Documentação

1. Mapa do site

O menu agrupa as abas em Presidente, Rio Grande do Sul, Senado e Sobre. A ordem dentro de cada grupo vai do modelo (antes da eleição) para a análise (depois do resultado).

2. Como ler as páginas

• Em resumo. A coluna de notas ao lado de cada seção (abaixo da seção, no celular) traz os números principais daquela parte, calculados a partir dos mesmos dados da página. As notas resumem o texto; o texto e as tabelas têm o detalhe e as ressalvas.
• Avisos de dado preliminar. Os resultados de 2026 que não vêm do arquivo oficial do TSE são marcados como preliminares e trazem a fonte (datasets/resultado-2026-*.csv, uma fonte por linha). Célula vazia ou "–" quer dizer "não encontrei número com fonte", e não zero.
• Blocos. Esquerda, Centro e Direita são uma classificação do projeto, aplicada igual em todas as abas (PT, PSB, PDT, PSOL, Rede, PCdoB, PV à esquerda; MDB, PSD, PSDB e Cidadania no centro; o resto, à direita). Não são coalizões nem base de governo.
• Voz. As abas de análise e a do 2º turno estão em primeira pessoa porque registram as leituras e as dúvidas do autor do site; esta documentação descreve os métodos em voz neutra.
• Tema. O botão do cabeçalho alterna entre automático (segue o sistema), claro e escuro. A página funciona em celular: o menu rola na horizontal e as tabelas largas rolam dentro do próprio quadro.

3. De onde vêm os dados

3.1 Histórico do TSE (2002–2022)

Os resultados oficiais vêm dos dados abertos do TSE (votacao_candidato_munzona), baixados por eleição e processados por município e zona. Para presidente, soma-se por município/UF/capital/nacional e cada candidato é classificado em um de três blocos: PT (Lula, Dilma ou Haddad, segundo o ano), anti-PT (o adversário do PT no 2º turno daquele ano: Serra, Alckmin, Aécio ou Bolsonaro) e outros. Para governador do RS, bancada legislativa do RS e Senado, soma-se por município/região/UF e candidato, lista ou partido, e os partidos são agrupados nos blocos ideológicos descritos na seção 2.

O ETL (fetch_tse.py para presidente, fetch_tse_rs.py para governador, fetch_tse_legislativo.py para deputado federal/estadual, fetch_tse_senado.py para Senador) corrige problemas comuns dos arquivos do TSE: dupla contagem entre os arquivos _BR e _BRASIL do mesmo zip, código de município sem zero à esquerda e nomes de coluna que mudam de ano para ano (resolvidos por uma lista de aliases e por colunas opcionais). O resultado agregado por UF para presidente é conferido contra os totais oficiais do TSE eleição por eleição (12/12 batendo). Para a bancada, o alocador de cadeiras (quociente eleitoral + maiores médias) reproduz as 12 distribuições reais de 2002–2022, com exceção de 1 cadeira em 2010 e 1 em 2018 no Dep. Federal, por regras de candidato específicas que não entram no modelo.

3.2 Resultados de 2026

O TSE publicou o arquivo de votação por candidato, município e zona de 2026 em 5/10. Ele traz Senador e as demais disputas estaduais, e é a fonte do Senado; o arquivo da presidencial por UF (_BR) estava só com o cabeçalho em 6/10. Por isso, o resultado nacional do presidente, o do governador do RS e a contagem das bancadas do RS ainda vêm de imprensa (Wikipedia, O Tempo, CNN Brasil, Gazeta do Povo), com a fonte de cada linha em datasets/resultado-2026-*.csv e as dúvidas em obs. Esses números são preliminares e não foram conferidos no TSE; fontes divergiram em alguns casos (por exemplo, a contagem de estados vencidos por Flávio e o PT na bancada federal) e cada divergência está registrada nas páginas de análise. Quando o TSE publicar os arquivos que faltam, os números de imprensa devem ser substituídos pelos oficiais.

