Au fur et à mesure que nous approchons de l`élection, ces probabilités seront plus exactes et le modèle deviendra plus confiant. De même, ce modèle prend des informations actuelles (principalement des sondages) pour faire des prédictions probabilistes sur quel candidat va gagner chaque course du Sénat en novembre et quelle partie va contrôler la chambre haute viennent janvier. SwingSeat mange des données, les traite et Crelle des projections. Et je vais mettre à jour les prédictions avec de nouvelles données tous les jours à partir de maintenant jusqu`au jour du scrutin. Je vais aussi continuer à expérimenter avec les maths. C`est mon premier modèle électoral à grande échelle, basé sur des sondages, et je sais que ce n`est pas parfait. Je suis ouvert à apporter des changements qui améliorent clairement la puissance prédictive du modèle, mais je vais être prudent au sujet de faire ce genre de changements. Il est facile de vous tromper en mettant un pouce sur la balance par „affiner” votre modèle, et je veux éviter cela. Mais je ne suis pas opposé à des changements soigneux, et je vais annoncer tout changement majeur avec un message explicatif. Ensemble, la moyenne des sondages et l`erreur nous donnent les deux principaux ingrédients du modèle — une estimation de l`endroit où nous sommes et une estimation de la différence entre le jour de l`élection et la date d`aujourd`hui. Ce qui nous amène à la troisième étape: la simulation. Je vais aussi continuer à expérimenter avec le modèle, tant en termes de visuels et de mathématiques.
Ce genre de projection n`est généralement pas très précis, mais ce n`est pas un gros problème: nous avons des sondages dans presque chaque course clé du Sénat, et la plupart du temps quand nous n`avons pas d`interrogation (comme le Wyoming, le Nebraska, le Vermont ou New York) c`est parce que la course n`est pas censé être co la mpétitive. Donc, quand il est en cours d`utilisation, le modèle de base a beaucoup de coussin. Quel est le modèle? Qu`est-ce que ça dit? Comment ça marche? Et ensuite? Les modèles statistiques sonnent souvent de fantaisie, mais l`idée de base derrière SwingSeat est simple. Il fait quatre choses: (1) tenter d`obtenir une image exacte de l`opinion publique telle qu`elle se présente actuellement; (2) estimer le montant qui pourrait changer d`ici le jour de l`élection; (3) simuler des scénarios électoraux fondés sur ces estimations; puis (4) calculer les probabilités. J`essaie d`inclure autant de sondages de bonne réputation que possible dans la moyenne-fondamentalement si un sondage apparaît sur RealClearPolitics ou aurait montré dans le Huffington Post Pollster, il va presque assurément être inclus dans SwingSeat. S`il y a un soupçon qu`un sondage peut être faux, je ne le mettrai pas dans le modèle. J`ai tendance à inclure des sondages de sondeurs partisans, mais je n`inclut pas les sondages effectués au nom d`un groupe ou d`une campagne spécifique. Ces règles simples devraient suffire à guider la plupart des décisions, mais je vais continuer à officialiser cette norme au fur et à mesure que le temps passe et expliquer toutes les décisions qui tombent dans une zone grise.