2016年投票模式：使用多级回归和 选前民调中的后分层(MRP)

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摘要翻译：
我们分析了2012年和2016年YouGov选举前的民调，以了解不同的人口群体在2012年和2016年的选举中是如何投票的。我们把数据按人口统计数据和州进行了细分。我们用一系列图表和地图来展示我们的发现。与该项目相关的R代码可在https://github.com/rtrangucci/mrp_2016_election/获得。
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英文标题：
《Voting patterns in 2016: Exploration using multilevel regression and
  poststratification (MRP) on pre-election polls》
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作者：
Rob Trangucci, Imad Ali, Andrew Gelman, Doug Rivers
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最新提交年份：
2018
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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英文摘要：
  We analyzed 2012 and 2016 YouGov pre-election polls in order to understand how different population groups voted in the 2012 and 2016 elections. We broke the data down by demographics and state. We display our findings with a series of graphs and maps. The R code associated with this project is available at https://github.com/rtrangucci/mrp_2016_election/.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1802.00842

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关键词：MRP econometrics Applications Demographics epidemiology 选举 数据 展示 YouGov 模式