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2009年11月05日

评论

布伦丹 -

在审核Abramowitz列后,我认为您的结论太多了。

正如我所理解的那样,Abramowitz的要点是总统党是中期成果的主要贡献因素。他的回归分析显示了这一点,任何人都必须同意。

但是,即使他指出:

“有时,弗吉尼亚州和新泽西州的胜利在中期选举中得到了大收益。 1993年共和党人赢得了这两个年度的比赛;一年后,他们获得了54个房屋席位和8名参议院席位,并在近半个世纪中首次控制了国会。 12年后,2005年,民主党人在弗吉尼亚州和新泽西州的胜利;一年后,他们拿起了30个房屋席位和6名参议院席位,并控制了各地的国会。“

因此,在某些情况下,可能存在相关性。

所以问题不是VA和NJ *的胜利是否始终*往往会指出中期术语的结果(他的分析表明他们没有),但无论是在尾巴上(即,在某些情况下)他们都有预测的力量。

在他的分析中,他没有看到任何迹象,他在衡量总督比赛的预测力之前,他控制了第一次效果(总统党),尽管他可能没有提供很多细节。

忽视分布尾巴的危险在去年的金融崩溃中很好地说明,至少由投资经理造成的投资管理人员假设他们的回归的模型总是*正确的只是因为它们是正确的风险分布尾部。

怀疑主义确实是为了命令(不是受欢迎的新闻是非常擅长的,ESP。如果它确认偏见)但是你的结论"no predictive power"似乎远离我的肯定。

因此,在某些情况下,可能存在相关性。

是的,但点击乐队正在制作,这是竞赛't 预测.

你的例子("有时,弗吉尼亚州和新泽西州的胜利在中期选举中得到了大幅增加......")如果我们正在判断硬币折腾的预测值,那么我们会期待的。有时,大收益会追随一个头上,并偶尔他们会't.

如果说 绝不 happened, we'D考虑VA / NJ结果将在2010年预测民主收益。如果它 总是 happened, we'D预测共和党收益。

但我们可以't do either. So it's not predictive.

jinchi,"always" and "never"设置太高的标准来判断某事是否是预测性的。相关系数及其统计学意义的幅度揭示了如何可靠预测的东西;衡量标准不需要确定性预测。

jinchi,"always" and "never"设置太高的标准来判断某事是否是预测性的。

那 '真的。但随着Brendan引用的段落指出,相关系数小而统计学微不足道(0.09超过11个选举周期)。通过折腾硬币,您可以轻松获得相同的相关系数。

它仍然是't be predictive.

每个人都过度思考中期表现。

让'假设某个给定的小区有总统选举65%的投票率,有轻微的分区胜利的民主党候选人,谁赢得选举。 DEM代表也赢得了,因为DEMS赢得了该区。

事情发生了,有些适合Dems,有些不好。两年过去。

现在它'是中期。投票率为45%。在20%的辍学中,大多数是对总统投票的人,而不是代表。这意味着其余的是共和党,这意味着代表丢失。

那里'几乎没有什么可以做到这一点,奥巴马缺乏个人公投。为什么?因为人们,非常自然,对总统更兴奋,而不是代表 - 特别是如果他在个人上做了什么都没有做任何令人兴奋的话。

jinchi - 较高的相关性意味着更加预测的力量,一般而言。

我的一个问题是,在计算NJ和VA总督的比赛的相关性之前,Abramowitz是否与最预测的权力(总统党)控制。我的统计知识有点生锈,但我似乎记得并非所有回归技术都适合分析次要变量的力量。换句话说,它'对于总督比赛计算的低相关是因为该技术有缺陷。

我的另一点是回归分析只能在一定程度上可靠,并且只有左右的正态分布/环境。换句话说,州长在那些年里的比赛可能是有意义的预测因子"non-normal"多年(如果他们发生在11个实例中也可能表明这些国家的情况确实不正常)。

正如我上面的最后评论所明确的评论,两者都需要怀疑 - 即“他们是预测的”与“他们不是预测的”。

在两个方向上需要怀疑论 - 即“他们是预测的”与“他们不是预测的”。

看,这是我们不同意的地方。这里's the prediction

在NJ和VA州长的派对X选举'S赛的意思是,派对x可能会在下次选举中拿起席位

从7个选举列出,这两个州当选为同一方的部件,其预测是正确的3倍了,而且错的4倍。仅限于NJ种族:11次是正确的5次,错误的6次,其中11次仅限于VA种族:它是正确的6次,错误5次。

这些都是你的'D期望翻转硬币。

Brendan和Abramowitz指出那里 一种高度相关的预测。

总统议员'S党在中期失去座位

那 statement was true 9 times out of 11 the same elections.

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