Nate Silver ha tenido bastante éxito al predecir los resultados de las elecciones estadounidenses en el pasado, algo que se describe en su libro The Signal and the Noise . El libro contiene algunas descripciones del modelo utilizado, y una publicación en su blog describe el modelo utilizado para las elecciones intermedias de 2014. Estas descripciones están más dirigidas al público en general y no son muy específicas en términos de lo que realmente es el modelo estadístico (más que solo conceptualmente).
Mi pregunta es: ¿alguien sabe de descripciones más orientadas estadísticamente de los tipos de modelo que ha utilizado? Ya se trate de artículos científicos, publicaciones de blog, presentaciones, réplicas, etc. Su libro es muy interesante, y me gustaría saber de qué tipo de modelo y métodos de estimación estamos hablando aquí.
Editar: Dado que alguien votó para cerrar, permítanme aclarar lo que estoy pidiendo. ¿Puede alguien proporcionar una referencia a una descripción de los modelos de predicción utilizados por Nate Silver, que contiene una descripción estadística más que conceptual? Este no tiene que ser un artículo publicado por el propio Silver, pero las publicaciones de blog (o documentos) de otros también están bien.
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Respuestas:
Hay una descripción del modelo de 538 aquí . No estoy seguro si es lo suficientemente estadístico para su gusto.
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Silver ha escrito sobre su afinidad por los métodos bayesianos en The Signal and the Noise y en otros lugares. Encontré que este libro, que enseña un poco sobre la inferencia bayesiana a través de ejemplos de Python, fue una buena lectura sobre un tema complicado:
http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/
Está disponible en la web y como un cuaderno de iPython, pero también puede comprar una copia impresa / e-book y respaldar el increíble trabajo del autor.
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