Nationalratswahl in Österreich 2024
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RE: Wahlen in Österreich - Gar nicht mal soooo schlecht die WaFi Börse
gruener (Luddit), 01.10.2024 00:39, Reply to #20leider richtig. :-(
in österreich tun wir uns - vor allem bei nationalen wahlen - schwer mit exakten prognosen. bei den landtagswahlen sieht es zumeist besser aus.
wie auch immer: von einem spitzen- bzw. 1. platz wie in deutschland oder der schweiz kann man an der stelle nur (alb- oder müsste es hier nicht eher heißen: alp-)träumen. Wahlfieber stammt ursprünglich aus österreich - vlt. liegt es auch daran?!
die endgültige auswertung der wahl wird noch etwas dauern. sowohl die wahlen in ostdeutschland als auch die nrw haben ob mehrerer sehr kleiner parteien die bisherige methode zur ermittlung der prognosegüte in frage gestellt. auch die zwischenzeitlich gefundene lösung scheint in bestimmten konstellationen nicht wirklich zu funktionieren - das problem ist die überbewertung des mittleren absoluten prozentualen fehlers (MAPE), der bei kleinen parteien enorm ins gewicht fällt.
es könnte sein, dass wir für die auswertung der nrw österreich lediglich auf die parteien zurückgreifen, die (wieder) in den nationalrat gekommen sind. es gibt neben wahlfieber eine reihe weiterer prognosen, die die größeren parteien - mit ausnahme der fpö - richtig eingeschätzt, aber die kleinen überschätzt haben. die frage stellt sich: was wiegt schwerer, eine 2-3 prozentige fehleinschätzung bei den kleinen oder bei NEOS? ich meine: letzteres.
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Wie ich in meiner Prognose schon erwartet habe. Viele Wähler wählen auch deshalb noch immer die FPÖ, weil die Nehammer Regierung unter ÖVP/Grünen in der Corona Pandemie katastrophale Freiheitseinschränkungen (Lockdown für Ungeimpfte etc.) durchsetzten und sogar eine Corona Impfpflicht in Österreich beschlossen haben.
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FPÖ punktet immer noch in impfskeptischen GemeindenDie Impfbereitschaft der Österreicherinnen und Österreicher in der Corona-Pandemie vor drei Jahren lässt immer noch Rückschlüsse auf das Wahlverhalten der jeweiligen Gemeinden zu. Demnach hat die FPÖ am Sonntag in Gemeinden mit niedriger Impfbereitschaft deutlich besser abgeschnitten – und zwar unabhängig davon, ob es sich um ländliche oder städtische Regionen handelt."
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Wahlfieber stammt ursprünglich aus österreich -
Jau. Zwar kann man die Nationalität der Mehrzahl der Nutzer nicht an den Namen festmachen, aber es scheint als würden sich deutlich mehr Piefkes hier tummelm. Ein Eindruck nur aus Internet, TV und Zeitung hat immer seine Grenzen - und das ist, was Nicht-Österreichern als Informationsquelle braucht - und erschwert eine gute Prognose. Vielleicht täuscht es, aber die Medienlandschaft in Österreich (jedenfalls die on-line zugängliche) scheint nicht nur zahlenmäßig geringer, sondern auch weniger breit gefächert.
Dazu kommt,
- daß sich einige (österreichische) Nutzer, die sich früher auch in Beiträgen eingebracht haben (und sogar das Bundesland offenbarten bzw ihren Wohnort) nicht (mehr) aktiv beteiligen.
- vielleicht auch, daß für Wahlen in Deutschland mehr und zeitnahe Informationen von Umfrage-Instituten vorliegen, die als Korrektiv für die eigene Einschätzung dienen.
die endgültige auswertung der wahl wird noch etwas dauern. sowohl die wahlen in ostdeutschland als auch die nrw haben ob mehrerer sehr kleiner parteien die bisherige methode zur ermittlung der prognosegüte in frage gestellt. auch die zwischenzeitlich gefundene lösung scheint in bestimmten konstellationen nicht wirklich zu funktionieren - das problem ist die überbewertung des mittleren absoluten prozentualen fehlers (MAPE), der bei kleinen parteien enorm ins gewicht fällt.
