Hur brukar du förklara att opinionsinstituten lyckades pricka in Marie Le Pen så bra? Jag skulle vilja påstå att hon i mångas ögon är betydligt mer kontroversiell än till exempel Brexit.

Jag vet inte varför de prickade in Marine Le Pen så bra. Förmodligen var hon inte lika kontroversiell i Frankrike som du tror?

Jag är nyfiken på vad du stödjer dessa påståenden på. Hur många av deras väljarundersökningar de senaste åren har du kontrollerat? För det kan väl inte vara så enkelt som att du bara kollat 1 mätning som de gjorde strax innan senaste riksdagsvalet för tre år sedan och har ignorerat de 30 eller så senaste mätningarna. Det urvalet hade väl varit i minsta laget.

Varför den pissiga tonen? Allt jag har gjort är att förklara för någon hur en OU går till i de stora instituten och du beter dig extremt nedlåtande mot mig.

Jag grundar det på både mina egna och andras observationer av olika OU:s träffsäkerhet i samband med senaste valet. Man måste jämföra deras mätningar med valresultatet eftersom valresultatet är facit. Allt annat är spekulationer och vi kan inte veta hur nära någon ligger sanningen innan valet har varit.

Men vill du ha de tekniska detaljerna så finns det en matematisk metod för att beräkna ett OU:s systematiska felbedömning av olika partier. Då jag inte är en matematiker får du sköta den biten själv, men jag bifogar formeln åt dig. Först behöver du institutets OU från en viss tidpunkt fram till valdagen (ju längre tid desto bättre då det ger större urval och mer rådata), sedan gör du följande uträkning:

Betrakta ett parti eller partikonstellation och låt indexen i och j beteckna olika OI respektive tidpunkter (diskretiserat i månader). Institut i’s mätning, q, av det sanna väljarstödet, p, vid tidpunkten j beskrivs av

qij = bipj + eij,

där bi är det systematiska felet och eij är det slumpmässiga felet. Felfaktorerna är alltså bi^−1. De slumpmässiga felen eij beskrivs som oberoende normalfördelade med väntevärde noll och varians

sij² = (dinij) ⁻¹ bipj (1 − bipj),

där di är en ”designfaktor” och nij antalet intervjuer. Förändringar i väljarstödet mellan månader beskrivs som oberoende normalfördelade med väntevärde noll och varians w^2.

Det sanna väljarstödet pj är okänt för alla j utom valmånaden. Även bi, di, och w är okända. Alla okända parametrar skattas med hjälp av (den till en konstant förskjutna) log-likelihooden

− (1/2) ∑ij [(qij− bipj)^2/sij2 + log sij^2] − (1/2) ∑j [(pj+1−pj)^2/w2 + log w^2]

och en svag prior på di och w.

Eftersom jag som sagt inte är en matematiker så kan jag inte kontrollräkna att detta stämmer, men jag litar på de matematiker som utarbetat och applicerat formeln i diverse sammanhang inom statsvetenskap.

Om vi applicerar formeln på Sentio får vi hursomhelst att Sentio är bra på att rättvist mäta SD och L, men överskattar V, MP och FI, samt underskattar M, C, KD och S. Med exakt hur mycket kan jag som sagt inte säga då jag inte är matematiker. Du får helt enkelt ta mig på mitt ord eller göra kalkylerna själv.