CÓMO FUNCIONA · MP-26
De todas las encuestas a una probabilidad.
Midterm Pulse convierte un índice público de encuestas y una referencia carrera a carrera en probabilidades para la Cámara y el Senado, en siete pasos auditables. Todos los gráficos de abajo funcionan con el modelo en directo: sus datos y su motor.
Cargando el modelo en directo…
La versión corta
Cinco pasos, sin matemáticas.
- 01
Parte de un pronóstico para cada carrera
Una referencia externa da a cada uno de los 435 distritos de la Cámara y a las 35 carreras al Senado un margen esperado: quién va por delante y por cuánto.
—p. ej., una carrera al Senado - 02
Toma la temperatura al país
Promedia las encuestas nacionales que preguntan a qué partido se votará para el Congreso. Las más recientes, las de mayor muestra y las de votantes probables cuentan más.
—media ponderada de todas las encuestas a dos partidos - 03
Ajusta cada carrera
Si la media nacional se ha movido desde que se hizo la referencia, cada carrera se mueve con ella, en un 70% del cambio.
—movimiento desde la referencia - 04
Reconoce lo que no sabemos
Cualquier carrera puede fallar por unos 7.5 puntos. Parte de ese error afecta a todas las carreras a la vez, porque las encuestas suelen equivocarse en la misma dirección en todas partes.
±7.5puntos por carrera, ±2.9 de ellos compartidos a escala nacional - 05
Juega las elecciones 50.000 veces
En cada simulación se tiran los dados para el país y para cada carrera, y luego se cuentan los escaños. Las probabilidades son simplemente con qué frecuencia cada partido obtiene la mayoría.
—Probabilidades de la Cámara y el Senado
¿Quieres las matemáticas? Los siete pasos de abajo funcionan con el modelo en directo. ¿Dudas con alguna palabra? Lee el glosario →
01 Datos de entrada
Dos fuentes públicas alimentan el modelo. Todo lo demás es contexto.
MP-26 no recopila encuestas ni califica carreras por su cuenta. Lee el índice de encuestas de voto genérico de Vote-Scope y su pronóstico carrera a carrera, añade la composición actual del Senado y deja cualquier otro dato estrictamente fuera de las probabilidades.
- Actualización cada 15 minutos, con una copia de respaldo fechada
- Cálculo de la referencia —
Alimenta el modelo
Solo contexto
02 Ponderación de encuestas
Las encuestas recientes, grandes y de votantes probables son las que más cuentan.
Cada encuesta recibe un peso según tres factores. El peso por antigüedad se reduce a la mitad cada 30 días, el tamaño de la muestra cuenta por su raíz cuadrada y las muestras de votantes probables (LV) pesan más que las de votantes registrados (RV) y adultos. La media ponderada de todas las encuestas es el ambiente nacional.
w = 0.5age/30 × √(n / 1,000) × pop- pop LV 1 · RV 0.86 · A 0.72
- Resultado —
Cargando encuestas…
03 Movimiento
Solo se aplica el movimiento real desde la referencia.
La referencia se construyó con las encuestas disponibles en su fecha de cálculo. Así que el modelo compara el mismo índice, con los mismos pesos, hoy y en esa fecha. La diferencia es el único movimiento nacional que añade, y cada carrera absorbe el 70% de él.
movement = ballottoday − ballotbenchmark dateCargando…
04 Probabilidades por carrera
Cada carrera se convierte en una probabilidad.
Cada una de las 470 carreras parte del margen esperado de la referencia, más su parte del movimiento. Un error normal de ±7.5 puntos, calibrado con las propias probabilidades de la referencia, convierte ese margen en una probabilidad de victoria.
- Escaño decisivo —
Cargando carreras…
05 Presupuesto de error
Las carreras fallan juntas, no una a una.
Las encuestas suelen fallar en la misma dirección en todas partes. Por eso el error de cada carrera se divide en dos: un error nacional compartido por todas las carreras y un ruido local propio. La parte compartida se dimensiona para coincidir con el error correlacionado que publica la referencia.
outcome = margin + national + local- Nacional ±4.1 pts de voto × 0.7 = ±2.87
- Total por carrera ±7.5 pts
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06 Simulación
Celebra las elecciones 50.000 veces.
Una simulación sortea un error nacional, luego un error local para cada carrera, y cuenta los escaños que gana cada partido. Repite 50.000 veces por cámara: el porcentaje de simulaciones con mayoría es la probabilidad de control.
- Cámara 435 distritos, 218 para ganar
- Senado 35 carreras + 65 escaños que no se renuevan; un empate 50–50 favorece a los republicanos gracias al voto del vicepresidente
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07 Resultados
Una sola respuesta alimenta toda la web.
La API devuelve las probabilidades de control, las medianas de escaños, los intervalos del 80% y una probabilidad para cada carrera. La portada, el constructor del Senado, el mapa de distritos, las páginas de cada carrera y la página del modelo leen las mismas cifras.
- Determinista semillas fijas: mismos datos, mismo resultado
- En caché hasta que cambien la referencia, las encuestas o la fecha
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08 Versiones y límites
Versionado, documentado y validado.
Cada cambio de método lleva una nueva versión y un registro de cambios. El motor de probabilidades se ha reproducido sobre las midterms de 2018 y 2022 y se ha puntuado; el modelo sigue marcado como experimental porque su referencia no se puede reproducir.
Validación del modelo →Fuentes y metodología →- v0.1Cámaras calculadas de arriba abajo frente a una base fija de D+7.4. El Senado marcaba un 69% mientras que sus propias carreras implicaban un 43%.
- v0.2Movimiento medido de forma homogénea, Senado simulado carrera a carrera y error por carrera calibrado con la referencia.
- v0.3La Cámara también se simula carrera a carrera; el error nacional se ajusta al error correlacionado de la referencia.
- v0.4 · actualLos márgenes por carrera se leen como el voto esperado D−R de la referencia, no como su margen de victoria esperado; error por carrera reajustado a ±7.5.
Límites conocidos
- Errores normales; la referencia usa colas más gruesas.
- Un único factor nacional; sin correlación regional.
- Sin sesgos propios de cada encuestadora ni fundamentales de los candidatos.
- La validación cubre el motor de probabilidades, no la referencia (no hay datos de Vote-Scope de 2018/2022).