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2021 | OriginalPaper | Chapter

11. Rekonstruktion der US-Wahlergebnisse 2016: Modellierung und Simulation der Prognosen

Authors : Alexandar Schkolski, Mina Maria Zengin, Jan Demmer

Published in: Neue Algorithmen für praktische Probleme

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die US-amerikanische Präsidentenwahl im Jahr 2016 hat weltweit für Aufmerksamkeit gesorgt, da anhand der damaligen Prognosen mit der Niederlage von Hilary Clinton nicht gerechnet wurde. In diesem Beitrag geht es um die Rekonstruktion der Prognosen anhand vorhandener Umfragewerte mit dem Self-Enforcing Network (SEN) und um ein erweitertes Prognosemodell, um mögliche Gründe für die Wahl von Donald Trump aufzuzeigen.

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Literature
go back to reference Klüver C (2015) Modellierung sozialer, kognitiver und ökonomischer Prozesse durch Neuronale Netze. In: Braun N, Saam NJ (Hrsg) Handbuch Modellbildung und Simulation in den Sozialwissenschaften. Springer Fachmedien, Wiesbaden, S 547–577 Klüver C (2015) Modellierung sozialer, kognitiver und ökonomischer Prozesse durch Neuronale Netze. In: Braun N, Saam NJ (Hrsg) Handbuch Modellbildung und Simulation in den Sozialwissenschaften. Springer Fachmedien, Wiesbaden, S 547–577
go back to reference Klüver C, Klüver J, Schmidt J (2012) Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren. Springer Fachmedien, WiesbadenCrossRef Klüver C, Klüver J, Schmidt J (2012) Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren. Springer Fachmedien, WiesbadenCrossRef
Metadata
Title
Rekonstruktion der US-Wahlergebnisse 2016: Modellierung und Simulation der Prognosen
Authors
Alexandar Schkolski
Mina Maria Zengin
Jan Demmer
Copyright Year
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-32587-9_11

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