
Como a muchos otros, me llevó un tiempo asimilar los resultados de las elecciones presidenciales estadounidenses de 2024. Pero hay algo más importante que hacer: analizar cómo resultaron realmente las predicciones que hice . Y por fin lo hice.
En general, hice tres predicciones diferentes a lo largo de aproximadamente 1,5 meses: ① basada solo en encuestas ponderadas de alta calidad (las descargué de 538); ② ajustada por el sesgo de encuesta promedio completo de las elecciones de 2016 y 2020; y ③ ajustada solo por la mitad del sesgo de encuesta de 2016/20.
¿Cuál fue mi razonamiento para integrar el sesgo de las encuestas de 2016 y 2020? "No estoy considerando las elecciones anteriores porque desde que Trump entró en escena, la dinámica electoral ha cambiado significativamente. Las viejas reglas ya no se aplican. 2024 será mucho más similar a 2020 y 2016 que a cualquier elección anterior". (Véase mi primer...)
¿Y por qué incluí el que tiene el sesgo de la mitad de las encuestas? En mi
A principios de noviembre, basándome en argumentos muy razonables, también comencé a investigar si los errores de las encuestas de 2012 y 2022 podrían ser relevantes. Desafortunadamente, esos argumentos resultaron ser completamente erróneos, por lo que excluiremos las predicciones 4 y 5 de este análisis posterior.
Las predicciones 1 a 3 permitieron predecir el margen de victoria en los siete estados clave, lo que a su vez generó la probabilidad de victoria de los candidatos en cada estado, los votos electorales esperados (VE) y, en conjunto (y con base en una simulación de Monte Carlo), la probabilidad general de ganar el proceso. Me centraré aquí en analizar cuán lejos estaban mis predicciones de margen de los márgenes reales en los estados clave, ya que en ellos se basaron todos los demás componentes de mi pronóstico.
He optado por aplicar tres enfoques comunes: precisión direccional, error absoluto medio (MAE) y error cuadrático medio (RMSE). Mientras que el MAE simplemente calcula la diferencia absoluta entre los márgenes previstos y los márgenes reales y luego promedia estos valores, el RMSE penaliza con mayor rigor los errores grandes. También aplicaré el MAE y el RMSE para una ponderación igual de los siete estados clave, así como para una ponderación basada en el valor efectivo (VE) de cada uno. La ponderación igual otorga la misma importancia a cada predicción estatal, centrándose exclusivamente en la precisión predictiva, independientemente de su importancia estratégica. Sin embargo, la ponderación basada en el VE refleja mejor la relevancia electoral de cada predicción. Para ambos, el MAE y el RMSE, cuanto menor, mejor.
Dicho esto, vayamos al grano. Veamos cómo resultaron mis predicciones.
Métrico | Predicción ① | Predicción 2 | Predicción 3 |
---|---|---|---|
Precisión direccional | 42,9% | 100% ✓ | 100% ✓ |
MAE (pesos iguales) | 2.37 | 2.11 | 1.01 ✓ |
RMSE (pesos iguales) | 2.46 | 2.32 | 1.32 ✓ |
MAE (ponderado por EV) | 2.26 | 2.11 | 0.81 ✓ |
RMSE (ponderado por EV) | 2.35 | 2.32 | 1.06 ✓ |
Como podemos ver, sin importar qué método usemos y cómo ponderemos los estados de oscilación individuales, la predicción 3 supera fácilmente a las otras dos (excepto por la precisión direccional, la medida más básica, que analiza cuántos estados se predijeron correctamente independientemente del margen).
Dado que las tres predicciones se basan en las mismas encuestas con las mismas ponderaciones y solo difieren en cuánto se ajustaron para qué sesgos de encuesta, esto demuestra que las suposiciones que hice originalmente eran razonables: las elecciones con Trump como candidato son diferentes a otras elecciones; los encuestadores todavía son malos para capturar el apoyo a Trump (debido al "votante tímido de Trump", etc.); sin embargo, los encuestadores mejoraron un poco; los modelos simples (tomar el error de encuesta promedio de 2016/20 y simplemente reducirlo a la mitad) en su mayoría funcionan.
Para concluir este tema (hasta que volvamos a empezar en menos de 4 años), una lectura adicional: hay informes de que un apostador francés en Polymarket realizó las llamadas encuestas vecinales (en términos generales, preguntaba "¿por quién crees que votará tu vecino?" en lugar de "¿por quién votarás tú?"), y así predijo todo correctamente. El profesor Andrew Gelman ha escrito un...
Está bien, nos vemos en 3,5 años. 👋🏻