Aktualizované · posledný prieskum 21. 7. 2026

Metodika · model a jeho overenie

Ako model funguje a kde má hranice

Priestorový holdout

1,81 p. b.

o 24 % lepšie než model bez afinít

Pokrytie intervalov

100 %

podiel predikcií vnútri dvoch smerodajných odchýlok

Prieskumov

4

za osem mesiacov, od troch agentúr

Nezhoda zdrojov

1,018

vzdialenosť komponentov v ALR jednotkách

Čo tvorí predikciu

model card 1.0
zdroje a proveniencia
prieskumový stavový model + fundamenty
bayesovská fúzia
simulácia výdavkov a scenáre
silicon sampling + spätný test 2022
komentár AI politológa s kontrolou čísel
validačná brána
verzionovaný snapshot pre web
aktívne56 % headline

Dynamický model prieskumov

Odhaduje latentnú podporu, trend, efekty agentúr a neistotu.

aktívne22 % headline

Fundamentálny prior

Stabilizuje riedke prieskumy minulosťou, inkumbenciou a silou blokov.

aktívne100 % headline

Bayesovská fúzia a kalibrácia

Spája zdroje bez falošného zužovania intervalov a trestá ich nezhodu.

aktívne0 % headline

Numerický agentový model

Simuluje odozvu podielu na výdavky kampane na kalibrovaných archetypoch voličov.

aktívne0 % headline

Analýza nálady, postoja a tém

Rozlišuje sentiment od podpory kandidáta, triedi témy a iróniu; bez živých dát zostáva diagnostickou vrstvou.

aktívne23 % headline

Silicon sampling archetypov voličov

Jazykový model odpovedá za respondentov z 13 archetypov; rovnaký postup sa spätne testuje na voľbách 2022, takže chyba je merateľná. Po kalibrácii vstupuje do fúzie s váhou podľa tejto chyby.

aktívne0 % headline

AI politológ (CrewAI)

Jeden analytik s pevným profilom (povaha, politologické, psychologické a historické rámce so zdrojmi) píše denný komentár; každé číslo v texte musí existovať v podklade a história pochádza iba z dát ŠÚ SR.

Architektúra

1

Prepočet prieskumov do aktuálneho poľa

Podpora odstúpených kandidátov sa prenáša s neistotou, nie zahadzuje.

2

Prevod na log-podiely

Log-podiely (ALR) zaručia, že podiely sa vždy sčítajú do 100 %.

3

Dynamický model s tlmeným trendom

Kalmanov filter odhaduje úroveň, trend a efekty agentúr aj zadávateľa.

4

Fundamentálny prior

Výsledok 2022, inkumbencia a sila strán v kraji podľa NR SR 2023.

5

Logaritmické spájanie mienok

logaritmické spájanie mienok (analytické). Nezhoda zdrojov interval rozširuje.

6

Rozklad na okresy a Monte Carlo

Okresné afinity a samostatná účasť; pravdepodobnosti z desiatok tisíc simulácií.

Test: okresy 2022

Model

1,81

p. b. MAE

Bez afinít

2,39

p. b. MAE

Zlepšenie

24 %

132 predikcií

Test: prieskumy

PrieskumMAE|z|
AKO 23. 2.4,201,03
AKO 22. 4.4,941,02
SANEP 18. 5.2,140,55
FOCUS 9. 7.8,601,08

Po kalibrácii priemerné |z| 0,89 a 100 % predikcií vnútri 2 sd (prvá verzia: 1,94 a 61 %).

Efekty agentúr

pb voči priemeru

AgentúraPrieskumovPorvažníkŠimkoSoročinová
AKO2−1,92−0,22−0,07
FOCUS1+4,60+1,31−0,13
SANEP1−0,77−0,86+0,28

Efekt zadávateľa

Odhad posunu v prospech objednávateľa

±0,0

v ALR jednotkách, smerodajná odchýlka 0,093

2 zo 4 prieskumov si objednal niektorý z kandidátov, zakaždým iný. Model preto odhaduje samostatný parameter: posun v prospech toho, kto prieskum zaplatil.

Odhad sa od prioru prakticky nepohol. Pri troch pozorovaniach sa viac tvrdiť nedá — a to je poctivá odpoveď, nie zlyhanie. Dôležité je, že parameter v modeli je: keby sa sponzorský efekt v dátach objavil, model ho zachytí namiesto toho, aby ho pripísal skutočnej zmene podpory.

