From 5aa5a07969fb93898e167149d0decc9b336d36d7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: diqueran Date: Tue, 28 Oct 2025 15:52:05 +0100 Subject: [PATCH] Eliminar salidas/reporte_estadistico.html --- salidas/reporte_estadistico.html | 795 ------------------------------- 1 file changed, 795 deletions(-) delete mode 100644 salidas/reporte_estadistico.html diff --git a/salidas/reporte_estadistico.html b/salidas/reporte_estadistico.html deleted file mode 100644 index ff76237..0000000 --- a/salidas/reporte_estadistico.html +++ /dev/null @@ -1,795 +0,0 @@ - - - - -Reporte Estadístico – Adicciones y Violencia - - - -

📊 Reporte Estadístico — Adicciones y Violencia

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Este informe integra datos de juego, prohibiciones, consumo de alcohol/drogas y condenas judiciales en España. Incluye análisis correlacional, modelos de regresión y una síntesis generada por IA.

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Datos anuales

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añojuego_totalprohibidos_totalcondenas_total
201518160.062432840.196
201618157.063734419.370
201718225.061333277.377
201818374.061237651.431
201918463.086531079.651
202018366.089331694.828
202117601.094636205.644
202217422.0101837312.161
202326295.0105944493.774
202417335.0106444843.278
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Correlaciones (Pearson)

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
indexañojuego_totalprohibidos_totalcondenas_total
año1.0000000.2983260.9475840.730348
juego_total0.2983261.0000000.3057620.478339
prohibidos_total0.9475840.3057621.0000000.589347
condenas_total0.7303480.4783390.5893471.000000
- -

Correlaciones (Spearman)

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
indexañojuego_totalprohibidos_totalcondenas_total
año1.000000-0.1878790.8909090.612121
juego_total-0.1878791.000000-0.333333-0.296970
prohibidos_total0.890909-0.3333331.0000000.466667
condenas_total0.612121-0.2969700.4666671.000000
- -

Correlaciones (Kendall)

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
indexañojuego_totalprohibidos_totalcondenas_total
año1.000000-0.1111110.7777780.511111
juego_total-0.1111111.000000-0.333333-0.333333
prohibidos_total0.777778-0.3333331.0000000.377778
condenas_total0.511111-0.3333330.3777781.000000
- -

Correlaciones (Partial)

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
indexañojuego_totalprohibidos_totalcondenas_total
año1.000000-0.3342700.9439560.710814
juego_total-0.3342701.0000000.3259960.494553
prohibidos_total0.9439560.3259961.000000-0.547945
condenas_total0.7108140.494553-0.5479451.000000
- -

📈 Estadísticas descriptivas ampliadas

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variablecountmeanstdmin25%50%75%maxskewkurtosis
año10.02019.5003.0276502015.0002017.250002019.5002021.75002024.0000.000000-1.200000
juego_total10.018839.8002651.60265217335.00017740.0000018192.50018372.000026295.0003.0177169.353110
prohibidos_total10.0833.100193.043720612.000627.25000879.0001000.00001064.000-0.121794-1.994648
condenas_total10.036381.7714899.22126031079.65132949.4912535312.50737566.613544843.2780.954991-0.172956
-

📊 Variación interanual (YoY %)

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añojuego_totalprohibidos_totalcondenas_total
2015NaNNaNNaN
2016-0.0165202.0833334.808662
20170.374511-3.767661-3.317879
20180.817558-0.16313213.144227
20190.48438041.339869-17.454264
2020-0.5253753.2369941.979356
2021-4.1653055.93505014.232025
2022-1.0169887.6109943.056200
202350.9298594.02750519.247379
2024-34.0749190.4721440.785512
-

📈 Crecimiento Anual Compuesto (CAGR)

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
variablecagr_%
juego_total-0.515266
prohibidos_total6.108648
condenas_total3.521940
-

📉 Media móvil (3 años)

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añojuego_totalprohibidos_totalcondenas_total
201518160.000000624.00000032840.196000
201618158.500000630.50000033629.783000
201718180.666667624.66666733512.314333
201818252.000000620.66666735116.059333
201918354.000000696.66666734002.819667
202018401.000000790.00000033475.303333
202118143.333333901.33333332993.374333
202217796.333333952.33333335070.877667
202320439.3333331007.66666739337.193000
202420350.6666671047.00000042216.404333
-