In der Tat - ist aber nicht neu. Das wurde schon mal diskutiert. Oder umformuliert: wie bekommt man aus den 3 Arten der Fehlerberechnung eine faire "Gesamtnote".
es könnte sein, dass wir für die auswertung der nrw österreich lediglich auf die parteien zurückgreifen, die (wieder) in den nationalrat gekommen sind. es gibt neben wahlfieber eine reihe weiterer prognosen, die die größeren parteien - mit ausnahme der fpö - richtig eingeschätzt, aber die kleinen überschätzt haben. die frage stellt sich: was wiegt schwerer, eine 2-3 prozentige fehleinschätzung bei den kleinen oder bei NEOS? ich meine: letzteres.
Fair enough.
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FPÖ punktet immer noch in impfskeptischen Gemeinden
Immerhin ist der MFG Spuk vorbei. Es gab hier ja einige Märkte Ende 2021 und Anfang 2022, bei denen sie überraschten, u.a. in Waidhofen mit 17% jeweils bei deutlichen Verlusten der ÖVP.
Kurzer Schwenk nach Deutschland. Eine Aufarbeitung der Maßnahmen während der Covid Pandemie wäre geboten. Weniger als Bühne für Schuldzuweisungen, sondern aus medizinioscher Sicht, um daraus zu lernen.
Was funktionierte, was war wirksam. Wann muß man wie früh ansetzen und wie "hart".
Die nächste Pandemie kommt bestimmt. Sie wird nicht so verlaufen wie Covid-19. Zu den erfolgreichen Ländern bei der Eindämming von Covid gehörte Südkorea. Warum, weil sie schon Erfahrungen mit Sars-1 in 2002-03 hatten und Lehren gezogen.
Nicht falsch interpretieren: am lautesten schreien gerade die, die mit Freiheit und Demokratie sehr wenig zu tun haben. Aber sie haben da einen Punkt.
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die endgültige auswertung der wahl wird noch etwas dauern. sowohl die wahlen in ostdeutschland als auch die nrw haben ob mehrerer sehr kleiner parteien die bisherige methode zur ermittlung der prognosegüte in frage gestellt. auch die zwischenzeitlich gefundene lösung scheint in bestimmten konstellationen nicht wirklich zu funktionieren - das problem ist die überbewertung des mittleren absoluten prozentualen fehlers (MAPE), der bei kleinen parteien enorm ins gewicht fällt.
Eine Fehlerquelle beim MAPE ist die Unsymmetrie zw. Prognose und Wert (und eine Singularität, wenn der gemessene Wert gegen 0 geht)
Beispiel Prognose f=0.1, Wert a=0.2 trägt bei MAPE mit 50 zur (gewichteten) Summe in % bei. Umgekehrt Prognose f=0.2, Wert a=0.1 trägt mit 100 bei.
Diese Unsymmetrie verschwindet, wenn man das symmetrisiert und statt auf a auf (a+f)/2 normiert. Für beide oben genannten Zahlenbeispiele ergibt sich dann 2/3 oder 66.6%
Siehe zB https://en.wikipedia.org/wiki/Symmetric_mean_absolute_percentage_error
Das sollte in einer Excel Formel machbar sein.
Was bleibt ist trotzdem eine klare Übergewichtung von in absoluten Zahlen kleinen Abweichungen bei kleinen Werten. Dafür gäbe es eine Lösung
Provided the data are strictly positive, a better measure of relative accuracy can be obtained based on the log of the accuracy ratio: log(Ft / At) This measure is easier to analyse statistically, and has valuable symmetry and unbiasedness properties
Aber, die ist für praktische Anwendung sehr kompliziert.
Für die Wafi Auswerung könnte man eine (fixen) Abschneidegrenze einführen, zB bei 5%
Um bei der NRW zu bleiben. Wer bei BIER statt 1% nur 0,5% daneben liegt könnte damit einen Fehler von 7% bei der FPÖ "kompensieren".
Kleiner Gag am Rande.