Stávkové kancelárie

menia víťazné scenáre najviac o 10 %

kurzy nezapojené

Všetkých 2 ponúk neprešlo kontrolou: nesprávne voľby, neúplný trh, chýbajúci verejný odkaz alebo záznam starší než 24 hodín. Kurzy treba odčítať nanovo.

Predikcia jazykového modelu

AIváha 0 %
KandidátJazykový modelŠtatistický modelRozdiel
Trnka49,0 % 37,0–61,045,1 % 33,8–56,7+3,9 p. b.
Porvažník29,0 % 18,0–42,027,1 % 17,8–38,8+1,9 p. b.
Šimko17,0 % 9,0–27,018,5 % 10,9–29,7−1,5 p. b.
Soročinová2,5 % 0,5–7,02,6 % 0,8–8,3−0,1 p. b.
Géci0,7 % 0,0–2,51,0 % 0,2–4,9−0,3 p. b.
Kodrazi1,8 % 0,2–4,00,9 % 0,2–3,3+0,9 p. b.

Prečo tá vrstva nenesie hlavné číslo

Pásmo — jazykový model

13,1 p. b.

priemerná šírka 80 % intervalu

Pásmo — štatistický model

13,0 p. b.

z toho istého podkladu

Pomer

1,01×

porovnateľné pásmo

Užšie pásmo z tých istých dát je neoverená istota — preto váha 0 %.

Zdôvodnenie modelu

Trnka zostáva miernym favoritom vďaka výsledku z roku 2022, postaveniu úradujúceho župana a tomu, že väčšina prieskumov ho drží nad 50 % medzi rozhodnutými, hoci najnovší FOCUS naznačuje podstatne tesnejší súboj. Porvažník má silnú stranícku podporu, vysokú kampaňovú aktivitu a v poslednom prieskume výrazne narástol, no jeho číslo pochádza od tímu, ktorý ho podporuje, preto som ho korigoval nadol. Šimko má stabilnú podporu koaličného bloku, ale slabší výsledok v novších prieskumoch; najväčšia neistota vyplýva z rozdielnych metodík, zadávateľov a nízkej účasti.

gpt-5.6-luna · účasť 40,0 % (model 41,5 %)

AI respondenti

520 LLM respondentov z 13 archetypov voličov; prieskumy ani model nevideli.

AIváha 23 %
KandidátAI respondentiŠtatistický modelRozdiel
Trnka49,6 % 46,1–53,645,1 %+4,5 p. b.
Porvažník28,0 % 24,8–31,227,1 %+0,9 p. b.
Šimko20,6 % 17,5–23,518,5 %+2,1 p. b.
Soročinová1,8 % 1,2–2,42,6 %−0,9 p. b.
Géci0,0 % 0,0–0,01,0 %−1,0 p. b.
Kodrazi0,0 % 0,0–0,00,9 %−0,9 p. b.

Spätný test na voľbách 2022

Chyba AI respondentov

4,09 p. b.

priemer na archetyp a kandidáta

Krajský výsledok ako odhad

2,16 p. b.

rovnomerný odhad: 8,59 p. b.

Víťaz archetypu trafený

100 %

účasť: odhad 43,2 %, skutočnosť 39,7 %

Lepšie než rovnomerný odhad, horšie než krajský výsledok — validačnou bránou neprešli. Model výsledky 2022 pravdepodobne pozná, test je teda optimistický.

Ako odpovedali
  • Mestské centrum · žena, 47 r. → Rastislav Trnka
    „Najviac ju zaujímajú cesty a ako úradujúceho župana pozná najmä Trnku.“
  • Terasa a Západ · žena, 53 r. → Rastislav Trnka
    „Poznáva úradujúceho župana a pri cestách oceňuje skôr kontinuitu.“
  • Sídlisko KVP · muž, 51 r. → Rastislav Trnka
    „Ako vodič vníma stav ciest a pri billboardoch si najviac spája túto tému s úradujúcim županom.“
  • Sídlisko Ťahanovce · žena, 54 r. → Marián Porvažník
    „Vysokoškoláčka sledujúca Facebook môže oceniť právnika podporovaného viacerými stranami, no župné voľby ju veľmi nemobilizujú.“

Účasť podľa AI respondentov 44,9 %, nerozhodnutých 12,6 %. Interval zachytáva len náhodnosť výberu respondentov.

