假设丰富和没有假设的预测：

和几位专业给竞选团队做民调的朋友交流，他们都说竞选团队内部的数据比我们在新闻里看到的民调结果准，因为新闻里播报的数字是媒体请民调公司做的某一次民调，而竞选团队背后有多家民调公司每周对上千人做调查，这些数据分析师（通常几十位）又会结合个人层面的微观特征和历年大选的选区数据把民调重新加权，所以结果比简单的一次民调要准确很多。竞选团队通过调查来测试广告语哪些更有效、候选人应该去哪里演讲。（候选人不能分身，所以候选人是最稀缺的资源。）

这些交流让我想到前段时间 Ann Selzer 在采访里讲的调查方法。她的民调是公开民调里最准的，但据她介绍，她的模型几乎没有任何假设，或者说她没有模型。她从电话数据商那里抽一定比例的座机和手机号码，电话问对方是否会去投票、准备投给谁。她只保留自己说“会去投票”那些人的答案，再把这些答案根据不同地区的人口结构加权。她用来加权的只有年龄和性别，她不看受教育程度（因为小单元内的受教育程度数据只能从每十年一次的普查中推算），她也不做“可能投票者模型”，她觉得不能假设这一次的选民人口组成和上一次的相同。

她的成名故事就是 2008 年 Iowa初选。当时她的结果显示奥巴马会战胜希拉里，但同行和希拉里团队都觉得她肯定错了，因为她的数据里有 60% 的人之前从没投过票。事实证明奥巴马确实鼓励了很多人第一次出门投票。Selzer 觉得我们没有道理假设这一次和上一次一样，她更愿意相信人们自己告诉她的。

以上两种方法好像都达到了目前民调能做到的最好，但方法一的假设非常多（网络非抽样调查+后期加权），方法二的假设几乎没有（座机和手机随机抽查+没什么后期处理）。可能结论是当你有种类丰富、时间跨度长、频率高的数据，那么后期处理可以提供准确预测。当你没有特别多的数据（例如这些帮媒体做民调的民调机构），那么还是别添加假设比较好，因为假设都来自分析师的猜测。

#播客笔记#

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【#苹果回应iPhone12开启5G续航锐减#】近日，老牌硬件网站Tom\'s Guide针对iPhone 12以及其他5G手机进行了横向续航对比测试，经过实测发现iPhone 12开启5G后，续航较4G网络下减少了多达2小时。对比三星Galaxy S20、一加8T等也处于垫底水平。为此，苹果高层给出了正面回应。

苹果公司iPhone营销副总裁Kaiann Drance做客Rich DeMuro的播客活动时表示：公司做了各方面的软件优化来确保续航水平，比如智能数据功能，即只在吞吐量高的时候切换到5G，平时则限制到4G LTE以保证续航。接下来，苹果需要和运营商一道协作做更多优化工作。https://t.cn/A6bByi9n