3.3 Pesquisas de 2026

Para presidente, as pesquisas usadas são de Datafolha, Quaest, AtlasIntel, Real Time Big Data, Vox Brasil e PoderData (datasets/pesquisas-2026.csv; a Vox (9/10) e o PoderData (12/10) entraram depois do 1º turno, e a projeção congelada de 2/10 não a usa). Para o governador do RS, de Quaest, AtlasIntel, Real Time Big Data, Paraná Pesquisas e Neokemp, extraídas de matérias (Gazeta do Povo, CartaCapital, Band, Terra Brasil, Studio TV) porque não há um repositório único e estruturado de pesquisas estaduais (datasets/pesquisas-rs-governador-2026.csv). A bancada legislativa não tem pesquisa própria: ela usa a tendência das pesquisas do governador como proxy (seção 7). O script buscar_pesquisas.py procura candidatas novas na Wikipedia e as grava em um arquivo separado, que não altera o oficial: cada linha só entra depois de conferida na fonte.

3.4 Câmara e Senado

A bancada atual (partido de hoje de quem foi eleito em 2022) vem, para os deputados federais do RS, da API de Dados Abertos da Câmara; para os estaduais, da Wikipédia (colaborativa, não conferida com a Assembleia). Para o Senado, a API de Dados Abertos do Senado (/senador/lista/atual) dá os 81 senadores em exercício com partido, UF e fim do mandato: os 54 com mandato até 1/2/2027 ocupam as cadeiras em disputa em 2026 e os 27 com mandato até 2031 ficam (fetch_tse_senado.py atual).

4. Presidente 2026: como o modelo funciona

4.1 Ideia central

O ponto de partida é o resultado de cada UF em 2022. Em escala logit (log(p/(1−p)), que trata variações percentuais de forma mais realista que a escala linear perto de 0% e 100%), soma-se um deslocamento nacional estimado a partir das pesquisas de 2026, mais um choque regional e um ruído por UF — os dois últimos medidos nos resíduos de transições eleitorais passadas (2006 a 2022), não escolhidos à mão. Um ajuste final recalibra o deslocamento para que a média nacional ponderada bata exatamente com o total sorteado nas pesquisas.

4.2 O que vem das pesquisas (δ nacional)

Cada pesquisa entra com peso proporcional ao tamanho da amostra (ajustado por um efeito de desenho) e a um decaimento exponencial pela distância até a data de referência (meia-vida de 14 dias: pesquisa de duas semanas atrás pesa a metade). Um ajuste (WLS) estima ao mesmo tempo o nível médio de hoje, uma tendência linear no tempo e o house effect de cada instituto (o quanto cada um tende a divergir dos demais, somando zero entre eles). A incerteza final soma quatro fontes:

• a incerteza estatística do próprio ajuste;
• a incerteza de "qual seria o nível médio com outro conjunto de institutos" (variância dos house effects);
• a incerteza da tendência projetada da data das últimas pesquisas até o dia da eleição (cresce com o prazo: maior para o 2º turno que para o 1º);
• um viés histórico das pesquisas, medido pelo erro (RMSE) das pesquisas finais contra o resultado real em eleições passadas (2018 e 2022) — e, quando esse erro medido é menor que um piso assumido de 2,5 p.p. no 2º turno, prevalece o piso, porque o erro medido é de pesquisas finais, feitas dias antes da eleição, e a incerteza tende a ser maior quanto mais cedo.

O nível absoluto das pesquisas (se elas erram sistematicamente a favor de um lado) não é estimável só com as pesquisas de hoje; por isso a página mostra três cenários para o viés histórico — sem correção (padrão), metade do viés medido, e o viés medido inteiro — em vez de aplicar uma correção automática.

4.3 Choque regional e ruído por UF (medidos, não assumidos)

Comparando cada par de eleições consecutivas (2002→2006, …, 2018→2022), calcula-se o quanto cada UF se moveu em relação ao swing nacional daquele período. A parte desse resíduo que se repete dentro da mesma região geográfica (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste, Sul) é o choque regional; o que resta, específico de cada UF, é o ruído por UF. As capitais recebem o mesmo tratamento, com um ajuste adicional: o hiato entre a capital e o resto do estado, que também tem um componente comum a todas as capitais e um idiossincrático de cada uma.

