सीयू चुनाव मॉडल गलत होने के 5 कारण हैं

कोलोराडो विश्वविद्यालय के दो राजनीतिक अर्थशास्त्री ने हाल ही में 2012 के राष्ट्रपति चुनाव का विश्लेषण प्रकाशित किया था, जिसने भविष्यवाणी की थी कि रोमनी जीत जाएगी। मॉडल ने कई आर्थिक चर देखा और दावा किया कि इस मॉडल ने "1 9 80 से सभी चुनावों की सही भविष्यवाणी की होगी।"

इसके विपरीत, नेरडवालेट चुनाव मॉडल, विश्लेषकों द्वारा बनाया गया था जिन्होंने प्रिंसटन और स्टैनफोर्ड में अर्थशास्त्र विश्लेषण का अध्ययन किया और भविष्यवाणी की कि ओबामा आसानी से चुनाव जीतेंगे।

दोनों मॉडल व्यक्तिगत विचारों के बिना सांख्यिकीय तथ्य के निष्पक्ष प्रस्तुति होने का दावा करते हैं, लेकिन विपरीत निष्कर्षों पर आते हैं। यह कैसे हो सकता है? बस रखें, Coloado के मॉडल विश्वविद्यालय गहराई से त्रुटिपूर्ण है। यहाँ पर क्यों:

5 कारणों कोलोराडो चुनाव मॉडल विश्वविद्यालय गलत है

1. सीयू मॉडल धोखा देती है

अगर मैंने आपको बताया कि पिछले हफ्ते हर दिन काम के लिए मैंने किस समय दिखाया था, तो क्या आप भविष्यवाणी कर सकते हैं कि पिछले हफ्ते हर दिन काम के लिए मैंने क्या दिखाया था? आप करेंगे? महान! आप कोलोराडो विश्वविद्यालय के रूप में सांख्यिकीय भविष्यवाणी मॉडलिंग में उतने ही अच्छे हैं।

1 9 80 से सभी चुनावों के आंकड़ों का उपयोग करके मॉडल बनाया गया था, जिस मॉडल का अनुमान लगाने का दावा है, उस मॉडल को बनाने के लिए दावा किया गया था कि "1 9 80 से सभी चुनावों की सही ढंग से भविष्यवाणी की गई थी" पूरी तरह बकवास है। आंकड़ों में हम इस डेटा खनन कहते हैं। आदर्श प्रक्रिया (शायद 1 9 80 और 1 9 84 के चुनाव) बनाने के लिए डेटा के सबसेट का उपयोग करना उचित प्रक्रिया होगी और उसके बाद मॉडल के निर्माण में इस्तेमाल किए गए डेटा के "सैंपल बैकटेस्ट" के मॉडल पर परीक्षण करें (1 9 88 से 2008 के चुनाव)। तभी आप दावा करते हैं कि भविष्यवाणी करने में आपका मॉडल कोई अच्छा है।

2. सीयू मॉडल त्रुटिपूर्ण धारणाओं पर निर्भर करता है।

बेरोजगारी डेमोक्रेटिक पदाधिकारियों की पुन: चयन की संभावनाओं को प्रभावित करती है लेकिन रिपब्लिकन नहीं? रिपब्लिकन के परिणाम प्रति व्यक्ति आय से जुड़े होते हैं जबकि डेमोक्रेट नहीं होते हैं? वास्तव में? आंकड़ों में आपको उन धारणाओं से शुरू करने की आवश्यकता है जो समझ में आते हैं और फिर उनका परीक्षण करते हैं, डेटा से शुरू नहीं होते हैं और फिर कई पागल मान्यताओं की अनुमति देते हैं क्योंकि आपको एक ऐसा मॉडल बनाने की आवश्यकता होती है जो आपके सभी डेटा को "सही ढंग से पूर्वानुमानित" करे।

3. सीयू मॉडल में चर शामिल हैं जो इसे नहीं करना चाहिए …

काम उदाहरण के लिए मेरे प्रदर्शन पर वापस। अगर मैंने आपको हर दिन पहने हुए रंग शर्ट और नाश्ते के लिए जो खाया, उस पर अतिरिक्त डेटा दिया, तो क्या आप यह अनुमान लगाने में सक्षम होंगे कि मैंने काम के लिए किस समय दिखाया था? शायद नहीं, लेकिन आपका मॉडल यह नहीं जानता है। ऐसा होने की संभावना है कि आपका मॉडल आपको पागल चीजें बताएगा (मैं नाश्ते के लिए अंडे खाने के दिन पांच मिनट पहले दिखाता हूं, लेकिन बीस मिनट बाद यदि मैं नीली शर्ट पहनता हूं) ताकि आपके सभी अतिरिक्त चर आँकड़े।

