Forecasting US Presidential Elections with Mixed Models

oferecido por
Coursera Project Network
Neste Projeto guiado gratuito, você irá:

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

Showcase this hands-on experience in an interview

Clock2 hours
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

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.

Requisitos

Some experience in R programming. Basic understanding of hypothesis testing and linear regression.

Habilidades que você desenvolverá

ForecastingElectionLinear RegressionStatistical ModelsMixed Model

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  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)

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.