Forecasting US Presidential Elections with Mixed Models

4.3
звезд
Оценки: 10
от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Learn how the US elects Presidents in the Electoral College

Understand the basics of mixed effects models

Build a forecasting model to simulate the election using mixed effects models

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this project-based course, you will learn how to forecast US Presidential Elections. We will use mixed effects models in the R programming language to build a forecasting model for the 2020 election. The project will review how the US selects Presidents in the Electoral College, stylized facts about voting trends, the basics of mixed effects models, and how to use them in forecasting.

Навыки, которые вы получите

  • Forecasting
  • Election
  • Linear Regression
  • Statistical Models
  • Mixed Model

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Overview of Forecasting Elections (Lecture)

  2. Overview of How the US Elects Presidents (Lecture)

  3. Stylized Facts About Voting (Lecture)

  4. Types of Forecasting Models (Lecture)

  5. Building a Fundamentals Based Forecasting Model (Lecture)

  6. Setting Up the Dataset (Coding)

  7. Fitting the Model (Coding)

  8. Extracting Variances (Coding)

  9. Simulating Errors (Coding)

  10. Viewing the Winner (Coding)

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.