Kamala Harris liegt in unserer endgültigen Wahlprognose knapp vorn

Kamala Harris liegt in unserer endgültigen Wahlprognose knapp vorn
Kamala Harris liegt in unserer endgültigen Wahlprognose knapp vorn
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Anmerkung des Herausgebers: Sie können finden Der Ökonoms Analyse der Wahlergebnisse, wie sie am 5. und 6. November eingehen, auf unserer App und Homepage. Wir werden an diesem Abend auch einen vollständigen Überblick über die Live-Ergebnisse veröffentlichen: Verfolgen Sie sie hier, kurz nachdem die ersten Wahllokale um 18:00 Uhr EST / 23:00 Uhr GMT geschlossen haben.

ICHN DAS FINALE Aktualisierung von Der ÖkonomLaut der statistischen Prognose der amerikanischen Präsidentschaftswahl stiegen die Gewinnchancen von Kamala Harris von 50 % auf 56 %. Ihr neu gewonnener Vorsprung ist so gering, dass man ihn kaum als Vorsprung bezeichnen kann, und es wäre keine Überraschung, wenn Donald Trump mit entscheidendem Vorsprung gewinnen würde. Es wird jedoch allgemein angenommen, dass Frau Harris eine bessere Woche zum Ende des Wahlkampfs hatte als Herr Trump, und die letzten Umfragen, die in unser Modell eingegangen sind, bestätigen dies.

Diagramm: The Economist

Von den 67 gestern veröffentlichten Umfragen gaben 44 Frau Harris bessere Zahlen als unsere Prognose zuvor erwartet hatte. Besonders rosig sahen die Daten für sie im Rostgürtel aus. In sechs Umfragen in Pennsylvania, dem wahrscheinlich entscheidenden Bundesstaat, lag sie mit durchschnittlich einem Prozentpunkt vorne und in fünf Umfragen in Wisconsin mit dem gleichen Wert. In Michigan, ihrem stärksten Swing-Staat, lag sie in fünf Umfragen im Durchschnitt um zwei Punkte vorne.

Oberflächlich betrachtet sahen Umfragen in den Sun Belt Swing States für die Vizepräsidentin weniger beeindruckend aus und zeigten, dass sie in Arizona, Georgia, Nevada und North Carolina im Durchschnitt ein bis zwei Punkte zurückliegt. Allerdings waren diese Ergebnisse für Frau Harris besser als frühere Umfragen derselben Unternehmen in diesen Bundesstaaten. Insbesondere AtlasIntel, dessen Umfragen die Margen von Herrn Trump tendenziell um 2,4 Prozentpunkte in die Höhe trieben, veröffentlichte gestern 13 Umfragen mit Ergebnissen, die viel näher am Konsens als an der Norm lagen.

Nach Berücksichtigung solcher „Hauseffekte“ zeigten Arizona, Georgia und North Carolina (aber nicht Nevada) das gleiche Muster wie die nördlichen Swing States: Die Margen von Frau Harris in diesen letzten Umfragen übertrafen in allen sechs Bundesstaaten die vorherigen Schätzungen unseres Modells um etwa einen Prozentpunkt . Wären diese Umfragen bereits vor einem Monat in unsere Prognose eingeflossen, wäre ihre Gewinnwahrscheinlichkeit nur geringfügig gestiegen. Da aber bis zur Wahl keine Zeit mehr bleibt, reagiert unser Modell scharf auf neue Daten, damit es keine „späte Bewegung“ wie den Anstieg von Herrn Trump im November 2016 verpasst.

Der andere Faktor, der unsere heutige Prognose zugunsten von Frau Harris beeinflusste, war eine bemerkenswerte Umfrage, die von Studenten und Lehrkräften des Dartmouth College veröffentlicht wurde. Dies verschaffte dem demokratischen Kandidaten in New Hampshire einen satten Vorsprung von 28 Prozentpunkten und stellte damit den Vorsprung von fünf Punkten in den Schatten, den unser Modell zuvor für den Bundesstaat erwartet hatte. Eine frühere Umfrage desselben Teams ergab einen Vorsprung von 21 Punkten für Frau Harris, und die Hauseffektanpassung unserer Prognose gleicht dieser offensichtlichen Verzerrung einen Teil aus und verschiebt die Ergebnisse um neun Punkte zugunsten von Herrn Trump. Selbst satte neun Punkte reichen jedoch möglicherweise nicht aus, um eine solch unwahrscheinlich pro-demokratische Stichprobe auszugleichen.

New Hampshire hat fast keine Chance, die Wahl zu entscheiden. Unsere Prognose bündelt jedoch Informationen über verschiedene Bundesstaaten hinweg, was bedeutet, dass die Dartmouth-Umfrage unsere Vorhersagen für Frau Harris auch in den Swing States geringfügig verbessert. Modelle wie unseres können versuchen, zweifelhafte Umfragen zu erklären, aber sie sind letztendlich nur so gut wie die Daten, die sie aufnehmen.

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