A la izquierda, los republicanos superan sus encuestas; a la derecha, los demócratas. El error se suma a la diferencia de cada contienda, en puntos de diferencia entre los dos candidatos.
Escenario activo:
Con este error fijado, queda la incertidumbre propia de cada estado, contienda y distrito.
Cámara: los 435 distritos, límites de 2026 (Census Bureau).
Nebraska, Montana, Idaho y Dakota del Sur (Senado): el republicano se enfrenta a un independiente, en azul como los demócratas.
Contiendas en las que quien lidera ya no es el favorito del pronóstico.
| Contienda | Cambio | Pronóstico | Con el error |
|---|
Con el modelo: el error elegido se suma a la diferencia prevista en cada contienda, en puntos de diferencia para el Senado y los gobernadores, en medios puntos de voto en cada distrito de la Cámara. Con el error nacional fijado, cada simulación solo sortea la incertidumbre restante: el factor sociológico de cada estado y el error de cada contienda y distrito.
Solo encuestas, sin modelo: media simple de la última ola de cada encuestadora, trabajo de campo cerrado en los últimos 30 días (60 si no hay), sin ninguna corrección. Las contiendas sin encuesta reciente conservan la diferencia del modelo (contorno punteado). Para la Cámara, a falta de encuestas en la mayoría de los distritos: resultado presidencial 2024 del distrito desplazado por la diferencia entre la media bruta del voto genérico (D +7,9) y el resultado nacional 2024 (R +1,5); encuestas de distrito cuando las hay.
Escenarios históricos. Presidenciales: resultado menos última media de encuestas en cada estado (FiveThirtyEight para 2012, 2016 y 2020; media simple de las últimas encuestas en 2024), error medio del año para los estados sin encuestas. Medio mandato: última media del voto genérico frente al voto nacional para la Cámara.
Ejemplos de correlación entre estados: Míchigan y Wisconsin 0,89, Georgia y Carolina del Norte 0,80, Nebraska y Kansas 0,97, Texas y Arizona 0,67.
Director del proyecto : William Thay
Director adjunto del proyecto : Sean Scull / Pierre Clairé
Análisis político y de datos : Matthieu Hocque / Augustin Bataille
Análisis de datos, matemáticas y validación : Florian Gérard-Mercier
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Los datos públicos utilizados siguen sujetos a sus propias condiciones: U.S. Census Bureau, Association of Statisticians of American Religious Bodies (censo religioso 2020), FiveThirtyEight, MIT Election Data and Science Lab, Federal Election Commission, Clerk of the House.