La receta servida.
Cuando el modelo bayesiano corre en Stan y mezcla las tres carnes con las 19 encuestas, la receta queda así. El número del medio es lo que diría la prensa. Pero el modelo no entrega un punto: entrega un rango.
Pronóstico V3 · primera vuelta 31 de mayo
proporción de votos válidos · IC 80%
Banda clara: intervalo de credibilidad del 80%. Para Iván Cepeda va de 30% a 53% — el modelo no se compromete con un punto, se compromete con un rango. Fuente: Equipo Alfil · github.com/alfildata/sancocho-2026.
Nota: el IC 80% solo está calibrado para Cepeda en la metodología publicada; los rangos visuales de los demás candidatos son estimación editorial relativa a la sigma posterior. Se actualizarán cuando docs/intervals.json esté disponible.
El valor más probable de Cepeda es 40,9%, con un 80% de probabilidad de caer entre 30% y 53%. Para Espriella el rango es más estrecho; para Valencia, también. Ese ancho del intervalo no salió de la intuición — lo calibramos midiendo, en el backtest, qué tan lejos suele caer la realidad de la predicción. (El resto —otros candidatos y voto en blanco— suma cerca del 10%.)
Prior estructural → posterior V3
aprendizaje bayesiano · pp
Lo que el modelo aprendió.
La diferencia entre el prior (solo Senado + bancadas) y el posterior (después de incorporar las 19 encuestas) muestra qué tanto cambió de opinión el modelo al ver los sondeos. Ese delta es el aprendizaje bayesiano.
El mayor ajuste fue Paloma Valencia: el prior estructural la tenía en 28,2% por la lectura de bancadas de la centro-derecha, pero las 19 encuestas la dejan en 17,5% — una caída de 10,7 puntos. Cepeda perdió 4,1 puntos (del 45,0% al 40,9%) sin cambiar el orden. Espriella subió 2,4 puntos (del 24,4% al 26,8%): las encuestas lo acercan al segundo lugar firme. Esa diferencia no es ruido — es información. El modelo está diciendo dónde las encuestas y la estructura partidaria coinciden, y dónde se separan.
Lo que ningún modelo puede ver.
En cada una de las últimas tres elecciones presidenciales colombianas hubo alguien que subió más de siete puntos en la última semana de campaña — justo cuando la ley ya prohíbe publicar sondeos. Ningún modelo que se alimente de encuestas vio venir esos saltos. El nuestro tampoco los habría visto.
Backtest · la última semana invisible
predicho vs real · pp
Óscar Iván Zuluaga
Subió en la última semana antes de la primera vuelta.
Sergio Fajardo
El centro creció en los días finales — más de 8 puntos invisibles.
Rodolfo Hernández
El salto más grande de la serie: pasó del 4° lugar a la segunda vuelta.
No es un defecto que se arregle con mejor matemática: es un límite del dato. Antes de soltar el Sancocho contra 2026 lo obligamos a pronosticar el pasado — en 2014 y 2018 acertó los dos candidatos que pasaron a segunda vuelta, con un error promedio de 3,5 a 5,4 puntos. En 2022 falló. Cualquier pronóstico —el nuestro y el que sea— está ciego en los siete días previos a la votación.
Imagen de portada — Ilustración generada con IA · Alfil