ネイトシルバーの選挙予測モデル

ネイトシルバーは、過去の米国の選挙結果を予測することにかなり成功しており、これは彼の著書「シグナルとノイズ」に記載されています。本には、使用されたモデルのいくつかの説明が含まれており、彼のブログ投稿では、2014年の中間選挙で使用されたモデルについて説明しています。これらの説明は、より一般的な人々を対象としたものであり、統計モデルが実際にどのようなものであるか（概念的なものよりも）はそれほど具体的ではありません。

私の質問は次のとおりです。彼が使用したモデルのタイプについて、統計的に指向された説明を誰かが知っていますか？科学論文、ブログ投稿、プレゼンテーション、複製などです。彼の本は非常に興味深く、ここで私たちが話しているモデルのタイプと推定方法について学びたいと思います。

編集：誰かが終了に投票したので、私が求めていることを明確にしましょう。誰かが、概念的な説明ではなく統計的な説明を含む、ネイトシルバーが使用する予測モデルの説明への参照を提供できますか？これは、Silver自身が公開した論文である必要はありませんが、他のユーザーによるブログ投稿（または論文）でもかまいません。

ここに538のモデルの説明があります。統計的に十分かどうかはわかりません。

シルバーはベイズ法に対する彼の親和性について、 『シグナルとノイズ』などで書いています。私はこの本を見つけました。この本は、Pythonの例によるベイジアン推論について少し教えており、複雑なトピックについてはよく読んでいました。

http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/

これはWeb上で、iPythonノートブックとして入手できますが、ハード/電子書籍のコピーを購入して、著者のすばらしい作業をサポートすることもできます。