Simulatore Elettorale

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▸ Info modello
ModelloDirichlet-Multinomial
FrameworkPyMC · Bayesiano
Training252 osservazioni
Celle demogr.54 per collegio
RMSE oos4.3pp (Lomb. 2023)
Convergenzar_hat = 1.000
OutputIC 90% + P(win)
Freeze29 aprile 2026
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campionamento MCMC in corso...
Modello MRP Dirichlet-Multinomial · IC 90% posteriori
Vincitore previsto
P(vittoria)
CDX
CSX
M5S
ALTRI
Intervalli di credibilità 90% bayesiani — il 90% della distribuzione posteriore cade in questo range · Mediana della distribuzione posteriore · P(vittoria) = probabilità che la coalizione riceva più voti delle avversarie nel collegio · Modello Dirichlet-Multinomial multi-coalizione · documentazione metodologica →