4.4 Simulação de Monte Carlo

Com δ nacional (e sua incerteza) e os dois ruídos medidos, o modelo sorteia 20 mil cenários: um total nacional, um choque por região e um ruído por UF, tudo em logit. Em cada cenário, as 27 UFs são reajustadas por um deslocamento comum (via busca binária) até que a média ponderada pelos votos válidos de cada UF bata exatamente com o total nacional sorteado — ou seja, o choque regional e o ruído de UF mudam a distribuição do voto entre estados, não o total do país. As capitais são derivadas do estado simulado mais o hiato capital-estado.

4.5 Projeção do 1º turno (Lula × Flávio × demais)

Para o 1º turno especificamente, o modelo usa dois eixos independentes em logit: s = Lula/(Lula+Flávio) (o eixo lulismo×bolsonarismo) e q = (Lula+Flávio)/válidos (o peso dos dois blocos principais frente à terceira via). Cada eixo tem seu próprio total nacional (das pesquisas) e seu próprio choque regional/ruído de UF. A combinação dos dois dá o share de Lula, de Flávio (bloco anti-PT de 2022) e dos demais candidatos em cada UF, e a partir disso a chance de o 1º turno já decidir a eleição ou de ir para o 2º turno.

Diferente das primeiras semanas do projeto, essa projeção não fica mais congelada: ela é refeita a cada rodada de pesquisas nova (python atualizar.py). A versão calculada em 1/10/2026 (Lula 45,2% · Flávio 42,1% · demais 12,6%; 91% de chance de 2º turno) continua preservada só como referência histórica, na tag projecao-1turno-2026-10-01 do repositório, para comparar com o resultado real depois da eleição.

4.6 Chance de vencer o 2º turno (o card do topo)

Depois do 1º turno (4/10), o card não soma mais a chance de ganhar no 1º turno: é só o 2º turno. A chance de Lula é a probabilidade de Lula/(Lula+Flávio) passar de 50% dos válidos, com logit(s) normal centrado na estimativa das pesquisas (média dos institutos com efeito de instituto, recência e tendência) e desvio que junta a incerteza da tendência até 25/10, o erro histórico das pesquisas finais (RMSE) e o piso assumido de 2,5 p.p. Os cenários de viés (Pesquisas, ½ do viés histórico, Viés histórico) descontam o viés médio por eleição. A distribuição por estado vem do Monte Carlo com a base de 2022. Com o 2º turno perto de 50%, 1 p.p. de diferença muda a chance de Lula em cerca de 14 p.p.; a página recalcula esse número.

4.7 Agregador de pesquisas

O card logo abaixo dos cartões de previsão mostra a tendência suavizada de cada série (Lula e Flávio no 1º turno; Lula/(Lula+Flávio) no 2º; os candidatos do governador do RS, na aba do RS). Para cada dia da grade, a média é uma média ponderada das pesquisas com núcleo gaussiano de 9 dias (cada pesquisa pesa pela amostra, dividida por um efeito de desenho de 1,5, e pela distância até o dia) depois de descontar o viés de instituto: o desvio médio do instituto em relação à tendência, encolhido (equivale a 2 pesquisas "fantasma" em zero) e centrado em zero, porque o nível absoluto das pesquisas não é identificável só com elas. A faixa de 90% soma o erro amostral dos pesos, um ruído residual entre pesquisas (1,5 p.p., assumido) e uma incerteza por semana sem pesquisa perto do dia (0,35 p.p. por semana, assumida). O card também mostra as médias "brutas", sem ajuste de instituto, para comparar. Código: agregador.py e assets/agregador.js.

5. 2º turno: simulador de cenários

A aba do 2º turno não faz uma previsão: o usuário escolhe a parcela de Lula nos votos válidos da disputa a dois e o simulador mostra o que isso implica por UF. O método é o do Monte Carlo do presidente (seção 4.4) aplicado ao 2º turno: parte do 2º turno de 2022 por UF, soma em logit uma mudança uniforme, choques regionais e ruído por UF (medidos em 2002–2022) e recalibra o total para o valor escolhido. A incerteza do total nacional também é escolhida pelo usuário (padrão: o piso assumido de 2,5 p.p.). O resultado mostra a chance de Lula passar de 50%, a margem mediana, os estados-chave (chance de Lula entre 25% e 75%) e um mapa do cenário ao lado do de 2022.

