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Le podcast de PollsPosition.com, le premier site français d'agrégations de sondages et probabilités électorales. On y parle de sondages, de politique et de statistiques. Notre but : injecter plus de méthode et de rigueur scientifiques dans le traitement médiatique des sondages et des élections.

  1. ٠٧‏/٠٤‏/٢٠٢٢

    #13 Que veulent dire les marges d'erreur des sondages?

    Troisième épisode de notre série où l'on tente de répondre à vos questions. Que signifie "predire" une élection? Comment comprendre et interpréter les marges d'erreur des sondages? Au fait, si vous êtes développeur front-end (ou en connaissez un) et avez envie de nous donner un petit coup de main pour embellir le dashboard sur votre temps libre, faites nous signe 🤩 On espère que ça vous plaira, et envoyez-nous vos petits feedbacks! Liens cités dans l'épisode: Episode de podcast sur la recherche sur les marges d'erreur: https://www.learnbayesstats.com/episode/34-multilevel-regression-post-stratification-missing-data-lauren-kennedy Code du modèle des présidentielles: https://github.com/pollsposition/models/tree/master/presidential-elections Notices sur la Commission des Sondages: https://www.commission-des-sondages.fr/notices/ PollsPosition sur Twitter: https://twitter.com/pollsposition Alexandre sur Twitter: https://twitter.com/alex_andorra Rémi sur Twitter: https://twitter.com/remilouf Graphique interactif de la popularité: https://www.pollsposition.com/popularity

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  2. ٢٤‏/٠٣‏/٢٠٢٢

    #12 Les sondages sont-ils correctement traités dans les médias?

    Deuxième épisode de notre série où l'on tente de répondre à vos questions. Comment les tailles d'échantillon des sondages? Les sondages sont-ils correctement traités dans les médias? Au fait, si vous êtes développeur front-end (ou en connaissez un) et avez envie de nous donner un petit coup de main pour embellir le dashboard sur votre temps libre, faites nous signe 🤩 On espère que ça vous plaira, et envoyez-nous vos petits feedbacks! Liens cités dans l'épisode: Code du modèle des présidentielles: https://github.com/pollsposition/models/tree/master/presidential-elections Notices sur la Commission des Sondages: https://www.commission-des-sondages.fr/notices/ PollsPosition sur Twitter: https://twitter.com/pollsposition Alexandre sur Twitter: https://twitter.com/alex_andorra Rémi sur Twitter: https://twitter.com/remilouf Graphique interactif de la popularité: https://www.pollsposition.com/popularity

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  3. ٢١‏/٠٣‏/٢٠٢٢

    #11 Pourquoi donc modéliser les présidentielles?

    On vous a demandé de nous poser vos questions sur Twitter... et vous l'avez fait! Voici donc le premier épisode d'une série où l'on tente de répondre à vos questions. Pour commencer: Qui sommes-nous et pourquoi PollsPosition? Quelle est la différence entre une simple moyenne des sondages et un modèle statistique? Au fait, si vous êtes développeur front-end (ou en connaissez un) et avez envie de nous donner un petit coup de main pour embellir le dashboard sur votre temps libre, faites nous signe 🤩 On espère que ça vous plaira, et envoyez-nous vos petits feedbacks! Liens cités dans l'épisode: Code du modèle des présidentielles: https://github.com/pollsposition/models/tree/master/presidential-elections PollsPosition sur Twitter: https://twitter.com/pollsposition Alexandre sur Twitter: https://twitter.com/alex_andorra L'entreprise d'Alexandre: https://www.pymc-labs.io/ Rémi sur Twitter: https://twitter.com/remilouf Graphique interactif de la popularité: https://www.pollsposition.com/popularity Blog post détaillant le modèle de la popularité: https://alexandorra.github.io/pollsposition_blog/popularity/macron/hidden%20markov%20models/polls/2021/05/16/hmm-popularity.html

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  4. ٠٢‏/٠٦‏/٢٠٢١

    #10 Comment Modéliser la Popularité?

