Wahlfieber-User-Prognosen für die Landtagswahlen am 14.03.2021

Beiträge 51 - 60 von 62
  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - ein weiterer Hinweis

    Laie, 17.03.2021 20:41, Antwort auf #49
    #51

    ja, das große problem der prozentualen abweichung.

    aber täusche dich da nicht: haukes quadrierte abweichungsfehler sind signifikant niedriger als deine. das gleicht es dann offenbar wieder aus.

    die aktuellen werte:







    Prognose
    / User

    .Hauke Haien
    drui
    MAE

    0,89
    0,89
    MAPE

    8,46
    8,05
    MSE

    1,17
    1,57






    Summe

    10,52
    10,52
    gemittelt


    3,51

    3,51












    Glückwunsch an beide Spieler für den besten und guten MAE Prognosewert von 0,89.  Ich habe meinen auch mal errechnet, knapp darüber mit 0,97.:)

  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - ein weiterer Hinweis

    gruener (Luddit), 17.03.2021 21:45, Antwort auf #50
    #52

    Einen Vorschlag zur Berechnung der Prognosegüte. Überleg mal, bzw. probiere es aus, ob es eine Möglichkeit wäre:
    Um den Fehler bei Kleinstparteien nicht überzugewichten, könntest du alle Parteien unterhalb eines Endergebnisses von z.B. 3% aufsummieren und den "Sonstigen" zuschlagen. Dann kommen da nicht so viele Einzelfehlprognosen zusammen von totalem Kleinvieh.
    Gleichzeitig würdest du Prognosen zu Parteien, die es schaffen sich oberhalb einer Kleinstergebnisschwelle zu platzieren und zumindest in Schlagdistanz zur 5% Hürde sind trotzdem angemessen beachten.

    möglicherweise hast du mich missverstanden oder ich habe mich "blöd" ausgedrückt.

    grundsätzlich gilt: man kann prognosen in ihrer güte nur miteinander vergleichen, wenn alle exakt dasselbe prognostiziert haben. d.h eben auch: (ausnahmslos) alle haben dieselben parteien in ihren prognosen ausgewiesen. leider gibt es dennoch die berühmten ausnahmen. die landtagswahl in rheinland-pfalz ist so eine. die überwiegende mehrheit der anbieter haben die freien wähler mit ausgewiesen. zwei anbieter - darunter auch der wahlbörsenmitbewerber pesm - jedoch nicht.

    im kleingedruckten zu unserer auswertungstabelle steht - u.a. deswegen - folgender passus: Für den Fall, dass kleinere Parteien nicht von allen "Instituten" im vorwege ausgewiesen worden sind: Grundsätzlich fließt die Prognose aller Parteien in die Berechnung ein, die entweder vor oder nach der Wahl im jeweiligen Parlament vertreten sind. Für außerparlamentarische Parteien ist maßgeblich, ob eine Mehrheit der "Institute" diese vor der Wahl ausgewiesen haben oder nicht. Entsprechend wird auch die Prognosegüte ermittelt. - nachzulesen unter: http://www.wahlfieber.de/de_du/forum/prognosen/7372/

    zwischen den zwei wahlbörsen gibt es an der stelle (ltw rheinland-pfalz) bislang keine nennenswerten probleme: egal, ob man die prognosegüte mit sieben oder acht parteien errechnet, aktuell liegt wahlfieber vorne. die rangfolge der anderen anbieter schwankt allerdings schon. hier gilt es eine lösung zu finden, die sowohl sinnvoll, verständlich ist als auch den umstand berücksichtigt, dass anbieter, die kleine parteien ausweisen, ein gewisses risiko eingehen.

    lange rede, kurzer sinn: du siehst, es geht hier nicht um die vielen kleinstparteien,, deren ergebnis auf wahlfieber auch abgefragt wird - das ist mehr eine "spielerei", die für die prognosegüte insgesamt im vergleich irrelavant ist -, sondern lediglich um einige wenige "größere" kleinstparteien. meist wird es maximal eine sein.

    die kleinstparteien werden von mir/uns in der "endabrechnung" immer zusammengefasst. man kann davon ausgehen, dass die eine kleinstpartei zwar deutlich über-, eine andere dafür deutlich unterschätzt wird, was sich in den meisten fällen somit wieder ausgleicht. der letzte satz beschreibt jedoch sogleich die eigentliche crux des problems. du kannst z.b. zweimal einzeln völlig daneben liegen, in summe aber das zusammengefasste ergebnis beider parteien sehr genau treffen. ein solcher fall liegt bzgl. rheinland-pfalz ebenfalls vor. auch hier gilt zu klären; wie geht man damit um? ich tendiere dazu, die detailliertere prognose - also jene, die weitere parteien ausweist - in den vordergrund zu stellen. ging es doch bei den freien wählern in rheinland-pflaz u.a. darum, ob sie den einzug schaffen oder nicht? um das zu ermitteln, muss man sie ausweisen oder in unserem falle als parteiaktie im markt anbilden. es sollte unbedingt vermieden werden, dass allein mit blick auf die güte einer prognose darauf verzichtet wird, kleine parteien in die eigene prognose aufzunehmen.

