Estatística das Eleições

Toda eleição é a mesma confusão. Como uma pesquisa com 3 mil entrevistas consegue falar por 158 milhões de eleitores? Como um candidato pode ter 79,5% de chance de vitória e, ao mesmo tempo, estar em empate técnico? E por que tantas pesquisas erram para o mesmo lado?

Neste curso, o Anderson Amaral responde essas perguntas com dados reais do primeiro turno de 2026 e das pesquisas de 18 institutos. Nada de fórmula decorada: cada conceito aparece rodando no código, célula por célula, em Jupyter Notebooks prontos.

O que você vai aprender

Módulo 1. Amostra e margem de erro: por que 3 mil entrevistas bastam, de onde sai a margem de erro, por que 3 mil entrevistas podem valer como 500 e o que a margem não mede.

Módulo 2. Quando a pesquisa erra: o que os 95% de confiança realmente prometem, o que o p-valor é (e o que não é) e por que o viés é um erro que nenhuma amostra grande corrige.

Módulo 3. Da média das pesquisas à chance de vitória: como juntar várias pesquisas numa estimativa só, por que pesquisa antiga vale menos e como 200 mil simulações de Monte Carlo chegam a uma chance de vitória.

Tudo usa o mesmo agregador do portal eleicoes.scoras.com.br, com a metodologia aberta. Você vê de onde sai cada número.

Para quem é

Para quem trabalha com dados ou IA e quer dominar a estatística que sustenta os modelos. E para quem cansou de ver pesquisa eleitoral sem saber ler. Um pouco de Python ajuda, mas os scripts já vêm prontos.

O que está incluído

Cerca de 2 horas de aulas gravadas

3 Jupyter Notebooks com código e dados

E-book exclusivo do curso, com glossário, tabela de margem de erro e checklist para ler qualquer pesquisa

3 questionários, um por módulo, para fixar o conteúdo

E isso não perde a validade depois da eleição. Serve para a próxima, para pesquisa de mercado, teste A/B e qualquer decisão tomada com poucos dados.

Este é um curso de estatística, não de política. O foco é entender os números, seja qual for o seu candidato.