Koliko ovaj model griješi

Kad kažemo „60 posto”, desi li se 60 posto?

Ovo je jedini test koji stvarno nešto znači. Uzmemo svih 7.217 kandidata iz 2022, poredamo ih po tome koliku im je šansu model dao, i za svaku grupu prebrojimo koliko ih je stvarno izabrano. Ako brojka nešto znači, dvije kolone desno moraju biti slične.

Čita se ovako: u redu „50–65%” model je u prosjeku rekao 57,0%, a stvarno je prošlo 56,3% tih ljudi. Najveće odstupanje je na vrhu: od onih kojima je dao preko 92% prošlo ih je 85,3%, a ne 97,3%. Prosječan promašaj kroz cijelu tabelu je 0,5 postotna boda.

Koliko je imena pogodio

Strože pitanje: uzmi onoliko najvjerovatnijih ljudi koliko dom ima mjesta i vidi koliko ih je stvarno ušlo. Pogoditi ime traži da model pogodi i koliko lista dobija, i koga lista stavlja naprijed, i ko će preskočiti red ličnim glasovima.

Mandati po strankama, 2022: rekli i bilo

Predstavnički dom PSBiH

Prosječna greška 0,55 mandata · stvarni rezultat je u rasponu od 5 do 95 posto simulacija kod 100% lista

Predstavnički dom Parlamenta FBiH

Prosječna greška 1,65 mandata · stvarni rezultat je u rasponu od 5 do 95 posto simulacija kod 95% lista

Narodna skupština Republike Srpske

Prosječna greška 0,63 mandata · stvarni rezultat je u rasponu od 5 do 95 posto simulacija kod 100% lista

Skupštine kantona

Prosječna greška 1,38 mandata · stvarni rezultat je u rasponu od 5 do 95 posto simulacija kod 98% lista

Odakle rasponi

Rasponi nisu procjena osjećaja. To je izmjereno rasipanje greške ovog istog modela na 2022, i ono zavisi od dvije stvari: koliko je lista velika i da li je jednostavno nastavak jedne ranije stranke.

Greške nisu zvonolika krivulja. Velika lista koja je očigledan nastavak obično promaši malo — ali otprilike jedna od 14 promaši za mnogo. Da smo na sve to natakli jednu prosječnu širinu, raspon za SDA bi ispao besmislen, a pad neke liste u ništa i dalje sakriven. Zato svaka lista ima „uobičajeno” rasipanje i „rep”, i simulacija poseže za repom onoliko često koliko je 2022. posegnula stvarnost.

Brojevi su u logaritmu udjela: 0,20 znači da lista obično završi između otprilike 82% i 122% onoga što joj model daje.

Šta smo probali i odbacili: Model sistematski precjenjuje velike liste i podcjenjuje male. Ispravka tog nagiba je izmjerena na 2022. i isprobana. Uključuje se samo ako na istom testu smanji prosječnu grešku; ovdje stoji i kad nije, da se vidi šta je probano i zašto nije ušlo. Bez nje je greška 1,65 p.p., s njom 1,79 p.p. Nije uključena.

Gdje je nesigurnost falila

Pušten neudešen, model je griješio u dva suprotna smjera odjednom. Pojedinim ljudima je davao prevelike šanse — rekao je 97 posto za 140 kandidata iz 2022, a ušlo ih je 119 — dok je raspon mandata po stranci pokrivao stvarni rezultat gotovo svaki put, dakle šire nego devet od deset koliko obećava.

Isprobali smo dvije ručice: širu grešku u udjelima glasova i šire rasipanje ličnih glasova unutar liste. Pretpostavili smo da je problem u drugoj — da model prečvrsto vjeruje redoslijedu na listi — ali test to ne potvrđuje. Kalibraciju popravlja prva: šira greška u udjelima. Uzeta je ona, i to je jedini broj na ovom sajtu koji je namješten na ovaj test, a ne izmjeren.

Ono što tako nije popravljeno, i ovdje piše umjesto da se prećuti: rasponi mandata po strankama ostaju širi nego što bi trebali. Pišemo „u 9 od 10 simulacija između X i Y”, a na rezultatu iz 2022. je stvarni broj upadao u taj raspon u 97,9% slučajeva umjesto u oko 90. Praktično: rasponima vjerujte kao gornjoj granici neizvjesnosti, a ne kao preciznoj mjeri. Procentima uz imena vjerujte onoliko koliko tabela gore pokazuje.

Izabrano je: udjeli ×1,6, lični glasovi ×1,5. Raspon treba pokrivati oko 90 posto — raspon koji je uvijek u pravu ne govori ništa. Brier se pritom skoro ne mijenja: model ne postaje tačniji, nego prestaje tvrditi više nego što zna.

Koliko pomažu lokalni izbori

Model polazi od prošlih općih izbora i pomjeri ih onoliko koliko su se glasovi pomjerili između dvoje lokalnih. Koliko se toj brojci vjeruje nije naša odluka — isprobali smo sve i uzeli ono što je na 2022. najmanje griješilo.

Ispalo je da lokalni izbori nose 15 posto pomaka između općih izbora. To je malo, ali nije nula, i bolje je nego pretvarati se da se od 2022. ništa nije desilo.

Ankete

Ankete u BiH promašuju višestruko više od objavljene margine greške, pa u model ulaze s malom težinom. Valicon je 2014. mjerio SDA na 17 posto; SDA je dobila 27,7. Za Predsjedništvo je Suljagiću mjerio 25, dobio je 15. izvor

U aprilu 2026. su se portalima proširili rezultati navodne ankete o kandidatima za Predsjedništvo koji potiču sa satirične stranice; provjereno na Raskrinkavanju. Raskrinkavanje

Zato ankete ulaze u model, ali s malom težinom i svaka sa svojim obrazloženjem.

Većinske trke: najslabiji dio

Za Predsjedništvo i predsjednika RS nema liste ni praga — pobjeđuje jedan čovjek. Za takvu trku imamo svega 12 para „isti subjekt, dva puta zaredom” na kojima se uopšte može izmjeriti koliko se glasovi pomjeraju. Odatle širina raspona (0.6 u logaritmu), i zato tim brojkama treba vjerovati najmanje.

Šta model ne može znati

• Izlaznost. Računa udjele, ne ljude. Ako jedna strana ostane kod kuće, ovo to ne vidi.
• Opći izbori 2010. i 2014. ne postoje ni u jednom čitljivom izvoru, pa je baza samo 2018. i 2022. i test se mogao uraditi samo jednom. Zašto →
• Kompenzacijske liste iz 2018. i 2022. nisu objavljene, pa je 57 mandata u testu model morao pogađati na način na koji za 2026. neće morati — te liste za 2026. postoje i model ih čita.
• Koliko mandata jedinica bira 2026. CIK to određuje prije izbora prema broju upisanih birača; za 2026. nismo našli objavljenu odluku, pa koristimo raspodjelu iz 2022. i tu nesigurnost ubacimo u simulaciju.
• Jedan test nije dokaz. Sve gore je izmjereno na jednim izborima. Sljedeći put može biti gore.