    Vous n'arrivez plus à suivre tous les sondages de popularité d'Emmanuel  Macron? Marre de l'effet "course de chevaux", des gens qui commentent et interprètent chaque nouvelle variation? On vous comprend! Et c'est pour ça qu'on a encore peaufiné notre agrégateur de popularité. Alexandre Andorra et Rémi Louf vous détaillent tout cela dans cet épisode, mais, en bref, notre nouveau modèle: Utilise tous les sondages Prend en compte la taille d'échantillon de chaque sondage Estime les biais statistiques des instituts et méthodes utilisées Met en perspective chacun des sondages Compare Macron aux autres présidents Au fait, si vous êtes développeur front-end (ou en connaissez un) et avez envie de nous donner un petit coup de main pour embellir le dashboard sur votre temps libre, faites nous signe 🤩 On espère que ça vous plaira, et envoyez-nous vos petits feedbacks! Liens cités dans l'épisode: Graphique interactif de la popularité: https://www.pollsposition.com/popularity Blog post détaillant le modèle: https://alexandorra.github.io/pollsposition_blog/popularity/macron/hidden%20markov%20models/polls/2021/05/16/hmm-popularity.html PollsPosition sur Twitter: https://twitter.com/pollsposition Code du modèle en libre accès: https://github.com/pollsposition/models

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  5. ١٣‏/٠٣‏/٢٠٢٠

    #9 Comment prévoir les Municipales avec un modèle Bayésien?

    Le modèle des municipales à Paris est en ligne! Mais comment fonctionne-t-il? Comment fait-il pour prévoir les résultats dans chaque arrondissement et pour chaque parti? Avec quelles matières premières est-il nourri? A deux jours du premier tour, Alexandre Andorra et Alexis Bergès vous détaillent tout cela et en profitent pour vous présenter les résultats prévus à Paris, arrondissement par arrondissement. Alors, quel parti est donné vainqueur? A quel point peut-on en être sûr? Quel sera l'impact du Covid-19? Rejoignez-nous sur votre plateforme d'écoute de podcast préférée pour cet épisode! Liens cités dans l'épisode: Les résultats du modèle: https://mybinder.org/v2/gh/AlexAndorra/pollsposition_models/master?urlpath=%2Fvoila%2Frender%2Fdistrict-level%2Fmunic_model_analysis.ipynb Le code et les données du modèle: https://github.com/AlexAndorra/pollsposition_models Le code civil français avec Git: https://github.com/steeve/france.code-civil

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  6. ٢٦‏/٠٧‏/٢٠١٩

    #8 Les électeurs votent-ils stratégiquement?

    Voici donc la deuxième partie de notre entretien avec Clémence Tricaud, doctorante au CREST et à l'école Polytechnique. Dans cet épisode, nous analysons les résultats obtenus par Clémence et son co-auteur, Vincent Pons, professeur à la Harvard Business School, dans leur papier paru dans Econometrica, intitulé "Le vote expressif et ses conséquences : analyse des seconds tours de scrutin comptant deux ou trois candidats". La question consiste à se demander si les électeurs préfèrent exprimer leur préférence réelle et voter pour le candidat qu’ils préfèrent au risque de “gâcher” leur voix, ou s'ils votent de manière stratégique pour un autre candidat, qui a plus de chances de remporter l'élection. Autrement dit, les électeurs sont-ils plutôt expressifs ou stratégiques? Nous verrons que cela semble influencer les résultats de nombreuses élections, souvent dans un sens qui reflète moins bien l'avis de la majorité, ce qui incite à remettre en question le scrutin uninominal utilisé dans la plupart des démocraties. En particulier, nous nous penchons sur deux modes de scrutin alternatifs, moins soumis au dilemme du vote utile: le jugement majoritaire, et le scrutin de Condorcet randomisé. Rejoignez-nous pour la deuxième partie de cet entretien, depuis votre plateforme d'écoute de podcast préférée ! Liens cités dans l'épisode: La note de Clémence Tricaud et Vincent Pons pour l'Institut des Politiques Publiques : https://www.ipp.eu/wp-content/uploads/2019/05/n40-notesIPP-mai2019.pdf Leur papier d'origine, dans Econometrica, y compris les annexes et fichiers de réplication : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.3982/ECTA15373 Une présentation du scrutin au jugement majoritaire: https://fr.wikipedia.org/wiki/Jugement_majoritaire Le livre Jugement Majoritaire, par Michel Balinski et Rida Laraki: https://www.amazon.fr/Majority-Judgment-Measuring-Ranking-Electing/dp/0262015137/ref=cm_cr_srp_d_product_top?ie=UTF8 Une vidéo sur le jugement majoritaire (issue d'une série passionnante sur la démocratie à l'angle de la théorie des jeux): https://www.youtube.com/watch?v=_MAo8pUl0U4 Une présentation du scrutin de Condorcet randomisé: https://fr.wikipedia.org/wiki/Scrutin_de_Condorcet_randomis%C3%A9 Une vidéo sur le scrutin de Condorcet randomisé (issue d'une série passionnante sur la démocratie à l'angle de la théorie des jeux): https://www.youtube.com/watch?v=wKimU8jy2a8 Un site pour organiser vos propres scrutins de Condorcet randomisés dans votre vie quotidienne: http://votation.ovh/

