Alla ricerca di un sistema bayseano.

La matrice di correlazione tra i vari partiti indica i seguenti coefficienti

da cui si evince che anche all’interno delle stesse coalizioni i vari partiti si danno battaglia: il PDL è negativamente correlato con la Lega, addirittura -27%, l’IDV ha correlazione del -3% con il PD ma +10% con SEL e +8% con RC-PDCI. L’UDC si correla al 20% con le AUT, -16% con i Radicali, -7% con il PD, -17% con il PDL e -18% con la Lega.

Ogni partito mostra un distribuzione t di Pearson (tranne PD e PDL, più distribuiti normalmente) con un coefficiente di verosimiglianza molto buono con valori di V.a.R. ed Expected short-fall l 5% secondo la seguente tabella riepilogativa (ovvero, qual’è il minimo tra i risultati peggiori sul 5% del campione e quale il risultato medio tra i peggiori)

Il PDL perciò ha il VAR/Expected short-fall più basso, mentre le AUT quello più alto. In pratica, con il PDL c’è meno rischio nominale di non trovarsi sulla retta di massima interpolazione; il contrario con le AUT, sebbene anche la Lega mostri ampi margini di errore, dovuti alla sua alta localizzazione elettorale. Se dovessimo scommettere un euro su quale partito potrebbe disperdersi di più sul 5% dei comuni italiani, quell’euro andrebbe molto probabilmente al PDL, se vogliamo metterla sul piano più da bookmaker. Tuttavia, il PD e l’IDV mostrano valori meno discordanti tra il valor medio ed il massimo, indicando che sono partiti con un minor tasso di dispersione tra i valori estremi. Quindi, un bookmaker più oculato potrebbe puntare su questi due partiti. Con AUT e Lega, rischio quasi certo di sbancare.

Ora bisogna solo trovare il sistema bayseano più adatto alla conformazione partitica italiana!

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