AI politológ

profil, z ktorého vzniká denný komentár na úvodnej stránke

váha 0 %

Analytik volieb do VÚC. Komentuje dianie v kampani a to, ako môže pôsobiť na voličov, cez politologické teórie, psychológiu voliča a porovnanie s minulými voľbami v kraji. Nie je to napodobenina žiadneho skutočného politológa. Komentár píše jazykový model (gpt-4.1-mini) s týmto profilom v piatich krokoch: dáta, kampaň a psychológia voliča, história, oponentúra vlastných záverov, komentár. Profil je verzia 1.3 a je uložený v kóde (providers/politolog.py), takže sa dá zopakovať.

Povaha

Uvažuje v pravdepodobnostiach

Namiesto „vyhrá“ hovorí, aká je šanca a čo by ju zmenilo; chybu pripúšťa vopred.

Opatrný pri príčinách

Odlišuje „stalo sa v rovnakom čase“ od „spôsobilo“. Kauzu nespája s pohybom podpory, kým to neukáže nový prieskum.

Historik

Každý jav porovná s tým, čo sa v kraji stalo v rokoch 2022 a 2023.

Psychológ voliča

Vysvetľuje, ako ľudia vnímajú správy a kandidátov, a pomenuje mechanizmus, nie iba výsledok.

Nestranný

Nehodnotí kandidátov ako ľudí, neradí kampaniam a nepíše, koho voliť.

Oponuje sám sebe

Pri každom závere hľadá najsilnejší protiargument.

Komentátor, nie úradník

Píše priamo, s ironickým nadhľadom a pointou, rôzne dlhými vetami, občas v prvej osobe. Štipľavosť mieri na situáciu, dáta a ich medzery (starý prieskum, nezverejnené účty, rozpor zdrojov), nikdy na kandidátov ako ľudí. Každé tvrdenie opiera o konkrétny údaj z podkladu.

Rámce a štúdie

politológia

  • Voľby druhého rádu. Regionálne voľby majú nižšiu účasť a voliči v nich často hodnotia celoštátnu politiku; o výsledku rozhoduje, kto príde voliť.Reif, K., Schmitt, H. (1980). Nine Second-Order National Elections. European Journal of Political Research, 8(1), 3–44.
  • Výhoda úradujúceho. Župan má známosť a výsledky, na ktoré môže ukázať; výhodu treba merať, nie predpokladať.Gelman, A., King, G. (1990). Estimating Incumbency Advantage without Bias. American Journal of Political Science, 34(4), 1142–1164.
  • Retrospektívne hlasovanie. Voliči hodnotia doterajšie vládnutie v kraji viac než sľuby.Fiorina, M. P. (1981). Retrospective Voting in American National Elections. Yale University Press.
  • Konfliktné línie. Rozdiely medzi Košicami a okresmi, mestom a vidiekom, centrom a perifériou.Lipset, S. M., Rokkan, S. (1967). Cleavage Structures, Party Systems, and Voter Alignments. In Party Systems and Voter Alignments. Free Press.

psychológia voliča

  • Motivované uvažovanie. Stúpenci si nepriaznivú správu vysvetlia v prospech svojho kandidáta; zmenu skôr ukážu nerozhodnutí.Taber, C. S., Lodge, M. (2006). Motivated Skepticism in the Evaluation of Political Beliefs. American Journal of Political Science, 50(3), 755–769.
  • Pozornosť a zmena názoru. Kto správu nezachytí, názor nezmení; najviac sa pohnú stredne pozorní voliči.Zaller, J. R. (1992). The Nature and Origins of Mass Opinion. Cambridge University Press.
  • Kauzy a hlasovanie. Obvinenie úradujúcemu zvyčajne uberie časť podpory, no samo osebe neznamená porážku.Welch, S., Hibbing, J. R. (1997). The Effects of Charges of Corruption on Voting Behavior in Congressional Elections, 1982–1990. Journal of Politics, 59(1), 226–239.
  • Nastolovanie agendy. Médiá neurčujú, čo si ľudia myslia, ale o čom premýšľajú.McCombs, M. E., Shaw, D. L. (1972). The Agenda-Setting Function of Mass Media. Public Opinion Quarterly, 36(2), 176–187.
  • Efekt rozbehnutého vlaku a outsidera. Zverejnená predikcia môže časť voličov pritiahnuť k favoritovi a inú časť k outsiderovi.Simon, H. A. (1954). Bandwagon and Underdog Effects and the Possibility of Election Predictions. Public Opinion Quarterly, 18(3), 245–253.