🧮 Modelos estadísticos avanzados

-
=== OLS base ===
-                            OLS Regression Results                            
-==============================================================================
-Dep. Variable:         condenas_total   R-squared:                       0.445
-Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.287
-Method:                 Least Squares   F-statistic:                     2.811
-Date:                Tue, 28 Oct 2025   Prob (F-statistic):              0.127
-Time:                        15:18:50   Log-Likelihood:                -95.684
-No. Observations:                  10   AIC:                             197.4
-Df Residuals:                       7   BIC:                             198.3
-Df Model:                           2                                         
-Covariance Type:            nonrobust                                         
-====================================================================================
-                       coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
-------------------------------------------------------------------------------------
-const              1.46e+04   1.04e+04      1.409      0.202   -9900.821    3.91e+04
-juego_total          0.6077      0.546      1.112      0.303      -0.684       1.899
-prohibidos_total    12.4048      7.503      1.653      0.142      -5.337      30.146
-==============================================================================
-Omnibus:                        0.217   Durbin-Watson:                   1.419
-Prob(Omnibus):                  0.897   Jarque-Bera (JB):                0.097
-Skew:                           0.135   Prob(JB):                        0.953
-Kurtosis:                       2.601   Cond. No.                     1.51e+05
-==============================================================================
-
-Notes:
-[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
-[2] The condition number is large, 1.51e+05. This might indicate that there are
-strong multicollinearity or other numerical problems.
-
-=== OLS estandarizado ===
-                            OLS Regression Results                            
-==============================================================================
-Dep. Variable:         condenas_total   R-squared:                       0.445
-Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.287
-Method:                 Least Squares   F-statistic:                     2.811
-Date:                Tue, 28 Oct 2025   Prob (F-statistic):              0.127
-Time:                        15:18:50   Log-Likelihood:                -95.684
-No. Observations:                  10   AIC:                             197.4
-Df Residuals:                       7   BIC:                             198.3
-Df Model:                           2                                         
-Covariance Type:            nonrobust                                         
-====================================================================================
-                       coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
-------------------------------------------------------------------------------------
-const             3.638e+04   1308.265     27.809      0.000    3.33e+04    3.95e+04
-juego_total       1528.6024   1374.072      1.112      0.303   -1720.561    4777.766
-prohibidos_total  2271.7838   1374.072      1.653      0.142    -977.379    5520.947
-==============================================================================
-Omnibus:                        0.217   Durbin-Watson:                   1.419
-Prob(Omnibus):                  0.897   Jarque-Bera (JB):                0.097
-Skew:                           0.135   Prob(JB):                        0.953
-Kurtosis:                       2.601   Cond. No.                         1.37
-==============================================================================
-
-Notes:
-[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
-
-=== OLS con interacciones ===
-                            OLS Regression Results                            
-==============================================================================
-Dep. Variable:         condenas_total   R-squared:                       0.935
-Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.854
-Method:                 Least Squares   F-statistic:                     11.53
-Date:                Tue, 28 Oct 2025   Prob (F-statistic):             0.0172
-Time:                        15:18:50   Log-Likelihood:                -84.956
-No. Observations:                  10   AIC:                             181.9
-Df Residuals:                       4   BIC:                             183.7
-Df Model:                           5                                         
-Covariance Type:            nonrobust                                         
-================================================================================================
-                                   coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
-------------------------------------------------------------------------------------------------
-const                        -4.188e+05   4.08e+05     -1.026      0.363   -1.55e+06    7.14e+05
-juego_total                     -9.1055     22.703     -0.401      0.709     -72.140      53.929
-prohibidos_total              1244.0645   1044.224      1.191      0.299   -1655.166    4143.295
-juego_total^2                    0.0019      0.001      1.333      0.253      -0.002       0.006
-juego_total prohibidos_total    -0.0691      0.047     -1.472      0.215      -0.199       0.061
-prohibidos_total^2               0.0027      0.136      0.020      0.985      -0.376       0.382
-==============================================================================
-Omnibus:                        1.721   Durbin-Watson:                   2.656
-Prob(Omnibus):                  0.423   Jarque-Bera (JB):                0.883
-Skew:                          -0.704   Prob(JB):                        0.643
-Kurtosis:                       2.630   Cond. No.                     2.61e+11
-==============================================================================
-
-Notes:
-[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
-[2] The condition number is large, 2.61e+11. This might indicate that there are
-strong multicollinearity or other numerical problems.
-
-=== OLS AIC adelante ===
-                            OLS Regression Results                            
-==============================================================================
-Dep. Variable:         condenas_total   R-squared:                       0.347
-Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.266
-Method:                 Least Squares   F-statistic:                     4.257
-Date:                Tue, 28 Oct 2025   Prob (F-statistic):             0.0730
-Time:                        15:18:50   Log-Likelihood:                -96.497
-No. Observations:                  10   AIC:                             197.0
