EDITAR: Bueno, obviamente estaba muy lejos. Esto representa las tendencias que observé y cómo las cosas podrían haberse desarrollado si CA no fue el último estado en emitir su voto. Creo que el cambio más importante fue que, dado que las elecciones “ya se habían convocado”, menos personas salieron a votar, además de la confusión con las listas de votantes purgadas y los votantes del PNP que recibieron boletas provisionales en lugar de cruzadas.
Si. Sanders ganará California.
Construí un análisis de regresión simple, prediciendo el porcentaje de delegados elegidos entregados principalmente utilizando el porcentaje de contribuciones de campaña de cada estado para Bernie o Hillary.
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Estos son algo optimistas para Sanders (ver los supuestos a continuación).
Conteos de delegados versus proporción de contribuciones que respaldan a las lijadoras
R-cuadrado ajustado = 0,78 para un ajuste lineal. [1]
Mapa de calor con predicciones:
Mapa interactivo aquí [2]
Desafortunadamente, si esta tendencia realmente continúa, Sanders no podrá ganar la mayoría de los delegados comprometidos. Según mis cálculos, Sanders necesitará al menos empatar en Nueva York y hacerlo un 5% mejor que mis predicciones para ganar la mayoría de los delegados comprometidos. [3]
Suposiciones seguras:
- Si más contribuciones de campaña en un estado determinado apoyan a Sanders, él gana más delegados.
- A Sanders le va mejor en estados con caucus.
Suposiciones cuestionables:
- Con el tiempo, el recuento de delegados de Sanders aumenta a medida que más personas lo conocen (p = .30> .05)
- Manteniendo todo lo demás constante, los estados tradicionalmente democráticos se inclinan por Hillary (p = .77> .05)
- Las primarias abiertas a los independientes se inclinan hacia Bernie (p = .18> .05)
Datos disponibles aquí. Datos de contribuciones del sitio web de FEC o en este mapa de Econometrics By Simulation a través de R bloggers.
Coeficientes del modelo de regresión lineal:
Lo positivo ayuda a Sanders, lo negativo lo lastima, todo lo demás es igual. Un valor P de más de 0.05 “no es significativo” y realmente no debería incluirse en el modelo, pero no afecta mucho las predicciones y es divertido observarlo.
Por cierto, aquí está la predicción de Nate Silver el 12 de abril de 2016. Veamos quién está más cerca.
EDITAR 06/01/2016:
Mi pronóstico actualizado es menos optimista ahora. Si se mantuvieran las tendencias del pasado, CA parece que todavía sería una victoria con alrededor del 59%. Ahora, sin embargo, WV, KY y OR tuvieron un rendimiento inferior a mis predicciones en un 5–10%, probablemente debido a que Clinton “ganó matemáticamente”, lo que hace que las personas estén menos dispuestas a votar por el “perdedor”. Sin embargo, Sanders ha estado haciendo una campaña tan dura en CA, parece que muchas personas todavía están energizadas, por lo que el efecto “perdedor” puede no ser tan fuerte. Mi estimación es que la participación de Sander en el voto será de entre 49% y 65%.
Notas al pie
[1] https://docs.google.com/spreadsh…
[2] https://docs.google.com/spreadsh…
[3] https://docs.google.com/spreadsh…