Страшно помыслить, хотя и возможно понять

Для тех, кто в прошлом году следил за избирательной кампанией Трампа и прогнозами аналитиков. Подробный отчёт Нейта Кона, статистического аналитика NYT, о результатах исследования почему результаты выборов оказались большим сюрпризом. Там много интересного - как и во всех дискуссиях на Upshot, 538 и RCP, на которые я давал ссылки по ходу кампании.

Очень коротко - во-первых, опросы по отдельным штатам использовали, как показали итоги выборов, неправильные (никакие) веса для групп с разным уровнем образования. Эта причина обсуждалась Нейтом Сильвером и "по горячим следам". Национальные опросы их использовали и поэтому оказались точными, правильно предсказав перевес Клинтон. Но победитель определяется в голосовании по штатам, так что точность национальных прогнозов не скорректировала ошибку при использовании опросов на уровне штатов. А на уровне штатов веса для групп с разным уровнем образования не использовались, потому что уровень образования избирателей на уровне штатов никогда не играл никакой значимой роли. А в 2016 году сыграл - и это стандартный пример "систематической ошибки", которую нельзя обнаружить, увеличивая, например, размер выборки. Во-вторых, явка оценивалась неправильно - по более тонким причинам. (Если бы уровень образования был правильно учтён, то прогнозы были бы гораздо точнее.) Я в январе давал ссылку на большой обзор Шона Тренда, в котором показаны рекордно низкие показатели Клинтон за пределами больших и средних городов.

Кон использует бейсбольный пример, чтобы проиллюстрировать статистическое содержание прогноза. Я во всех, кажется, своих записях, говоря о минимальных шансах Трампа, использовал примеры "Зенит" - "Томь" или ЦСКА - "Крылья Советов". Минимальные - не значит, что такое периодически не случается.