Eleição em Números
Eleições 2026 · Presidente · dados públicos do TSE
1º turno em 4 de outubro · 2º turno em 25 de outubro de 2026

Um experimento de estatística com a eleição presidencial

Este site usa os dados públicos do TSE para pôr à prova algumas ferramentas de estatística: como o país votou no 1º turno, por que a apuração parece "virar" durante a noite, o que as eleições passadas sugerem para o 2º turno e, no domingo, para onde a contagem está indo. Código aberto e contas à vista, para quem quiser conferir ou discordar.

25 DE OUTUBRO · A PARTIR DAS 17H

Apuração ao vivo

Contagem oficial e projeção do resultado final, recalculadas a cada boletim. Antes da noite, dá para ensaiar com a apuração real de 2022 ou com uma noite simulada.

Abrir o painel →
1º E 2º TURNOS

Mapa de votos

Votação para Presidente por estado e município, no 1º turno e ao vivo no 2º, com a distribuição das seções em 2026 e 2022.

Ver o mapa →
1º TURNO

A curva da apuração

A apuração reconstruída minuto a minuto, e o que acontece com a "virada" quando todos os estados apuram no mesmo ritmo.

Ver a curva →
2º TURNO

Simulação do 2º turno

20 mil simulações aplicando ao 1º turno de 2026 a migração de votos de 2014, 2018 e 2022. Os pesos e a classificação dos candidatos podem ser mudados.

Simular →
COMO É FEITO

Metodologia

Dados, premissas, o teste com a noite de 2022 e o que estes números não dizem.

Ler →

Apartidário

Os mesmos métodos valem para qualquer candidato. As cores são a convenção da imprensa (vermelho para o 13, cor histórica do PT; azul para o 22) e não indicam preferência.

Reproduzível

Os programas leem os dados abertos do TSE direto da internet. Qualquer pessoa pode rodar e chegar aos mesmos números.

Não é o resultado oficial

Simulações e projeções são estimativas com margem de erro. O resultado oficial é sempre o do TSE.

Sobre o autor

Luis Felipe Hartmann

Engenheiro de computação em Curitiba. Há dez anos trabalho com P&D de ponta a ponta: hardware, firmware, nuvem, modelos de IA em produção e os dashboards em tempo real que mostram se tudo isso está funcionando. Hoje sou diretor de engenharia numa healthtech, tenho artigos em periódicos internacionais (um deles com redes bayesianas para previsão) e faço mestrado em IA aplicada na PUCPR.

Este site é um experimento pessoal: eu queria ver até onde uma simulação de Monte Carlo, alimentada pelo 1º turno e pelo histórico das eleições anteriores, consegue chegar, e se um modelo bayesiano consegue projetar o resultado ao vivo, enquanto os boletins chegam. Uso agentes de IA para construir mais rápido; o modelo, as premissas e as checagens são meus.