observadas (error material, ilegibilidad, firmas, votos impugnados…) van al Jurado Electoral Especial y ONPE no las contabiliza hasta que se resuelven, a veces días después. Pero ONPE publica sus votos transcritos (sección “Actas → Enviadas y recibidas del JEE”). Cada 2 horas descargamos esas cifras y las sumamos a la proyección, con un único supuesto: que el JEE las valida (históricamente, la gran mayoría se valida).
- Nunca se mezclan con lo oficial: la columna “Contado” es solo lo contabilizado por ONPE; lo que aporta el JEE se muestra aparte (“+N JEE”).
- Sin doble conteo: al bajar la lista de un distrito se guarda una “foto” de ONPE (actas contabilizadas y enviadas al JEE). Sus votos del JEE se suman solo mientras ONPE siga exactamente igual: si el JEE devuelve un acta y ONPE la contabiliza, la foto deja de coincidir y el distrito sale de inmediato de la suma (sus votos quedan solo en lo oficial). Cada 10 minutos se vuelven a listar los distritos que cambiaron. Como la lista de observadas de ONPE a veces incluye alguna acta que sus totales cuentan como “pendiente”, se acepta una lista que no supere “enviadas al JEE + pendientes”: lo esencial es que ninguna acta sumada esté entre las ya contabilizadas.
- Validación: un acta se suma solo si trae votos y no supera a los electores hábiles de su mesa; las demás se informan como “sin votos utilizables”.
- Efecto: quedan menos votos “por aparecer”, así que el rango y la incertidumbre de la proyección se reducen.
Qué significa cada estado
| Estado | Significado |
|---|---|
| Asegurado | Certeza matemática (no probabilidad): el segundo ya no puede alcanzar al primero. |
| Proyectado ≥95% | El líder tiene 95% o más de probabilidad de ganar y los tres métodos coinciden. |
| Probable 75–95% | El líder tiene entre 75% y 95% de probabilidad. |
| Reñido <75% | Aún no hay un ganador claro, o los métodos no coinciden. |
| Posible nulidad | Es probable que la elección sea anulable por alguna causal del art. 36 de la Ley 26864: (a) blancos y nulos superan los 2/3 de los votos emitidos, o (b) vota menos del 50% de los electores hábiles. Ambas se simulan junto con los votos que faltan y tienen su propia certeza matemática. En 2022 hubo 5 distritos en esta situación. |
| Empate (sorteo) | Con todas las actas contadas, empate exacto: se define por sorteo ante el Jurado Electoral Especial. Muy raro: en 2022 ocurrió en 7 distritos. |
Gobernadores: se proyecta el escenario
Para ganar en primera vuelta hay que superar el 30% de los votos válidos. Por eso, en gobernador el modelo no pregunta solo “¿quién queda primero?”, sino qué escenario ocurrirá: “X gana en primera vuelta” o “segunda vuelta entre X e Y”. El estado se basa en la probabilidad de ese escenario: Reñido significa que aún no está claro si habrá segunda vuelta, o quién ocupa el segundo lugar.
Mientras el escenario no esté asegurado, la ficha muestra además las dos probabilidades complementarias: que el candidato con más opciones gane en primera vuelta (supere el 30% en las simulaciones) y que haya segunda vuelta; suman 100%. Así se ve, por ejemplo, que un 84% de segunda vuelta equivale a un 16% de ganar en primera (añadido el 6-oct-2026, a raíz del caso Cusco, donde la proyección de la primera candidata quedó a decenas de votos del 30%).
Calibración: ¿se cumplen las probabilidades?
Un “80%” solo sirve si se cumple 8 de cada 10 veces. Para comprobarlo, reconstruimos la noche de 2022: tomamos las mesas reales y las hicimos “llegar” como llegan las actas (primero lo urbano de cada provincia, al final lo rural), con distintos niveles de sesgo. En cada corte comparamos la proyección con el resultado final. Los parámetros (dispersión entre mesas, tamaño de los choques comunes y un escalado por temperatura) se ajustaron con unos escenarios y se validaron con otros que el modelo no vio.
Acierto del ganador: modelo vs. quien va primero en el conteo
| % de actas | Gobernador | Alcalde provincial | Alcalde distrital |
|---|---|---|---|
| 15% | 88% vs 72% | 78% vs 72% | 80% vs 80% |
| 30% | 96% vs 80% | 85% vs 84% | 83% vs 83% |
| 50% | 100% vs 84% | 91% vs 88% | 87% vs 87% |
Backtest ERM 2022. En distrital el modelo no cambia al líder (un distrito no tiene vecinos de los que aprender); ahí aporta la probabilidad, el estado y la certeza matemática.
Probabilidad dicha vs. frecuencia real (validación)
| Cuando el modelo dice | Alcalde provincial | Alcalde distrital |
|---|---|---|
| 60–80% | acierta 73% | acierta 73% |
| 80–95% | acierta 87% | acierta 88% |
| 95–99.9% | acierta 97% | acierta 98% |
Fuera del estado “Asegurado” ninguna probabilidad supera el 99%: en el backtest, un “100%” sin certeza matemática se cumplía en realidad un 99% de las veces. En gobernador, con menos del 30% de actas de la región, el estado no pasa de “Probable” (era 15%: la noche de la elección, Huancavelica y Amazonas cambiaron de escenario después de aparecer al 99% con 20–24% de actas, porque las primeras actas —urbanas— no representaban a las zonas rurales; se corrigió el criterio y se deja constancia). Mínimo de evidencia: si una contienda tiene menos del 10% de sus actas contadas o menos de 3 actas, las probabilidades se mezclan con la de “no saber” en proporción a la evidencia (con 1 acta de 4,000 ningún candidato puede aparecer con 90%).
Simulación de la noche 2026
También ensayamos una noche completa con las listas reales de 2026 y votos ficticios: desde el 35% de actas el modelo acertó el ganador de gobernador en el 96% de los casos, frente al 80% de quien iba primero en el conteo; en provincial, 84% frente a 80%.
Limitaciones
- Con muy pocas actas las probabilidades son amplias y muchas elecciones saldrán “Reñido”. Eso es honesto, no un error.
- Los distritos sin ninguna acta contada se estiman solo por distritos parecidos y por otras elecciones del mismo distrito: su incertidumbre es alta.
- La calibración se hizo con ERM 2022. Si la llegada de actas en 2026 es mucho más sesgada, el modelo puede ser algo más confiado de lo debido.
- Las actas observadas que pasan al Jurado se tratan como votos por contar; una anulación masiva no está modelada.
- El mapa depende de lo que publique ONPE y de la velocidad con que permita consultarlo.
Proyección estadística independiente y no oficial. Los únicos resultados oficiales son los de ONPE y el JNE.
Versión y parámetros actuales
Esta sección se genera automáticamente en cada despliegue, a partir del código y de la calibración vigentes.
Código abierto
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