história

  • Závislosť od cesty. Regionálne vzorce hlasovania sa menia pomaly; minulé voľby sú silný východiskový bod.Pierson, P. (2000). Increasing Returns, Path Dependence, and the Study of Politics. American Political Science Review, 94(2), 251–267.
  • Voľby v kraji 2022 a 2023. Porovnanie s tým, ako kraj a jeho obvody volili naposledy.Štatistický úrad SR: voľby do orgánov samosprávnych krajov 2022 a do NR SR 2023, výsledky za Košický kraj (volby.statistics.sk).
  • Presnosť expertných odhadov. Experti s jednou veľkou teóriou sa mýlia častejšie; lepšie je skladať viac malých dôvodov a priznať neistotu.Tetlock, P. E. (2005). Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know? Princeton University Press.

Hranice

  • Nepíše vlastné percentá; každé číslo musí byť v podklade.
  • Neradí kampaniam, koho osloviť ani aké posolstvo použiť.
  • Neodporúča, koho voliť.
  • Historické fakty berie iba z podkladu (ŠÚ SR), nie z pamäti.

Pôvod čísel

Zobraziť 9 vysvetlení
B

Hlavný podiel hlasov

Kde sa zobrazuje: Prehľad — veľké číslo a 80 % interval

Základom sú štyri zverejnené prieskumy. Tri z nich vznikli v čase, keď v hre ešte boli L. Gurbáľová a K. Hirman — ich podiely sa neodhadzujú, ale prenášajú podľa prenosovej matice s vlastnou neistotou. Nad prepočítanými prieskumami beží dynamický model s odhadom efektu jednotlivých agentúr a efektu zadávateľa.

Výsledok sa spája s fundamentálnym priorom (výsledok 2022, inkumbencia, stranícka sila v kraji) logaritmickým spájaním mienok — nie nezávislým zlučovaním, ktoré by neistotu neoprávnene zúžilo.

Tri zo štyroch prieskumov si objednal niektorý z kandidátov. Model to zohľadňuje samostatným efektom zadávateľa.

Metóda: docs/30-modely.md

B

Pravdepodobnosť víťazstva

Kde sa zobrazuje: Prehľad — percento pod hlavným číslom a mriežka sto výsledkov

Nie je to predpoveď, že kandidát vyhrá. Je to podiel simulovaných volieb, v ktorých vyhráva — tvrdenie o tom, ako často vyhráva vo svete, ktorý model považuje za možný.

Preto sa vedľa čísla zobrazuje aj mriežka sto štvorčekov. Diskrétna reprezentácia neistoty vedie k lepším rozhodnutiam než percento (Kay a kol. 2016; Hullman a kol. 2015): percento sa číta ako predpoveď výsledku, frekvencia ako šanca.

Metóda: docs/30-modely.md

B

Prepočet prieskumov do aktuálneho poľa

Kde sa zobrazuje: Prieskumy — stĺpec „prepočítané“

Efekty jednotlivých agentúr sú pri troch agentúrach a štyroch prieskumoch silne zmršťované k nule a ich neistota je veľká. Napriek tomu je to najväčšia jednotlivá páka na výsledok: ktorej agentúre sa uverí, to určí, či je súboj tesný alebo rozhodnutý.

Tri zo štyroch prieskumov vznikli, keď boli v hre aj L. Gurbáľová a K. Hirman. Obaja medzitým odstúpili a podporili M. Porvažníka. Ich podiely — v máji spolu takmer 23 % — nemožno ani zahodiť, ani mechanicky pripočítať jednému kandidátovi.

Model preto použije prenosovú maticu s explicitným priorom a Dirichletovou neistotou: 58 % voličov Gurbáľovej a 68 % voličov Hirmana ide k Porvažníkovi, časť k Trnkovi (KDH bolo v roku 2022 súčasťou jeho koalície) a časť sa demobilizuje. Demobilizovaná časť znižuje efektívnu veľkosť vzorky — prieskum po prepočte teda váži menej než pred ním.

Metóda: docs/30-modely.md#zmena-pola-kandidatov

B

Podiel jednotlivého kandidáta

Kde sa zobrazuje: Stránka kandidáta — predikovaný podiel

Podiel vychádza z toho istého dynamického modelu nad štyrmi prieskumami, prepočítanými do aktuálneho poľa kandidátov, spojeného s fundamentálnym priorom.