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  7. ١٥‏/٠٧‏/٢٠١٩

    #7 Mais que font les chercheurs ?

    Dans ce premier épisode post-élections, nous avons le plaisir de recevoir Clémence Tricaud, doctorante au CREST et à l'école Polytechnique. Cette interview sera découpée en deux parties. Le présent épisode revient sur le parcours de Clémence, comment elle en est venue à étudier l'économie politique, et ce qu'elle fait au jour le jour.  Nous discutons aussi de ce que fait un doctorant concrètement - qu'est-ce que ça veut dire "être chercheur" ? - et de ce que signifie la méthode scientifique - quel est le but de la recherche en économie ? Quels sont ses outils et méthodes ? Comment mettre en évidence des causalités plutôt que des corrélations ? Rejoignez-nous pour la première partie de cet entretien, depuis votre plateforme d'écoute de podcast préférée ! Liens cités dans l'épisode: La note de Clémence Tricaud et Vincent Pons pour l'Institut des Politiques Publiques : https://www.ipp.eu/wp-content/uploads/2019/05/n40-notesIPP-mai2019.pdf Leur papier d'origine, dans Econometrica, y compris les annexes et fichiers de réplication : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.3982/ECTA15373 Le site et les travaux de Paul Romer, prix Nobel d'économie 2018 : https://paulromer.net/jupyter-mathematica-and-the-future-of-the-research-paper/ et https://qz.com/1417145/economics-nobel-laureate-paul-romer-is-a-python-programming-convert/ The Atlantic, The Scientific Paper Is Obsolete : https://www.theatlantic.com/science/archive/2018/04/the-scientific-paper-is-obsolete/556676/

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  8. ٢٣‏/٠٦‏/٢٠١٩

    #6 Que retenir des Européennes (et le futur de PollsPosition) ?

    Dans cet épisode, Alexandre et Jean-Nicolas reviennent sur les performances du modèle dans le cadre des européennes 2019 : quelles ont été les principales erreurs et réussites? Comment les expliquer? Comment améliorer le modèle? Pourquoi les sondeurs se sont autant trompés sur Les Républicains et Europe Ecologie? Cette conversation vous emmènera sur le chemin de Francis Bayes, de l'entropie et de Mars, tout cela pour comprendre comment on peut définir un résultat comme surprenant... Enfin, nous analyserons pourquoi les partis d'extrême-droite et d'extrême-gauche sont régulièrement surévalués par les sondeurs, et ce que cela dit sur les incitations auxquelles ils font face. Nous discuterons aussi des conséquences à en tirer pour les prochaines élections. Pour conclure, Alexandre et Jean-Nicolas aborderont le futur de PollsPosition et de PollsPolitics. Rejoignez-nous pour cet épisode, et n'hésitez pas à laisser 5 étoiles sur votre application de podcast préférée! Source et liens cités dans l'épisode: Deux grosses erreurs des sondages, et deux partis seuls en tête : https://www.pollsposition.com/indicateurs/post_mortem_europeennes2019 Le modèle des européennes : https://www.pollsposition.com/indicateurs/forecast_europeennes2019 Le classement des sondeurs : https://www.pollsposition.com/indicateurs/classement Thread Twitter avec Mathieu Gallard : https://twitter.com/pollsposition/status/1140954483532451842 Définition de l'entropie : https://fr.wikipedia.org/wiki/Entropie Le cours de statistiques bayésiennes de Richard McElreath : https://www.youtube.com/playlist?list=PLDcUM9US4XdNM4Edgs7weiyIguLSToZRI S'abonner à la newsletter : https://contesdefaits.us15.list-manage.com/subscribe?u=65f0a6dfc250b5e8789b0900b&id=be72f73cb9

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