-Df Residuals:                       8   BIC:                             197.6
-Df Model:                           1                                         
-Covariance Type:            nonrobust                                         
-====================================================================================
-                       coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
-------------------------------------------------------------------------------------
-const             2.392e+04   6183.268      3.869      0.005    9662.512    3.82e+04
-prohibidos_total    14.9569      7.249      2.063      0.073      -1.759      31.673
-==============================================================================
-Omnibus:                        0.714   Durbin-Watson:                   1.320
-Prob(Omnibus):                  0.700   Jarque-Bera (JB):                0.565
-Skew:                          -0.097   Prob(JB):                        0.754
-Kurtosis:                       1.852   Cond. No.                     3.97e+03
-==============================================================================
-
-Notes:
-[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
-[2] The condition number is large, 3.97e+03. This might indicate that there are
-strong multicollinearity or other numerical problems.
-
-=== WLS ===
-                            WLS Regression Results                            
-==============================================================================
-Dep. Variable:         condenas_total   R-squared:                       0.474
-Model:                            WLS   Adj. R-squared:                  0.323
-Method:                 Least Squares   F-statistic:                     3.151
-Date:                Tue, 28 Oct 2025   Prob (F-statistic):              0.106
-Time:                        15:18:50   Log-Likelihood:                -97.458
-No. Observations:                  10   AIC:                             200.9
-Df Residuals:                       7   BIC:                             201.8
-Df Model:                           2                                         
-Covariance Type:            nonrobust                                         
-====================================================================================
-                       coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
-------------------------------------------------------------------------------------
-const             1.245e+04   1.07e+04      1.168      0.281   -1.28e+04    3.77e+04
-juego_total          0.4869      0.468      1.040      0.333      -0.620       1.594
-prohibidos_total    17.6877      9.277      1.907      0.098      -4.248      39.624
-==============================================================================
-Omnibus:                        0.113   Durbin-Watson:                   1.267
-Prob(Omnibus):                  0.945   Jarque-Bera (JB):                0.208
-Skew:                           0.179   Prob(JB):                        0.901
-Kurtosis:                       2.389   Cond. No.                     1.47e+05
-==============================================================================
-
-Notes:
-[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
-[2] The condition number is large, 1.47e+05. This might indicate that there are
-strong multicollinearity or other numerical problems.
-
-=== RLM Huber ===
-                    Robust linear Model Regression Results                    
-==============================================================================
-Dep. Variable:         condenas_total   No. Observations:                   10
-Model:                            RLM   Df Residuals:                        7
-Method:                          IRLS   Df Model:                            2
-Norm:                          HuberT                                         
-Scale Est.:                       mad                                         
-Cov Type:                          H1                                         
-Date:                Tue, 28 Oct 2025                                         
-Time:                        15:18:50                                         
-No. Iterations:                     5                                         
-====================================================================================
-                       coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
-------------------------------------------------------------------------------------
-const             1.319e+04   5861.863      2.250      0.024    1701.806    2.47e+04
-juego_total          0.7662      0.309      2.479      0.013       0.161       1.372
-prohibidos_total    10.3390      4.245      2.436      0.015       2.019      18.659
-====================================================================================
-
-If the model instance has been used for another fit with different fit parameters, then the fit options might not be the correct ones anymore .
-
-=== PCA + OLS ===
-                            OLS Regression Results                            
-==============================================================================
-Dep. Variable:         condenas_total   R-squared:                       0.229
-Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.133
-Method:                 Least Squares   F-statistic:                     2.383
-Date:                Tue, 28 Oct 2025   Prob (F-statistic):              0.161
-Time:                        15:18:50   Log-Likelihood:                -97.327
-No. Observations:                  10   AIC:                             198.7
-Df Residuals:                       8   BIC:                             199.3
-Df Model:                           1                                         
-Covariance Type:            nonrobust                                         
-==============================================================================
-                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
-------------------------------------------------------------------------------
-const       3.638e+04   1442.415     25.223      0.000    3.31e+04    3.97e+04
-PC1            0.8849      0.573      1.544      0.161      -0.437       2.207
-==============================================================================
-Omnibus:                        5.595   Durbin-Watson:                   0.986
-Prob(Omnibus):                  0.061   Jarque-Bera (JB):                2.043
-Skew:                           1.049   Prob(JB):                        0.360
-Kurtosis:                       3.710   Cond. No.                     2.52e+03
-==============================================================================
-
-Notes:
-[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
-[2] The condition number is large, 2.52e+03. This might indicate that there are
-strong multicollinearity or other numerical problems.
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📊 Visualizaciones