Wie kann man einen schnellen Check machen, ob große Mengen an Daten (Zahlen) evtl gefälscht sind: Man schaue sich die führende Ziffern an. Fälscher tendieren dazu, die "gleich" zu verteilen - ist aber falsch ... die Verteilung ist logarithmisch. Im Zehnersystem sollten mehr als 30% aller Zahlen mit einer führenden 1 oder 50% mit einer 1 oder 2.
On Deutschland haben ca die Hälte aller Großstädte eine führende 1 (daß es 50% und nicht 30% geht auf das Abschneiden in der Definition Großstadt zurück). Dito die flächengrößten Lander ...(39 der größten 100).
Interessiert vielleicht wenige, aber man kann Wetten gewinnen, wenn sich jemand einläßt.
Bevor mich jemand haftbar macht, das gilt zB nicht für Daten, die ein engem Rahmen begrenzt sind, wie zB menschliche Masse oder Körpergrösse (da wäre das Ergebnis stark von der Einheoit abhängig, wie cm oder inch, kg oder Pfund), aber für die Masse alle Säugetiere oder Vitamingehalt oder elektische Leitfähigkeit ....
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Ronnieos, du bekommst volle Punktzahl, wenn du jetzt noch erklärst, wie man die Nullhypothese testet, dass gegebene Daten aus einer Benfordverteilung stammen.
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Ronnieos, du bekommst volle Punktzahl, wenn du jetzt noch erklärst, wie man die Nullhypothese testet, dass gegebene Daten aus einer Benfordverteilung stammen.
Warum sollte ich. Du hast doch an anderer Stelle vermerkt, daß ich mit dir als Dozent und Prüfer keine gute Note bekommen werde.
In griechisch war ich nie gut. Oder in russisch.
Erzähl mir du dann, warum sich das Auge so sehr täuscht, wenn man eine Weibull-Verteilung (korrekt) angepaßt hat und Original Daten und gefittete Kurve grafisch darstellt. Weibull findet man überraschend oft in der Physik, Technik, bei Systemen .....
Aber wie lautet eine alte Regel: Wenn experimentelle Ergebnisse "seltsam" aussehen, dann hilft doppelt-logarithmisch zur Beruhigung.
Zurück zum Problem bei WaFi und dem Versuch eine "gerechte" Norm" für die Qualität von Vorhersagen definieren.
1) Was hälst du davon, beim mittleren absoluten Fehler einen cut-off zu definieren. (Man mischt Werte mit unterschiedlichem Einfluß, eine kleine Abweichung bei Kleinstparteien trägt um eine Größenordnung mehr bei als eine deutliche Abweichung bei den stärksten Parteien)
2) Wie kann man aus den drei verwendeten Maßen eine "bestmögliche" Gesamtnote bilden. (Sie haben unterschiedlichen Ursprung und vor allem eine unterschiedliche Größenordnung)
Insgesamt ist der WaFi Ansatz gut: MAE differenziert ungenügend (und man "verbessert" das Ergebnis, wenn man viele Klein- oder Kleinstparteien mitnimmt). MSE "bestraft" eine einizige aber starke Abweichung überproportional, aber für den Zweck hier (zu) stark. Zu MAPE siehe andere Beiträge.
Das Problem liegt in der Bildung einer "Gesamtnote", d.h. wie man 3 unterschiedlichen Ansätze mischt.
(Arithmetische) Mittelwertbildung - auch Mittelwert mit fester Gewichtung - ist keine perfekte Lösung.