A página traz ainda pontos de referência calculados com o 1º turno de 2026: o que Lula precisa captar dos votos dos demais candidatos para passar de 50% (e o mesmo para Flávio), comparado ao ganho de Lula entre os dois turnos de 2022, e a projeção de 2/10 do modelo, que é anterior ao 1º turno. As pesquisas de 2º turno feitas depois de 4/10 devem ir para datasets/pesquisas-2turno-pos-1t-2026.csv (vazio até haver pesquisa conferida); com elas, a página usa a média simples como ponto de partida do simulador.

6. Governador do RS: como o modelo funciona

A ideia geral é a mesma do modelo nacional (base histórica + deslocamento das pesquisas + choque regional/ruído medidos + Monte Carlo). A diferença é não haver um 2º lugar fixo como o bloco "anti-PT": há três candidatos competitivos (Zucco/PL, Brizola/PDT, Souza/MDB) e o 2º turno pode ser formado por qualquer par entre eles, então o modelo precisa estimar os três confrontos possíveis.

6.1 Estimando o 1º turno

As pesquisas entram como duas razões em log — log(Brizola/Zucco) e log(Souza/Zucco) — ponderadas por amostra e recência (mesmo decaimento de 14 dias do modelo nacional). A incerteza vem da própria dispersão entre as pesquisas (poucas por instituto, com house effects grandes) mais um erro sistemático assumido de 3,6 p.p. por candidato, cuja referência é o RMSE nacional medido no 1º turno presidencial — porque não existe uma série histórica de pesquisas estaduais do RS para medir isso diretamente. "Outros" (Maranata e os nanicos) entram como uma fatia fixa, a média observada nas pesquisas.

6.2 Estimando o 2º turno (qualquer par)

Para cada par possível (Zucco×Brizola, Zucco×Souza, Brizola×Souza), ajusta-se um logit simples a partir das pesquisas que trazem aquele confronto, com o mesmo piso de incerteza de 2,5 p.p. usado no 2º turno presidencial (também um valor assumido, pela falta de histórico estadual).

6.3 Chances de ser eleito e distribuição regional

O 1º e o 2º turno são simulados juntos, com uma correlação assumida (0,5) entre o resultado do 1º turno e o do 2º turno envolvendo os mesmos dois candidatos — a mesma lógica da seção 4.6, adaptada para três candidatos. Regionalmente, o RS é dividido em 8 unidades (mesorregiões do IBGE, com a Grande Porto Alegre sem a capital e Porto Alegre separada), e o ruído regional é medido nos resíduos do swing uniforme entre eleições de 2002 a 2022 — mas há só 5 transições eleitorais para medir isso, bem menos que as usadas no modelo nacional.

7. Bancada estadual e federal do RS: como o modelo funciona

A aba bancada.html (Bancada RS 2026) projeta o tamanho das bancadas de Deputado Federal (31 cadeiras pelo RS) e Deputado Estadual (55 cadeiras) para 2026. É o modelo mais indireto do site, porque não existe pesquisa de intenção de voto por partido ou por lista — a projeção parte da votação de 2022 e usa como proxy a tendência medida nas pesquisas do governador. Três passos:

1. Base 2022 nos partidos de 2026. A votação por partido de 2022 (nominal + legenda) é levada aos partidos de 2026 considerando fusões e renomeações (ex.: PTB/Patriota → PRD). Quando um deputado eleito em 2022 trocou de partido depois, uma fração μ da sua própria votação nominal acompanha a troca — μ é assumido (padrão 0,5; a página mostra os cenários 0, ½ e 1), porque não há histórico para medir quanto do eleitorado de um deputado migra com ele.
2. Ajuste pela tendência do governador. Cada partido é multiplicado pela variação do seu bloco ideológico (Esquerda/Centro/Direita) nas pesquisas do governador frente ao 1º turno de 2022, elevada a um expoente λ calibrado por backtest nas eleições de 2010 a 2022 (padrão 0,25; cenários 0, ¼ e ½). O backtest mostra que essa tendência ajuda pouco: o modelo erra em média 6,6 cadeiras trocadas por eleição (de 31 ou 55) contra 7,1 sem nenhum ajuste pela tendência.
3. Votos de partido → votos de lista → cadeiras. Os votos por partido são agregados nas federações registradas para 2026 (coligações proporcionais não existem mais desde a reforma eleitoral), com um ruído calibrado nos resíduos do próprio backtest (maior para partidos pequenos), simulado por Monte Carlo. A alocação de cadeiras usa a regra eleitoral real: quociente eleitoral + sobras por maiores médias.