Ak kandidát kandidoval už v roku 2022, model má k dispozícii jeho vlastný výsledok — najsilnejší jednotlivý prediktor. Pri prvokandidátoch takýto vzorec neexistuje a model sa opiera o blokovú príslušnosť, čo je slabšia opora a širší interval.

Metóda: docs/30-modely.md

B

Rýchlosť zmeny podpory (momentum)

Kde sa zobrazuje: Momentum — p. b. za týždeň

Model podpory je tlmený lokálny lineárny trend. Okrem úrovne (podiel hlasov) odhaduje aj sklon — rýchlosť zmeny — ako plnohodnotný stav s vlastnou neistotou. Preto sa dá povedať nielen „rastie“, ale aj s akou pravdepodobnosťou a o koľko.

Tlmenie je podstatné: nedampovaný trend by akýkoľvek krátkodobý pohyb extrapoloval až do dňa volieb. Polčas rozpadu momenta je 21 dní, takže po piatich týždňoch bez prieskumu je latentná zložka prakticky vynulovaná. To nie je slabina modelu — to je poctivé priznanie, že bez merania o smere pohybu nevieme.

Metóda: docs/30-modely.md#momentum

B

Rozdelenie krajského výsledku na okresy

Kde sa zobrazuje: Mapa — podiely v okresoch

Pre každého kandidáta a okres sa odhaduje afinita — odchýlka od krajskej úrovne v log-mierke. Skladá sa z troch zdrojov: vlastného priestorového vzorca z roku 2022 (pre tých, ktorí už kandidovali), blokovej afinity strán z parlamentných volieb 2023 a efektu domáceho okresu.

Efekt domáceho okresu je kalibrovaný priamo na týchto voľbách: Viliam Zahorčák, primátor Michaloviec, získal v roku 2022 vo svojom okrese 38,8 % pri krajských 15,0 % a v susednom Sobrance 31,0 %. Ide teda o veľký efekt, ktorý presakuje aj do susedstva.

Priestorový model je jediná časť projektu, ktorá má skutočný out-of-sample test: predikcia okresu z krajského výsledku bez použitia dát toho okresu. Výsledok testu je v sekcii o overovaní vyššie.

Metóda: docs/30-modely.md#priestorovy-model

C

Nálada, postoj a témy

Kde sa zobrazuje: Nálada — sentiment, prominencia a prehľad tém

Text spracúva klasifikátor v troch úrovniach podľa toho, čo je dostupné: jazykový model, dotrénovaný SlovakBERT, lexikón. Keď vyššia úroveň nie je k dispozícii, systém ustúpi na nižšiu a povie to — nepredstiera výsledok, ktorý nemá.

Jazykový model vracia tón a postoj ako dve nezávislé osi. Veta „zase všetci útočia na X, ale ja ho budem voliť“ má negatívny tón a pritom vyjadruje podporu; lexikón sa na takej vete rozbije, pretože vidí len slová. Model zároveň označuje riziko irónie a mieru, nakoľko je kandidát témou textu, a nie len spomenutý medzi ostatnými.

Sentiment nie je volebná preferencia. Kandidát môže mať výrazne negatívny sentiment a zároveň rásť — negatívna pozornosť je stále pozornosť a v politike často mobilizuje vlastný tábor. Preto tieto čísla vstupujú do indexu momenta ako indikátor pozornosti, nie do odhadu podielu hlasov.

Zhoda klasifikátora s ľudským kódovaním zatiaľ nebola odmeraná. Kým nie je, je ktorýkoľvek graf nálady ilustráciou, nie meraním — a tak sa aj označuje.

Metóda: docs/50-validacia.md#sentiment

B

Vyhľadávací záujem

Kde sa zobrazuje: Prehľad — sparkline pozornosti; Pohyb — surové signály

Index vyjadruje, koľko ľudí meno kandidáta hľadalo, relatívne k ostatným. Nie je to preferencia. Kandidát, ktorého ľudia hľadajú po škandále, v tomto grafe rastie a v predikcii súčasne klesá.

Preto vstupuje do indexu momenta ako signálová zložka, ktorá je od latentnej oddelená a do odhadu podielov hlasov nevstupuje. Zamieňať pozornosť za podporu je najbežnejšia chyba pri čítaní kampane.

