Sistema de Estatística de Votos
Ferramenta web para analisar votações de qualquer assunto e estimar o vencedor com matemática estatística rigorosa — proporções, margem de erro, intervalos de confiança de Wilson e probabilidade de vitória por simulação de Monte Carlo (posterior Dirichlet-Multinomial), com opção de projeção do resultado final quando a apuração ainda não terminou.
Criado por Joaquim Pedro de Morais Filho · USAcomment.com · [email protected] · projeto elevbit-ai.
✨ Recursos
- Entrada de N opções/candidatos com seus votos.
- Proporção e margem de erro de cada opção.
- Intervalo de confiança de Wilson (90% / 95% / 98% / 99%).
- Probabilidade de vitória de cada opção por Monte Carlo (padrão: 20.000 simulações).
- Projeção preditiva do resultado final informando o total esperado de votos.
- Detecção de empate técnico (sobreposição de intervalos).
- Confronto direto líder × 2º colocado (aproximação normal com covariância multinomial).
- Salvar análises no navegador e exportar em JSON, CSV e relatório HTML.
- 100% no navegador, sem servidor e sem coleta de dados.
- Design simples e responsivo (funciona em celular, tablet e desktop).
🚀 Como usar
- Abra o
index.html no navegador ou acesse a página publicada (GitHub Pages).
- Digite o assunto, as opções e os votos.
- (Opcional) informe o total esperado de votos para projetar apuração incompleta.
- Clique em “Calcular estatísticas e prever vencedor”.
- Baixe/salve as estatísticas geradas.
🌐 Demonstração
Publicável via GitHub Pages. Após o deploy, a demonstração fica em:
https://elevbit-ai.github.io/sistema-estatistica-votos/
🎬 Vídeo de apresentação
Vídeo vertical 1080×1920 (TikTok, Reels e Shorts) explicando todo o funcionamento do
sistema, com narração em português:
📥 midia/sistema-estatistica-votos-tiktok.mp4
· legendas em .srt
O vídeo é gerado por código e pode ser refeito a qualquer momento (cenas em HTML
capturadas pelo Edge, narração pela voz pt-BR do Windows e montagem no ffmpeg):
pwsh -File midia/gerar-video.ps1
🧮 Fundamentos matemáticos
Resumo (detalhes em docs/formulas.md e na seção Metodologia do site):
- Margem de erro:
ME = z · √( p(1−p)/N )
- Intervalo de Wilson:
centro ± raio, com centro = (p + z²/2N)/(1+z²/N)
- Probabilidade de vitória: amostragem da posterior
θ ~ Dirichlet(v₁+1,…,vₖ+1) e contagem de vitórias em M simulações.
- Projeção: votos restantes
~ Multinomial(R, θ) somados aos apurados.
- Confronto direto:
Z = (p_A−p_B)/√Var, P(A>B) = Φ(Z).
📁 Estrutura
.
├── index.html # site: app + demonstração + explicação
├── styles.css # estilos (design simples e responsivo)
├── app.js # motor estatístico + interface
├── docs/
│ └── formulas.md # fundamentação matemática detalhada
├── tests/
│ └── verificacao.js # 36 testes do motor estatístico (Node.js)
├── midia/
│ ├── sistema-estatistica-votos-tiktok.mp4 # vídeo vertical 1080×1920
│ ├── sistema-estatistica-votos-tiktok.srt # legendas em português
│ ├── cenas.js # roteiro e cenas do vídeo
│ └── gerar-video.ps1 # gera o vídeo do zero
├── LICENSE # MIT
└── README.md
✅ Verificação
O motor estatístico é validado por uma bateria de 36 testes que conferem os resultados
contra valores conhecidos da literatura (Φ(1,96) = 0,975; IC de Wilson de 60/100 a 95% =
[0,5020 ; 0,6906]) e contra propriedades matemáticas que o modelo deve respeitar
(probabilidades somando 1, monotonicidade do ranking, convergência da projeção,
ausência de NaN em casos-limite).
node tests/verificacao.js
Saída esperada: 36 testes aprovados · 0 falhas.
⚠️ Limitações
O sistema mede a incerteza estatística dos votos apurados, assumindo que são uma amostra representativa e sem viés sistemático. Ele não detecta fraude, erro de coleta ou seções não representativas. É uma ferramenta de apoio, não a apuração oficial.
📜 Licença
MIT © 2026 Joaquim Pedro de Morais Filho. Veja LICENSE.
