《经济学人》2020年选举模式代码

用于预测美国总统选举的动态多层贝叶斯模型的代码。用R和Stan写的。

在Pierre Kryp对Drew Linzer的选举预测动态线性模型(Linzer 2013)实施的基础上，我们(1)增加了对党派无反应、调查模式和民调人口的修正；(2)使用了在整个选举年更新的信息性的州一级先验数据；(3)从政治和人口变量中指定了经验性的州一级相关性。

在有用的文件方面，您应该注意2008年、2012年和2016年美国总统选举的3个脚本，它们位于脚本/模型目录中。有三个R脚本用于导入数据、运行模型和解析结果：

有3个不同的Stan脚本将运行我们的投票汇总和选举预测模型的不同版本：

POLL_MODEL_2020_NO_MODE_ADJUMENT.stan-一种模型，用于消除对民调中党派无响应偏差的校正，以及对进行调查的模式(现场电话、在线、其他)及其人口(成人、可能选民、已登记选民)的调整。

以下是该模型在2008年、2012年和2016年的表现图表摘要。

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