Zdroj je navyše vzorkovaný: každé stiahnutie dá mierne iné čísla, preto sa priemerujú tri dotazy.

Metóda: docs/20-datove-zdroje.md

B

Sumy výdavkov kampane

Kde sa zobrazuje: Výdavky — celkové sumy aj rozpis položiek

Meta aj Google publikujú výdavky v pásmach (napríklad 100–499 €). Do modelu vstupuje geometrický stred pásma, nie aritmetický: rozdelenie skutočných výdavkov je zošikmené doprava, takže aritmetický priemer by sumy systematicky nadhodnocoval.

Denné záznamy sa v tabuľke zlučujú po týždňoch, podľa kanála, príjemcu a cielenia. Stĺpec „zázn.“ uvádza, koľko podkladových záznamov riadok zhŕňa — zlúčenie teda nič neskrýva.

Vonkajšia reklama je jediná časť dátovej vrstvy, ktorú nemožno automatizovať úplne — plochy treba fyzicky zaznamenať alebo odčítať z fotografií. Je to odhad z cenníkov, nie fakturovaná suma. Reklamné knižnice navyše pokrývajú len reklamu označenú ako politická; časť výdavkov kampaní takto označená nie je a v číslach chýba.

Metóda: docs/20-datove-zdroje.md

Predregistrácia predikcie

zmrazené pred voľbami raz týždenne a naposledy deň pred voľbami · záznam sa nikdy neprepisuje

čaká na výsledok volieb

Spätný test na voľbách 2022 je pre simuláciu AI voličov príliš priaznivý: jazykový model výsledok 2022 pravdepodobne pozná. Jediný test, ktorý vidieť nemohol, sú voľby 24. októbra. Predikcia sa preto pred nimi zapisuje s hashom SHA-256 a commitom kódu. Po voľbách sa každý záznam porovná s výsledkom a zmeria sa aj to, či simulácia AI voličov predikciu zlepšila alebo zhoršila.

ZapísanéTrnkaPorvažníkŠimkoŠanca lídraVáha simulácieSHA-256
12. 10. T-1239,7 %26–5529,8 %19–4320,8 %12–3464 % Trnka23 %787365b64479…sedí
5. 10. T-1941,8 %28–5730,5 %19–4518,4 %10–3068 % Trnka23 %d6de46106dad…sedí
28. 9. T-2641,6 %28–5630,4 %19–4518,4 %10–3168 % Trnka23 %7e035a29b37c…sedí

Ďalší záznam 19. 10.; posledný bude deň pred voľbami. Medián a pod ním 80 % interval. Súbory sú v repozitári v priečinku data/preregistration; hash sa dá prepočítať z obsahu súboru.

Spätný beh

len dáta známe k dňu T

čaká na výsledok volieb
0204060ešte nenastalodnesvoľby24. 10.T-9026. 7.T-6025. 8.T-459. 9.T-3024. 9.T-213. 10.T-1410. 10.T-717. 10.T-123. 10.Trnka45,5 %Porvažník29,0 %Šimko17,1 %
M2: 80 % interval a medián (s prieskumami)M0: len históriadeň sa doplní, keď nastane

Predpovede k T-90 … T-1 sa ukladajú a spätne neprepisujú. Po voľbách 24. 10. sa k nim doplní výsledok a ten istý výpočet vráti ostré skóre. Dovtedy je overená len časť reťazca.

Ablácie · čo pridáva ktorá vrstva

  1. M0len históriapočíta safundamenty: výsledky 2022, inkumbencia, koaličná aritmetika NR SR 2023; neistota ako Dirichlet, 8,5 pb pre lídra
  2. M1+ demografiapočíta saM0 s okresmi váženými podľa dnešnej dospelej populácie (ŠÚ SR) namiesto voličov z rokov 2022 a 2023 (models/demography_prior.py)
  3. M2+ prieskumypočíta saprieskumový model a fundamenty v logaritmickom spojení (jadro predikcie)
  4. M3+ správy a udalostipočíta saM2 + väčšia neistota pri kandidátoch dotknutých udalosťami po poslednom prieskume, s polčasom rozpadu podľa druhu udalosti; smer sa nepredpokladá (models/event_impact.py). V produkcii váha 0 %.
  5. M4+ sociálne sietechýbachýbajú prístupy k sociálnym sieťam (YouTube, Meta Ad Library, Apify) a ich história, takže sa k minulému dňu nedajú zrekonštruovať
  6. M5+ syntetická debata= M2simulácia AI voličov beží týždenne od septembra 2026, pre minulé dni neexistuje; MiroFish má váhu 0 %
  7. M6celý model= M2ostatné vrstvy majú váhu 0 %; kurzy stávkových kancelárií sa k minulému dňu nedajú zrekonštruovať