  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - ein weiterer Hinweis

    gruener (Luddit), 18.03.2021 03:33, Antwort auf #51
    #53

    Glückwunsch an beide Spieler für den besten und guten MAE Prognosewert von 0,89.  Ich habe meinen auch mal errechnet, knapp darüber mit 0,97.:)

    aktuell reicht das für den undankbarsten aller plätze ... den vierten! aber: diesen platz musst du dir vermutlich auch noch mit einem zweiten user teilen. (das ist das zweite enge wahlfieber-user-rennen in bawü)

  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - ein weiterer Hinweis

    drui (MdPB), 19.03.2021 12:03, Antwort auf #49
    #54

    Ich tendiere dazu, den MAE stärker zu gewichten, aber das hast Du ja im Prinzip, indem Du den (dem MAE recht ähnlichen) (R)MSE mit drin hast. Das größere Problem sehe ich in der einfachen Summe der drei Maße, da der MAPE deutlich größer ist als die anderen Maße und damit dominiert. Besser wäre es, alle drei Maße z.B. zwischen 0 und 1 zu mitteln und erst dann zu summieren. Oder Du probierst statt dem MAPE mal den RMSPE (root mean squared percentage error) aus.

    Und wie gesagt, der Zeitfaktor sollte bei einer Prognose schon berücksichtigt werden, jeder Tag näher an einem Wahltermin erleichtert die Prognose.

  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - ein weiterer Hinweis

    gruener (Luddit), 20.03.2021 01:03, Antwort auf #54
    #55

    Ich tendiere dazu, den MAE stärker zu gewichten, aber das hast Du ja im Prinzip, indem Du den (dem MAE recht ähnlichen) (R)MSE mit drin hast. Das größere Problem sehe ich in der einfachen Summe der drei Maße, da der MAPE deutlich größer ist als die anderen Maße und damit dominiert. Besser wäre es, alle drei Maße z.B. zwischen 0 und 1 zu mitteln und erst dann zu summieren. Oder Du probierst statt dem MAPE mal den RMSPE (root mean squared percentage error) aus,

    interessanter hinweis. hast du dafür die formel? bitte nicht aus wikipedia kopieren ... da streike ich!

    ******

    ich tendiere ansonsten mitunter dazu, jede fehlerberechnung einzeln zu werten - wer schneidet bei mae, mse etc. am besten, zweitbesten ... ab -, um anschließend aus den positionierungen in den einzelnen wertungen den gesamtsieger zu ermitteln. an der stelle könnte es von nutzen sein, nicht nur drei berechnungen anzustellungen, sondern weitere.

    womöglich könnte man damit auch die unterschiedliche anzahl von parteiaktien bei den prognosen berücksichtigen. wer mehr aktien ausweist, erhält weitere wertungen ... auf rlp runtergebrochen, jeweils (mind.) drei platzierungen für die 7 aktien sowie jeweils (mind.) drei platzierungen für die acht aktien - jene, die nur sieben aktien augewiesen haben, erhalten nur einmal (mind.) drei platzierungen -, aus denen dann das endmittel für die beste prognose gebildet wird.

    ******

    ich habe ansonsten ein großees interesse daran, das die unterschiedlichen berechungen möglich gleichwertig sind. bzgl. mae und mse fällt dies leicht, indem man statt dem mse den rmse verwendet (aus dem mse wird die wurzel gezogen - dadurch entsehen ähnliche werte)  ... aber dann?

    dies könnte bei folgendem hilfreich sein - da selbst ein flüchtiger beobachter ob ähnlicher zahlen die güte erkennen kann: auch die prognosegüte insgesamt - also unabhängig von den mitstreitern - muss definiert werden. dass mir z.b. die beste prognose bei einer wahl gelingt, bedeutet ja nicht gleichermaßen, dass ich eine gute oder gar eine sehr gute prognose abgeliefert habe. womöglich war ich ja nur der einäugige in einem wirren haufen von blinden - bildlich gesprochen: ich war unterbelichtet, aber beim rest herrschte eine resp. die bereits bekannte, vertraute totale sonnenfinsternis - und auch meine prognose war im grunde daher nur für die rundablage p.

