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预测2016年选举的结果：theincidentaleconomist.com模型
我们在TheIncidentaleconomist.com上每天都在诺贝尔奖获得者Ronald Coase启发下工作，他说：如果您折磨数据足够多，大自然将永远承认。但是，到目前为止，我们还没有利用出色的分析能力来询问有关周二选举结果的数据。作为我的公民职责的一部分，我提供了一个关键的预测[…]预测2016年选举结果的帖子：Theincidentaleconomist.com模型首次出现在附带经济学家。
来源:偶发经济学家我们在TheIncidentaleconomist.com上每天都在诺贝尔奖获得者Ronald Coase的启发下上班，他说：
theincidentaleconomist.com如果您足够折磨数据，大自然将永远承认。
到目前为止，我们还没有利用出色的分析能力来询问有关周二选举结果的数据。作为我的公民职责的一部分，我提供了周二大选的关键结果的预测：我是否会生存。
我希望在周二晚上在渥太华的酒吧度过，观看与美国外籍人士和加拿大政治迷的选举。我很可能会离开Uber，但也有可能被护理人员运送。让我们通过数字来努力。
我们将从选举的关键政治成果开始：谁赢得了总统职位并赢得了参议院。这是Clinton将获得的选举票数的Upsthot预计概率分布（从几天前开始）。
Upsthot's UPSHOT的来自《纽约时报》的Upshot。
我要说的是，这大约是一个正常分布，预期的是克林顿的322票选票，标准偏差为50。来自538.com。
假设参议院成果的估计分配的预期价值为5.5个民主皮卡，标准分配为3。选举票和参议院的联合分配。
接下来，我们使用欧姆法律和合同桥的规则来得出将我的乙醇消费与政治结果相关联的功能。为了可重复的研究，这是该功能的R代码，该功能将选举选票（EV）和参议院提货（SEN）映射到饮酒（D_OUT），以乙醇 /千克体重的克测量。 可重复的研究r
ev
sen
d_outniaa