Wie wahrscheinlich ist eine Projektion wirklich?
Unser Nowcast liefert täglich aktuelle Projektionswerte. Die Monte-Carlo-Simulation macht sichtbar, wie belastbar diese Werte sind — für jeden Wahlkreis, 10.000 Mal durchgerechnet.
10.000 Wahlen — damit eine Zahl entsteht, der Sie vertrauen können.
Die Methode beruht auf einer einfachen Einsicht: Umfragen sind keine exakten Messungen. Jede Umfrage hat eine Fehlermarge, und dieses Konfidenzintervall ist selbst informativ — es sagt, in welchem Bereich der Wert einer Partei wahrscheinlich liegt. Die Simulation nutzt genau diese Information systematisch aus.
Eingabe: Der poll.graphics-Wahltrend
Ausgangspunkt ist der poll.graphics-Wahltrend — ein gewichteter Durchschnitt aus aktuellen Umfragen, der eine Prozentzahl je Partei liefert. Jede dieser Zahlen ist ein Mittelwert mit einer statistischen Unsicherheitsbreite.
Simulation: Umfragewerte variieren, Projektionen berechnen
Für jede der 10.000 Simulationsläufe werden die Umfragewerte aller Parteien leicht variiert — jede Partei erhält einen leicht abweichenden Wert, gezogen aus einer Verteilung um ihren Mittelwert. Diese variierten Umfragewerte fließen in die Nowcast-Formel ein und erzeugen für jeden Wahlkreis eine hypothetische Projektion. Das Ergebnis: 10.000 leicht verschiedene Projektionen.
Ausgabe: Gewinnwahrscheinlichkeit statt Punktprojektion
Nach 10.000 Läufen zählen wir: Wie oft gewinnt Partei A in diesem Wahlkreis? Wie oft Partei B? Das Ergebnis ist eine Gewinnwahrscheinlichkeit — von 0 % bis 100 %. Ein Wahlkreis, den eine Partei in über 9.000 von 10.000 Simulationen gewinnt, ist strukturell anders als einer, in dem drei Parteien je rund ein Drittel der Läufe für sich entscheiden.
Beispiel Charlottenburg-Wilmersdorf 1: Kein sicherer Sieg für die CDU.
Am Beispiel des AGH-Wahlkreises Charlottenburg-Wilmersdorf 1 wird sichtbar, was eine Simulation (hier vom 01.06.2026) leisten kann. Nach 10.000 Simulationsläufen ergab sich folgendes Bild:
| Partei | Siege | Gewinnwahrscheinlichkeit |
|---|---|---|
| CDU | 3.562 | 35,6 % |
| SPD | 3.006 | 30,1 % |
| B90/Grüne | 2.869 | 28,7 % |
| AfD | 553 | 5,5 % |
| Die Linke | 10 | 0,1 % |
Die CDU liegt am häufigsten vorne — aber mit 35,6 % Gewinnwahrscheinlichkeit ist das kein sicherer Sieg. SPD und Grüne sind dicht dran. Drei Parteien teilen sich fast 95 % der Simulationsläufe unter sich auf. Ein Wahlkreis, in dem jede leichte Verschiebung in den Umfragen das Ergebnis kippen kann.
Robust oder fragil? Das ist die eigentliche Frage.
Ein Nowcast liefert täglich eine Projektion — aber er sagt nicht, wie stabil diese Projektion ist. Genau das leistet die Monte-Carlo-Simulation: Sie testet, ob ein Ergebnis auch dann standhält, wenn die Eingangswerte leicht schwanken.
Ein robustes Ergebnis ist eines, das in nahezu allen 10.000 Läufen gleich bleibt — eine Partei gewinnt weit vor allen anderen, egal wie die Zufallsziehung ausfällt. Ein fragiles Ergebnis kippt schon bei kleinen Verschiebungen: Wenn CDU, SPD und Grüne sich die Siege fast gleichmäßig teilen, reicht eine Verschiebung von wenigen Prozentpunkten, um die Reihenfolge zu drehen.
Diese Unterscheidung ist entscheidend: Eine Punktprojektion kann für beide Typen von Wahlkreisen identisch aussehen — die Robustheit dahinter ist es nicht. Wer weiß, welche Wahlkreise strukturell vergeben und welche echt offen sind, versteht die Wahl besser. Deshalb veröffentlichen wir neben den täglichen Nowcasts mindestens einmal monatlich eine Monte-Carlo-Simulation für jeden Wahlkreis.
Der poll.graphics-Nowcast wird täglich aktualisiert und bildet die Grundlage für alle Monte-Carlo-Simulationen.
Die Wahlkreiskarten zeigen für jede Wahl nicht nur den wahrscheinlichsten Gewinner, sondern die vollständige Gewinnwahrscheinlichkeit je Partei — basierend auf 10.000 Simulationsläufen.