No backtest de 2010–2022, a faixa de 80% de confiança do modelo cobriu cerca de 82% das cadeiras reais por lista — mas com só 4 transições eleitorais para testar, essa cobertura é uma estimativa imprecisa.

8. Senado: dados, réguas e modelo

Em 2026 o Senado renova 54 das 81 cadeiras (2 por UF; em 2022 foram 27, 1 por UF). A aba Análise do Senado usa dados oficiais: o arquivo do TSE de 5/10 (1º turno; 54 eleitos, 2 por UF) e a API do Senado. Votos "anulados sub judice" (candidaturas indeferidas) ficam fora das margens e das porcentagens. As listas de imprensa divergiram entre si em alguns estados, por isso só o TSE é usado.

8.1 Quem ganhou e quem perdeu

Cada partido de 2018 é levado ao partido de 2026 pela linhagem (DEM e PSL → União; PR → PL; PRB → Republicanos; PPS → Cidadania; PHS e PSC → Podemos; PTB, PRP e Patriota → PRD; PROS → Solidariedade). A tabela compara os eleitos de 2018, os ocupantes de hoje (partido atual, pela API do Senado, inclusive suplentes em exercício) e os eleitos de 2026. Como o Senado é majoritário, não há federações nem sobras: conta-se por partido. A reeleição casa o nome do parlamentar com o nome de urna de 2026 (9 apelidos conferidos à mão em senado.py); quem não aparece como candidato ao Senado pode ter concorrido a outro cargo, se aposentado ou usado um nome que não foi casado.

8.2 O Senado de 2027

Somam-se as 27 cadeiras de 2022 (partido de hoje) com os 54 eleitos de 2026, sem trocas de partido nem suplentes até a posse. Os limites são constitucionais: 41 é a maioria absoluta; 49 (3/5) é o piso de uma emenda à Constituição (que também precisa da Câmara); 54 (2/3) é o piso de uma condenação em julgamento de crime de responsabilidade. A página mostra a Direita sozinha e as somas com o Centro e com a Esquerda, porque a classificação em blocos é simplificada.

8.3 Réguas ingênuas

Duas referências comparam o resultado com algo simples: manter o ocupante de hoje (cada UF mantém as cadeiras da Direita que tem) e seguir a presidencial de 2022 (a UF em que o anti-PT superou o PT no 1º turno de 2022 dá as duas cadeiras à Direita). "Cadeiras trocadas" é metade da soma dos desvios por UF (a mesma conta da aba da bancada do RS). Não são previsões: são o piso que um modelo precisa superar.

8.4 Modelo: a vaga é da Direita?

Para cada eleição (2014, 2018, 2022, 2026), a chance de uma vaga da UF ser da Direita é σ(α + β · logit(x)), em que x é o voto anti-PT entre PT e anti-PT no 1º turno da presidencial da UF no mesmo dia. α (nível nacional) e β (peso da presidencial) são ajustados por máxima verossimilhança binomial, com 27 UFs por eleição. Em 2026 o x é a projeção presidencial do site (1 − mediana de Lula/(Lula+Flávio) por UF), que é praticamente o desenho de 2022 deslocado (correlação de 0,998); por isso ela não traz informação de 2026 por UF. Código: senado_modelo.py.

• O Senado se nacionalizou. β foi de −0,14 em 2014 para 0,72 em 2018, 3,49 em 2022 e 2,60 em 2026 (esta com a projeção), e a correlação por UF entre a presidencial e a parcela de vagas da Direita foi de −0,06 para 0,72.
• O nível nacional não se prevê. Com os parâmetros da eleição anterior, o modelo esperava 44,1 cadeiras da Direita em 2026 (saíram 32) e 9,4 em 2022 (saíram 19). Com o α calibrado ao total real, a distribuição entre as UFs erra 4,8 a 7,9 cadeiras trocadas, sem vantagem clara sobre a régua por ranking (ganha em 2 de 3 eleições).