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kurz zur info:
die kleinen parteien fließen nur bedingt in die auswertung ein, die kleinstparteien eh nicht. - es wird im weiteren bei der der ermittlung der prognosegüte darauf geachtet, dass alle erfassten umfragen und prognosen alle ausnahmslos dieselben parteien ausgewiesen haben - bei seltenen ausnahmen (wenn zb. eine parlamentspartei von wenigen anbietern nicht ausgewiesen wird)
darüber hinaus: die prognosegüte ist eine von uns künstlich geschaffene note, die sich zur leichteren einordnung an schulnoten orientieren soll. primär an dieser stelle hakt es mitunter.
es scheint aber so,, dass der sMAPE wirklich hilfreich sein könnte (und zwar in der 3. auf wikipedia beschriebenen variante). zusätzlich wird in der formel für die rechnung der prognosegüte der MAE quadriert (und zusätzlich vermutlich noch gedoppelt) und der MSE ebenfalls verdoppelt, so dass die übergewichtung des MAPE annähernd ausgeglichen wird. bei sehr guten prognosen fällt der MAPE weiterhin stärker ins gewicht, bei schlechteren prognosen überwiegen dann irgendwann MAE und MSE.
aus den drei eben beschriebenen summen (für MAE, MSE,sMAPE) wird anschließend ein mittel gebildet und aus diesem ergebnis die wurzel gezogen. sollte der mittelwert in ausnahmefällen bereits unter 1 liegen, wird abschließend quadriert und nicht wie üblich die wurzel gezogen.
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für einen check, ob dies wirklich funktioniert, wäre es hilfreich, wenn mehrere teilnehmer - subjektiv - definieren könnte, wann für sie eine prognose sehr gut (1), gut (2), befriedigend (3); ... ist. und zwar konkret anhand der werte, die die drei fehlerberechnungen MAE-MSE-MAPE ausweisen.
zb.: für ein "sehr gut" sollte ein MAE unter der zahl X vorliegen (X beim MAE vermutlich deutlich kleiner als 1); für ein gut sollte der MSE zw. x und y liegen ...etc pp
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danke an ronnieos für den hilfreichen input
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leider richtig. :-(
in österreich tun wir uns - vor allem bei nationalen wahlen - schwer mit exakten prognosen. bei den landtagswahlen sieht es zumeist besser aus.
Naja, also unter "wir" fallen da vielleicht einige Lakaien, aber nicht die großen Experten. Ich möchte hier mal die Ergebnisse eines Users darstellen, die sensationell sind, ja quasi ein Meisterstück. Dss Ergebnis quasi exakt getroffen und auch die Reihenfolge korrekt. Von ronnieos natürlich wieder mal bewusst unterschlagen, der hier den dicken Willi gibt, aber selbst gar nichts geliefert hat (dafür kritisiere ich ihn auch nicht, denn er ist ja eine Koryphäe im Bereich des Fußballs und daher ist eine Zurückhaltung in fachfremden Bereichen angebracht).
FPÖ 28,9 / 27
ÖVP 26,3 / 26
SPÖ 21,1 / 21
NEOS 9,1 / 9
GRÜNE 8,2 / 8,5
KPÖ 2,4 / 3
BIER 2 / 3
LMP 0,6 / 1
Sonstige 1,4 / 1,5
Ich denke, ich brauche den Namen des Users nicht erwähnen. So schwer war es nun aber auch nicht, kleine Parteien schneiden in Österreich traditionell schlecht ab (das Kommunisten nicht einziehen ist sowas von klar!). Das Blabler katastrophal abschneiden würde, auch klar. Einzige FPÖ / ÖVP waren etwas schwierig einzuschätzen, das beide zum Finish stark mobilisieren würden war aber auch klar.
es könnte sein, dass wir für die auswertung der nrw österreich lediglich auf die parteien zurückgreifen, die (wieder) in den nationalrat gekommen sind. es gibt neben wahlfieber eine reihe weiterer prognosen, die die größeren parteien - mit ausnahme der fpö - richtig eingeschätzt, aber die kleinen überschätzt haben. die frage stellt sich: was wiegt schwerer, eine 2-3 prozentige fehleinschätzung bei den kleinen oder bei NEOS? ich meine: letzteres.
Ich stimme dem ausdrücklich NICHT zu. Wenn ich beispielsweise die KPÖ mit 4 einschätze (statt real 2,4) dann ist das ein dramatischer, schwerwiegender Fehler, denn ich haue damit um satte 67% daneben.
Schätze ich andererseits die FPÖ nur auf 25 dann hätte ich nur um 16 % (!) danebengehauen.
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Die FPÖ ist die neue Arbeiterpartei in Österreich
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