Comparar correlações das candidaturas entre UFs

Regra aplicada

r = Σ[(a−média a)(b−média b)] / raiz[Σ(a−média a)² × Σ(b−média b)²].

Comparar vetores dentro da mesma fotografia

Cole um mapa válido. Para cada candidatura, a ferramenta forma um vetor com seus 27 apoios estaduais. Depois calcula a correlação Pearson para cada par desses vetores. A tabela tem treze linhas e treze colunas de resultados, permitindo examinar relações de variação geográfica dentro da mesma fotografia.

Cada UF tem o mesmo peso. Uma correlação positiva indica que os valores dos dois vetores tendem a variar na mesma direção em relação às próprias médias; uma negativa descreve direção oposta. Isso não informa qual candidatura lidera, qual tem maior apoio nacional ou como o mapa mudou entre duas datas.

Tratar constantes e dados composicionais

Quando qualquer vetor é constante, sua variância é zero e a correlação fica indefinida. A diagonal só é um para vetores variáveis. A ferramenta mostra esse caso em texto e grava null no JSON, sem substituir o denominador zero por um número conveniente.

As treze participações de cada UF somam aproximadamente cem. Essa restrição composicional pode criar relações negativas mecânicas entre candidaturas, mesmo sem uma relação causal de interesse. Não use a matriz para inferir transferência de votos, alianças, rejeição ou comportamento real de pessoas. Ela é uma descrição numérica dos dados ficcionais.

Conferir valores e exportar a matriz

O arquivo JSON inclui a ordem dos IDs e das UFs, a matriz Pearson completa e covariâncias populacionais com divisor 27. A exibição arredonda, enquanto o arquivo mantém a precisão numérica calculada. Covariância e correlação têm escalas diferentes; não compare seus valores como se fossem a mesma medida.

A tabela pode ser deslizada horizontalmente em telas pequenas. Nenhum valor do mapa é normalizado ou alterado. A ferramenta não fornece significância, intervalo de confiança, previsão ou prova causal. Para correlacionar a mesma candidatura em duas fotografias, use o comparador entre mapas relacionado.

Conferir dois cenários de referência

Cenários controlados para conferir esta regra. Cada resultado é calculado com as entradas explícitas e as demais opções do exemplo inicial.

Outra fotografia

Entradas alteradas: Mapa: UF e 13 IDs; participações com ponto decimal = entrada completa de referência descrita no cenário. As demais entradas seguem o exemplo inicial.

Em telas pequenas, deslize a tabela para conferir todas as colunas.

Pearson não ponderado entre vetores estaduais do mesmo mapa; diagonal 1 somente para vetor variável. Vetor constante torna r indefinido. Covariância populacional usa divisor 27 no JSON. Percentuais composicionais somam100 e podem criar relações negativas mecânicas. Sem causalidade, previsão, significância ou comparação temporal.

Prévia de seis linhas. Use o formulário para conferir a tabela completa deste cenário.

Mesmos dados com CRLF

Entradas alteradas: Mapa: UF e 13 IDs; participações com ponto decimal = entrada completa de referência descrita no cenário. As demais entradas seguem o exemplo inicial.

Em telas pequenas, deslize a tabela para conferir todas as colunas.

Pearson não ponderado entre vetores estaduais do mesmo mapa; diagonal 1 somente para vetor variável. Vetor constante torna r indefinido. Covariância populacional usa divisor 27 no JSON. Percentuais composicionais somam100 e podem criar relações negativas mecânicas. Sem causalidade, previsão, significância ou comparação temporal.

Prévia de seis linhas. Use o formulário para conferir a tabela completa deste cenário.

Simulação independente: as informações descrevem o jogo ficcional República em Disputa, sem avaliação de pessoas reais ou previsão de uma eleição.