9. As abas de análise do 1º turno

As quatro abas de análise (Análise, Análise do governo RS, Análise da bancada RS e Análise do Senado) seguem o mesmo roteiro: (1) o quadro geral, 2022 × 2026; (2) o que o modelo e as pesquisas previram contra o resultado; (3) detalhes (UFs, cidades, mais votados); (4) a aritmética que sobra para a próxima etapa (2º turno, maioria); (5) limites. Cada uma é gerada a partir de um CSV de resultado com a fonte de cada linha (ou dos arquivos do TSE, no caso do Senado) e dos modelos do site; nenhum número é digitado à mão na página.

• Erro do modelo. Compara-se a mediana e a faixa do modelo (as projeções de 2/10) com o resultado. No presidente, o modelo acertou Lula e errou o destino dos demais; no governador do RS, o erro de Zucco foi várias vezes maior que o erro sistemático assumido; na bancada do RS, 10 de 12 listas federais ficaram na faixa de 80%.
• Teste pós-fato (bancada do RS). Refaz a previsão da bancada com os blocos reais do governador no lugar das pesquisas, para separar erro de entrada de erro de mecanismo. Não vale como previsão, porque usa um resultado que só existe depois da eleição.
• Análise municipal. A seção "onde Lula perdeu votos" resume o estudo de Marco Faganello (FGV CEPESP), com valores guardados em datasets/analise-faganello-2026.csv e o id de cada post. É associação entre municípios, não migração de eleitores; a conta sobre o eleitorado apto foi refeita com o TSE de 2022 do repositório.

10. O que este site não cobre

11. Limites a ter em mente ao ler os números

• Sem validação ponta a ponta. O backtest de cada aba mede só a distribuição entre unidades a partir de um total/tendência já conhecido; o caminho completo "pesquisa → resultado" nunca foi testado contra uma eleição real por este modelo.
• Pouco histórico. De 4 a 5 transições eleitorais para medir choques regionais ou calibrar a bancada; o viés histórico das pesquisas é medido com 2 a 3 eleições, com erro-padrão da própria estimativa quase do tamanho do efeito.
• Falácia ecológica. O resultado agregado por UF, região ou partido não é o comportamento de nenhum eleitor individual.
• A oferta eleitoral muda a cada eleição. 2018 e as eleições de Dilma não têm Lula na disputa; o "bloco anti-PT", os blocos ideológicos do RS e as federações de partidos trocam de cara a cada ciclo.
• Parâmetros assumidos, não medidos (identificados como tal no texto acima): o piso de incerteza no 2º turno, o viés assumido para a terceira via, o erro sistemático das pesquisas do RS, a migração μ e a tendência λ da bancada, a regra das sobras de 2026.
• Abstenção e comparecimento ficam fixos nos valores da última eleição.
• Regras do TSE sobre divulgação de projeções e pesquisas devem ser verificadas antes de qualquer publicação externa destes números.
• Resultados de 2026 preliminares. Tudo o que vem de imprensa pode mudar com a totalização do TSE; as páginas de análise dizem o que foi e o que não foi conferido.
• Senado: o modelo da seção 8.4 tem 2 parâmetros e 27 UFs por eleição, 3 eleições para testar e nenhum teste com a presidencial real de 2026; a classificação em blocos é uma simplificação (a Direita de 2027 depende de contar PP, União, Republicanos e Podemos nela).

12. Código-fonte, testes e como atualizar

Todo o ETL, o ajuste das pesquisas e as simulações são Python (pandas/numpy); as simulações de Monte Carlo do presidente e do governador também existem em JavaScript equivalente, que é o que roda no navegador nas abas, com testes automatizados comparando as duas implementações. As páginas são HTML estático gerado por scripts a partir de modelos em apps/; o menu, o cabeçalho e o rodapé vêm de uma só definição (nav.py). O código é aberto, sob licença MIT, em github.com/mtgr18977/sassamaruEleicoes26.

Regras de trabalho do projeto: sem fonte, deixar vazio e anotar em obs; não apresentar baseline ou backtest como previsão sem validação ponta a ponta; checar as regras do TSE sobre divulgação de pesquisas e projeções antes de publicar números fora do site.