
Sign up to save your podcasts
Or
In der aktuellen Folge unseres Podcasts »Streuspanne« dreht sich alles um Wahlumfragen, Prognosen und ihre Unsicherheiten.
Anlässlich der überraschend deutlichen Wiederwahl von Donald Trump werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie solche Prognosen entstehen, welche Fallstricke sie bergen und wie wir ihre Qualität bewerten können.
Schließlich stehen auch bei uns in Deutschland Wahlen vor der Tür und wir möchten wissen, ob uns eine ähnliche Überraschung wie in Amerika erwartet.
Mit den Statistik-Experten Sascha Feth und Jochen Fiedler diskutiert Esther Packullat unter anderem folgende Punkte:
· Warum Wahlumfragen keine eigentlichen Prognosen sind
· Wie sich Prognosen und Unsicherheiten mathematisch bewerten lassen
· Warum Mittelwerte aus mehreren Prognosen oft zuverlässiger sind
· Weshalb Trumps Wahlsieg 2024 zeigt, dass systematische Fehler in Prognosen ein großes Problem sind
Außerdem gibt es spannende Vergleiche zu Wettervorhersagen, Quizsendungen und sogar zur Anzahl verkaufter Schlitten!
Wir erwähnen folgende Links, Artikel und Podcasts in der aktuellen Folge:
· Streuspanne-Folge 4 »Wie funktionieren Wahlprognosen?«:
· Streuspanne Folge 20 »Viel Lärm um Bias«: https://www.itwm.fraunhofer.de/podcast-noise
· Streuspanne Folge 6 »Haben Sie schon mal in den Badesee gemacht?«: https://www.itwm.fraunhofer.de/Streuspanne-Badesee
· Streuspanne Lexikon »K wie Konfidenzintervall“: Podcast »Streuspanne –Statistik und ihre Kuriositäten«: K wie Konfidenzintervall - Fraunhofer ITWM
· US-Wahlergebnisse in den Swingstates:
· Sonntagsfrage Allensbach https://s.fhg.de/sonntagsfrage-allensbach-25
· US-Election Forecast von fivethirtyeigth.com: https://s.fhg.de/US-election-forecast
· Link zur Datei: https://s.fhg.de/datei-fivethirtyeight
· Video von INSA zu sicheren Stimmen und maximal möglichem Potential: https://s.fhg.de/insa-meinungstrend
Gestaltet unseren Podcast mit und meldet Euch!
Ihr habt ein Zahlenphänomen entdeckt, das wir besprechen
In der aktuellen Folge unseres Podcasts »Streuspanne« dreht sich alles um Wahlumfragen, Prognosen und ihre Unsicherheiten.
Anlässlich der überraschend deutlichen Wiederwahl von Donald Trump werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie solche Prognosen entstehen, welche Fallstricke sie bergen und wie wir ihre Qualität bewerten können.
Schließlich stehen auch bei uns in Deutschland Wahlen vor der Tür und wir möchten wissen, ob uns eine ähnliche Überraschung wie in Amerika erwartet.
Mit den Statistik-Experten Sascha Feth und Jochen Fiedler diskutiert Esther Packullat unter anderem folgende Punkte:
· Warum Wahlumfragen keine eigentlichen Prognosen sind
· Wie sich Prognosen und Unsicherheiten mathematisch bewerten lassen
· Warum Mittelwerte aus mehreren Prognosen oft zuverlässiger sind
· Weshalb Trumps Wahlsieg 2024 zeigt, dass systematische Fehler in Prognosen ein großes Problem sind
Außerdem gibt es spannende Vergleiche zu Wettervorhersagen, Quizsendungen und sogar zur Anzahl verkaufter Schlitten!
Wir erwähnen folgende Links, Artikel und Podcasts in der aktuellen Folge:
· Streuspanne-Folge 4 »Wie funktionieren Wahlprognosen?«:
· Streuspanne Folge 20 »Viel Lärm um Bias«: https://www.itwm.fraunhofer.de/podcast-noise
· Streuspanne Folge 6 »Haben Sie schon mal in den Badesee gemacht?«: https://www.itwm.fraunhofer.de/Streuspanne-Badesee
· Streuspanne Lexikon »K wie Konfidenzintervall“: Podcast »Streuspanne –Statistik und ihre Kuriositäten«: K wie Konfidenzintervall - Fraunhofer ITWM
· US-Wahlergebnisse in den Swingstates:
· Sonntagsfrage Allensbach https://s.fhg.de/sonntagsfrage-allensbach-25
· US-Election Forecast von fivethirtyeigth.com: https://s.fhg.de/US-election-forecast
· Link zur Datei: https://s.fhg.de/datei-fivethirtyeight
· Video von INSA zu sicheren Stimmen und maximal möglichem Potential: https://s.fhg.de/insa-meinungstrend
Gestaltet unseren Podcast mit und meldet Euch!
Ihr habt ein Zahlenphänomen entdeckt, das wir besprechen
114 Listeners
18 Listeners
9 Listeners
45 Listeners
109 Listeners
16 Listeners
19 Listeners
20 Listeners
9 Listeners
16 Listeners
8 Listeners
13 Listeners
28 Listeners
1 Listeners
0 Listeners