Predpoveď vs. prieskum

cieľ je prieskum, nie výsledok volieb

AKO

7. 5.

predpoveď k 6. 5. · z 1 prieskumu

Trnka✓
Šimko✓
Porvažník✓
0 %40 %80 %

chyba mediánu M0 11,0 · M2 8,6 pb

SANEP

27. 5.

predpoveď k 26. 5. · z 2 prieskumov

Trnka✓
Porvažník✓
Šimko✓
0 %40 %80 %

chyba mediánu M0 7,4 · M2 6,2 pb

FOCUS

21. 7.

predpoveď k 20. 7. · z 3 prieskumov

Trnka✓
Porvažník✓
Šimko✓
0 %40 %80 %

chyba mediánu M0 8,7 · M2 6,4 pb

nameral prieskum M2: 80 % interval M0: 80 % interval✓ prieskum v intervale M2
Chyba mediánuMAE v pb · nižšie je lepšie
M0
9,11 pb
M2
7,15 pb
Chyba celého rozdeleniaCRPS v pb · nižšie je lepšie
M0
6,78 pb
M2
5,90 pb
Pokrytie 80 % intervalovideál je 80 %
M0
39 %
M2
100 %
Brierovo skóre lídrakto povedie prieskum · nižšie je lepšie
M0
0,022
M2
0,388

Kalibrácia (PIT)

Kde v predpovedanom rozdelení padla nameraná hodnota. Dobre kalibrovaný model má stĺpce rovnomerné; hrb v strede znamená príliš široké intervaly, hrby na krajoch príliš úzke.

0M01
0M21

M2: Intervaly sú príliš široké - model je zbytočne opatrný. Pri 13 hodnotách je to len orientačné.

Spočítané 16. 10. · kód 31d9b02 · konfigurácia 5184d11142840d31

Citlivosť na prenos

SANEP 05/2026 · model 58 % a 68 %

Prenos k PorvažníkoviTrnkaPorvažníkŠimko
40 %60,821,814,5
50 %59,124,214,2
58 %57,826,114,0
68 %56,128,413,7
80 %54,231,213,3

Predpoklady

Zobraziť 6 predpokladov
Dvysoký - určuje, ako sa čítajú tri zo štyroch prieskumov

Prenos voličov L. Gurbáľovej a K. Hirmana k M. Porvažníkovi je expertný odhad (58 % a 68 %) s Dirichletovou neistotou.

Dstredný - týka sa fundamentálneho prioru

Konverzia straníckej sily na podporu kandidáta 0.52 je odhadnutá z jediného prípadu (V. Zahorčák 2022).

Dvysoký

Efekty agentúr sú identifikované predpokladom, že vážený priemer agentúr je nevychýlený. Pri troch agentúrach a štyroch prieskumoch je odhad silne zmršťovaný.

Dvysoký - v župných voľbách rozhoduje účasť

Účasť je modelovaná ako okresný vzorec z roku 2022 krát krajský multiplikátor s priorom 41,5 % (sd 3,8 p. b.).

Dvysoký pre simuláciu výdavkov, nulový pre hlavnú predikciu

Parametre agentového modelu (sila presviedčania, miera sociálneho vplyvu, vekové zásahy kanálov) sú expertné odhady ukotvené v literatúre, nie odhady z dát.

Arozsah projektu

Predikcia zloženia krajského zastupiteľstva (57 mandátov v 11 obvodoch) sa nerobí. Neexistuje pre ňu žiadny verejný prieskum ani porovnateľný historický prediktor na úrovni jednotlivých kandidátov; model by bol nepodložený.

Diagnostika

Zobraziť parametre

loglik

-19.448

iterations

10

n_observations

4

window_start

2026-02-06

pymc

PyMC nie je nainštalované; použitý analytický odhad.

tau_between

0

sd_pool_alr

0.8254

sd_between_alr

0.4377

sd_total_alr

0.9343

Váhy v spojení: polls 56 % · fundamentals 22 % · silicon 23 % · abm 0 % · llm_context 0 %