कोलोराडो विश्वविद्यालय विश्वविद्यालय यह करता है लेकिन एक और अधिक चरम डिग्री के लिए। यह कम से कम छह स्पष्टीकरण चर का उपयोग करता है भले ही इसमें केवल आठ चुनाव डेटा अंक हैं। यह एक सांख्यिकीय परिप्रेक्ष्य से बहुत अधिक है और "नकली सहसंबंध" का नेतृत्व करने की संभावना है (यानी नीली शर्ट आपको काम के लिए देर कर देती है या बेरोजगारी केवल डेमोक्रेट को प्रभावित करती है)।

4 … और महत्वपूर्ण चर को अनदेखा करता है (उम्मीदवार की तरह!)

आर्थिक संकेतकों पर आधारित एक मॉडल केवल तभी व्यापक हो सकता है जब आर्थिक संकेतक एकमात्र कारक हैं जो चुनाव परिणामों को चलाते हैं। वे नहीं हैं। इस बात का प्रमाण है कि उम्मीदवारों की पसंद, अभियान खर्च, और मौसम भी चुनाव परिणामों में सभी भूमिका निभाते हैं। एक चरम उदाहरण लें: क्या होगा अगर रिपब्लिकन ने अपने उम्मीदवार के रूप में किसी व्यक्ति के बजाय घोड़ा चलाने का फैसला किया? कोलोराडो विश्वविद्यालय विश्वविद्यालय कहता है कि घोड़े आर्थिक स्थितियों के कारण चुने जाएंगे क्योंकि उनके मॉडल उम्मीदवार पर विचार नहीं करते हैं। किसी भी अच्छे चुनाव पूर्वानुमान मॉडल को मानव मतदाताओं की वास्तव में किसी विशेष उम्मीदवार के लिए मतदान करने की इच्छा को ध्यान में रखना चाहिए।

5. सीयू मॉडल के परिणाम लगभग असंभव हैं

भले ही हम सीयू मॉडल की सभी पद्धतियों की त्रुटियों को अनदेखा करते हैं, इसके परिणाम यह स्वीकार करना मुश्किल है कि वे सांख्यिकीय रूप से लगभग असंभव हैं। उदाहरण के लिए, सीयू मॉडल का दावा है कि रोमनी पेंसिल्वेनिया जीतेंगे। फिर भी जब पेंसिल्वेनिया में मतदाताओं को मतदान किया गया, तो उन्होंने ओबामा 51-42, 4 9 -40, 47-42, 53-42, 4 9 --43 और इसी तरह से समर्थन किया। असल में, पेंसिल्वेनिया में संभावित मतदाताओं के एक भी मतदान में साल भर रोमनी जीत की भविष्यवाणी नहीं हुई थी। ओबामा का लगभग 10 अंक बढ़ रहा है, यह माना जाता है कि 95% से अधिक ऐतिहासिक चुनाव 7 अंकों के भीतर सटीक हैं। भले ही हम सीयू मॉडल पेंसिल्वेनिया प्रदान करते हैं, फिर भी ओहियो … वर्जीनिया … विस्कॉन्सिन …

संक्षेप में, सीयू मॉडल पूर्ण बकवास है। न्यू यॉर्क टाइम्स के मुताबिक यह वास्तव में आश्चर्यजनक नहीं है कि गरीब राजनीतिक अर्थशास्त्री भविष्यवाणी कैसे कर रहे हैं। लेकिन इसके लिए हमारा शब्द न लें। रोमनी की संभावनाओं के बारे में अन्य मॉडल और बाजार क्या सोचते हैं इसका सारांश नीचे दिया गया है:

मॉडल और बाजार	पर आधारित	रोमनी	ओबामा	विजेता?
प्रिंसटन विश्वविद्यालय	पोल	12%	88%	ओबामा
Investmentmatome	पोल	20.2%	78.4%	ओबामा
न्यूयॉर्क टाइम्स	पोल	28.7%	71.3%	ओबामा
वाशिंगटन पोस्ट	आर्थिक संकेतक	41.6%	58.4%	ओबामा
अमेरिकी विश्वविद्यालय	आर्थिक संकेतक	ओबामा ने काफी पसंद किया	ओबामा
Betfair	सट्टा बाज़ार	37.0%	62.1%	ओबामा
व्यापार में	सट्टा बाज़ार	44.0%	55.2%	ओबामा

28 अगस्त, 2012 के अनुमान

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