  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - Briefwähler

    gruener (Luddit), 20.03.2021 20:06, Antwort auf #55
    #56

    weiß jemand, wie hoch die anzahl der briefwähler in bawü gewesen ist? (mit quelle)

    für rlp habe ich entsprechende zahlen gefunden:

    https://www.wahlen.rlp.de/de/landtagswahl/presse/ergebnisse/news/detail/News/135 /

  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - ein weiterer Hinweis

    drui (MdPB), 20.03.2021 23:46, Antwort auf #55
    #57

    https://stats.stackexchange.com/questions/413249/what-is-the-correct-definition- of-the-root-mean-square-percentage-error-rmspe

    Vielleicht würde es helfen, bei den kleinen Parteien eine Grenze zu ziehen, ab wann man sie einzeln prognostiziert oder unter "Sonstige" zusammenfasst. Das Problem ist dabei, dass man die Überraschungen vorher nicht kennt, aber vielleicht kann man das dann im Nachhinein zusammenfassen.

    Bsp. BaWü: Parteien (ohne Linke) zwischen 0,5% und 5% einzeln prognostizieren: FW, Partei, Basis, Klimaliste, ÖDP, W2020, Volt. Alle anderen unter Sonstige (auch Piraten und Bündnis C). Wer dann z.B. die Piraten über 0,5% prognostiziert hat, dessen Prognose rutscht dann mit in die Sonstigen ein. Wenn eine schwächer eingeschätze Partei nicht einzeln prognostiziert wird aber über 0,5% bekommt, dann hat man die eben übersehen.

    Unter 0,5% ist es auch echt lästig, das zu recherchieren. 0,5% ist auch die Grenze für Wahlkampfkostenerstattung/ staatliche Teilfinanzierung im Bund und bei Europawahlen, bei LTW liegt sie bei 1%. In dem Fall sind ÖDP, W2020 und Klimaliste knapp gescheitert und ohne Geldregen geblieben.

  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - ein weiterer Hinweis

    gruener (Luddit), 21.03.2021 01:42, Antwort auf #57
    #58

    genau eine solche formel ohne weitere erläuterungen wollte ich nicht.

    ich interpretiere diese wie folgt:

    man nimmt den prozentualen abweichungsfehler pro aktie und quadriert diesen, bildet enschließend das mittel aus den ermittelten quadrierten prozentualen abweichungsfehlern in der anzahl n (n=anzahl der aktien), um danach folgendes zu unternehmen:

    das aus der rechnung zuvor entstandene mittel wird mit 100 multipliziert und durch die anzahl (n) der aktien geteilt. abschließend wird daraus die wurzel gezogen... nun liegt endlich der reine, wahhaftige rmspe vor.

    richtig?

  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - ein weiterer Hinweis

    drui (MdPB), 21.03.2021 10:13, Antwort auf #58
    #59

    So würde ich das auch sehen, aber ich bin da inzwischen zu faul und verlasse mich auf Programme. Hier finde ich es relativ verständlich für Excel erklärt, wenn leider auch wieder nur in englisch:

    First, we calculate the sum of the squared differences between the predicted and observed values using the SUMSQ() function.Next, we divide by the sample size of the dataset using COUNTA(), which counts the number of cells in a range that are not empty. Lastly, we take the square root of the whole calculation using the SQRT() function.

    https://www.statology.org/root-mean-square-error-excel/

    Bei der Excel-Formel:

    =SQRT(SUMSQ(A2:A21-B2:B21) / COUNTA(A2:A21))

    Muss man dann aufpassen, dass die a) für die englische Excel-Version gilt und manche Versionen bzw. Libreoffice die nicht erkennen, dann hilft ev. der excel-translator:

    https://de.excel-translator.de/translator/

    auf deutsch sollte das so lauten: =WURZEL(QUADRATESUMME(A2:A21-B2:B21) / ANZAHL2(A2:A21))

    und b) dass man nicht durch 0 oder sehr sehr nahe an 0 teilt

  • RE: Analyse zu den Landtagswahlen am 14.03.2021 - ein weiterer Hinweis

    gruener (Luddit), 21.03.2021 21:32, Antwort auf #59
    #60

    danke vielmals

    aber fehlt da nicht noch die multiplikation mit 100?

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