Eleição 2026 · comparador

Quem puxa o agregado pra que lado?

Para cada instituto, recalculamos o agregado excluindo aquele instituto. A diferença em pp mostra o quanto cada pesquisador puxa o resultado final pra cima ou pra baixo de cada candidato. É auditoria pública do nosso agregador bayesiano.

Baseline · todas as 10 pesquisas

Lula40.3%
Flávio Bolsonaro33.0%
Caiado4.3%
Zema2.8%

Δ se excluirmos cada instituto

Sensibilidade do agregado

Δ positivo (verde) = instituto puxa o candidato pra baixo (sem ele, sobe). Δ negativo (vermelho) = instituto puxa pra cima.

Sem CTN/MDA

Lula40.1%-0.13pp
Flávio Bolsonaro33.4%+0.40pp
Caiado4.4%+0.03pp
Zema2.8%+0.00pp

Sem Datafolha

Lula40.2%-0.08pp
Flávio Bolsonaro33.2%+0.22pp
Caiado4.5%+0.15pp
Zema2.9%+0.09pp

Sem Gerp

Lula40.8%+0.50pp
Flávio Bolsonaro32.6%-0.35pp
Caiado4.4%+0.04pp
Zema2.9%+0.10pp

Sem Indexa

Lula40.1%-0.20pp
Flávio Bolsonaro33.2%+0.23pp
Caiado4.3%-0.08pp
Zema2.8%-0.02pp

Sem Meio/Ideia

Lula40.2%-0.02pp
Flávio Bolsonaro33.1%+0.12pp
Caiado4.4%+0.04pp
Zema2.9%+0.04pp

Sem Nexus/BTG

Lula39.9%-0.39pp
Flávio Bolsonaro32.7%-0.26pp
Caiado4.3%-0.05pp
Zema2.9%+0.06pp

Sem Nexus/BTG Pactual

Lula40.3%+0.03pp
Flávio Bolsonaro32.9%-0.12pp
Caiado4.3%-0.08pp
Zema2.7%-0.14pp

Sem PoderData/Aya

Lula40.3%+0.03pp
Flávio Bolsonaro32.6%-0.39pp
Caiado4.4%+0.04pp
Zema2.8%-0.02pp

Sem Vox Brasil

Lula40.5%+0.23pp
Flávio Bolsonaro33.1%+0.10pp
Caiado4.2%-0.09pp
Zema2.7%-0.12pp

Instituto excluído	Lula	Flávio Bolsonaro	Caiado	Zema
Sem CTN/MDA	40.1%-0.13pp	33.4%+0.40pp	4.4%+0.03pp	2.8%+0.00pp
Sem Datafolha	40.2%-0.08pp	33.2%+0.22pp	4.5%+0.15pp	2.9%+0.09pp
Sem Gerp	40.8%+0.50pp	32.6%-0.35pp	4.4%+0.04pp	2.9%+0.10pp
Sem Indexa	40.1%-0.20pp	33.2%+0.23pp	4.3%-0.08pp	2.8%-0.02pp
Sem Meio/Ideia	40.2%-0.02pp	33.1%+0.12pp	4.4%+0.04pp	2.9%+0.04pp
Sem Nexus/BTG	39.9%-0.39pp	32.7%-0.26pp	4.3%-0.05pp	2.9%+0.06pp
Sem Nexus/BTG Pactual	40.3%+0.03pp	32.9%-0.12pp	4.3%-0.08pp	2.7%-0.14pp
Sem PoderData/Aya	40.3%+0.03pp	32.6%-0.39pp	4.4%+0.04pp	2.8%-0.02pp
Sem Vox Brasil	40.5%+0.23pp	33.1%+0.10pp	4.2%-0.09pp	2.7%-0.12pp

Legenda

Leave-one-out: Técnica de sensibilidade: recalcula o agregado sem cada instituto isoladamente. Se sair um instituto move muito o resultado, ele tem influência desproporcional.
Agregador bayesiano: Combina múltiplas pesquisas em uma estimativa única, ponderando cada uma por amostra, recência (decay de 14 dias) e bias histórico do instituto. Atualiza a crença prior com cada nova pesquisa.
Bias por instituto: Desvio médio histórico de cada pesquisador em relação ao resultado eleitoral real. AtlasIntel tende a sub-estimar Lula em ~2pp; Datafolha super-estima ~1pp. Aplicamos correção neutra.
pp: Pontos percentuais. Diferença absoluta entre duas porcentagens. Ex.: passar de 39% para 41% é +2pp (não +2%).
Δ (delta): Variação semana-sobre-semana em pontos percentuais. "+2pp" indica que o valor subiu 2 pp desde a leitura anterior. Zerado enquanto não tivermos histórico suficiente.
Voto esperado: % projetado pelo modelo para o 1º turno, depois de aplicar o agregador. Diferente de "probabilidade de vencer": um candidato pode ter 40% de voto esperado e 80% de chance de liderar.
Decay de recência: Pesos que decaem exponencialmente com o tempo. Half-life de 14 dias: uma pesquisa de 14 dias atrás vale metade no agregado; de 30 dias, ~25%.
Amostra (n): Número de pessoas entrevistadas. Quanto maior, menor a margem de erro. Pesquisa n=2.000 → ±2pp; n=5.000 → ±1pp. Peso no agregador é proporcional à raiz quadrada de n (não a n direto, mais conservador).

Recalculado em runtime via aggregatePolls(). Veja a metodologia para entender como o peso por amostra, recência e bias por instituto são combinados.