政治預測

平均民意调查

结合几次民意调查的结果可以减少因为单一民调而造成的预测错误。政治预测模型会包括平均的民意调查结果，例如RealClearPolitics民意调查平均值。

Poll damping

Poll damping是在预测模型中，不使用不正确的公众意见预测指标。例如，在初选期间的民意调查，对于最终投票的预测帮助不大。越接近选举期间的民意调查，其准确性会越高。Campbell证实了在政治预测中poll damping的作用。

市场

预测市场可以针对选举有很准确的预测结果，例如Iowa Electronic Markets。在一个研究中，比较了1988年至2004年五次总统选举的964个预测，Berg et al. (2008)证实了Iowa Electronic Markets正确的比率是74%。不过damped poll也证实有很好的效果，Erikson and Wlezien (2008)比较damped poll和Iowa Electronic Markets的预测，发现damped poll比所有的市场或是模型都要好。

回归模型

政治科学家及经济学家有时会针对以往选举进行回归分析，这有助于预测政党（例如美国的民主党及共和党）的投票情形。这个资讯也有助于政党的总统候选人预测未来情势。大部分的模型至少会有一个公众意见变数、试验热点调查或是施政满意度调查。
假设有民意调查数据和每个州的先前选举结果，可以用贝叶斯统计来估计每一州针对各候选人投票的真实比例的后设分布。每一次的民意调查可以依其年龄及大小进行加权，因此在接近选举日前会产生高度动态的预测结果。