Rezultati predsedniških volitev v ZDA leta 2016 so pokazali netočnost volilnih anket in nepričakovano zmago Donalda Trumpa v Michiganu, na Floridi in v Pensilvaniji, kar je republikanskemu kandidatu omogočilo zmago na volitvah. S pomočjo regresijskega modela metode najmanjših kvadratov (OLS) smo oblikovali napovedne modele za štiri nepredvidljive, a ključne države (»battleground states«) in ocenili točnost napovedi teh modelov. Na temelju modela, ki sta ga predlagala Lewis-Beck in Tien, smo uporabili sekundarne modele, ki upoštevajo makroekonomske spremenljivke. Čeprav nam večina teh modelov ne omogoča pridobitve točnih rezultatov, so modeli, ki upoštevajo makroekonomske spremenljivke, pravilno napovedali rezultate za Pensilvanijo in Ohio.