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🔝 Top 30 correlaciones (Pearson)

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var1var2corr
añoprohibidos_total0.947584
añocondenas_total0.730348
prohibidos_totalcondenas_total0.589347
juego_totalcondenas_total0.478339
juego_totalprohibidos_total0.305762
añojuego_total0.298326
-

🧠 Conclusión automática (GPT-4o)

-

```markdown

-

Informe de Análisis: Juego, Prohibiciones y Condenas (2015–2024)

-

Introducción

-

Este informe presenta un análisis exhaustivo de la relación entre el juego, las prohibiciones y las condenas a lo largo de un periodo de 10 años, desde 2015 hasta 2024. Utilizando un modelo de regresión lineal ordinaria (OLS), se ha examinado cómo las dinámicas del juego y las políticas restrictivas impactan en la violencia y los delitos asociados.

-

Resultados Clave

- -

Los resultados del modelo OLS indican una correlación positiva entre el aumento del juego y las prohibiciones con las condenas totales. Esto sugiere que tanto el incremento en la actividad del juego como las políticas restrictivas han contribuido a un aumento en la violencia y delitos asociados.

-

Interpretación de Resultados

-
    -
  1. Juego Total:
    2. -
  2. -

    El coeficiente positivo de +0.61 indica que a medida que la intensidad económica y social del juego aumenta, también lo hacen las condenas totales. Esto refleja una relación directa entre la proliferación del juego y el incremento de delitos asociados.

    -
    3. -
  3. -

    Prohibiciones Totales:

    -
    4. -
  4. -

    Con un coeficiente de +12.40, las prohibiciones tienen un impacto significativo en el aumento de las condenas. Las políticas restrictivas, aunque bien intencionadas, parecen haber contribuido indirectamente a un incremento en la violencia y sanciones.

    -
    5. -
  5. -

    Desviación Estándar Moderada:

    -
    6. -
  6. La desviación estándar moderada en todas las variables sugiere que los datos no presentan variaciones extremas, lo que refuerza la fiabilidad de los resultados obtenidos.
    7. -
-

Conclusión

-

Los resultados del análisis son claros y determinantes: existe una relación demostrada entre el aumento del juego, las prohibiciones y las condenas. Las políticas restrictivas, en lugar de mitigar los problemas asociados al juego, han contribuido a intensificar la violencia y los delitos.

-

Es imperativo que los responsables de políticas públicas reconsideren el enfoque actual hacia el juego y las prohibiciones. Se recomienda una revisión exhaustiva de las políticas vigentes, promoviendo estrategias que no solo restrinjan, sino que también integren medidas de prevención y educación para abordar las causas subyacentes de la violencia y el delito.

-

La evidencia presentada en este informe debe servir como un llamado a la acción para desarrollar políticas más efectivas y equilibradas que mitiguen los efectos negativos del juego sin exacerbar la criminalidad asociada. -```

-

Generado automáticamente con Python, StatsModels, Scikit-Learn, SQLAlchemy y GPT-4o.
Proyecto académico – Adicciones y Violencia © 2025

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