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Nationale Wahlen

Diese Übung gibt dir einen Eindruck davon, wie du einen DGP auf verschiedenen Komplexitätsstufen modellieren kannst.

Betrachte nationale Wahlen in einem Land mit zwei Parteien – Red und Blue. Dieses Land hat 50 Bundesstaaten, und die Partei, die die meisten Staaten gewinnt, gewinnt die Wahl. Du kennst die Wahrscheinlichkeit \(p\), mit der Red in jedem einzelnen Staat gewinnt, und möchtest die Wahrscheinlichkeit für einen nationalen Sieg von Red wissen.

Lass uns den DGP modellieren, um die Verteilung zu verstehen. Angenommen, das Wahlergebnis in jedem Staat folgt einer Binomialverteilung mit der Wahrscheinlichkeit \(p\), wobei \(0\) eine Niederlage für Red und \(1\) einen Sieg bedeutet. Wir simulieren dann mehrere Wahlausgänge. Schließlich können wir reichhaltige Fragen stellen wie: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass Red weniger als 45 % der Staaten gewinnt?

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistische Simulation in Python

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Anleitung zur Übung

  • Simuliere eine Wahl mit np.random.binomial() mit p = probs und n=1. Weise das Ergebnis election zu.
  • Hänge den Durchschnitt der Siege von Red in election an outcomes an.
  • Berechne den Anteil der outcomes, bei denen Red weniger als 45 % der Staaten gewonnen hat. Speichere ihn als prob_red_wins und nutze ihn, um deine Ergebnisse auszugeben.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

outcomes, sims, probs = [], 1000, p

for _ in range(sims):
    # Simulate elections in the 50 states
    election = ____
    # Get average of Red wins and add to `outcomes`
    outcomes.append(____)

# Calculate probability of Red winning in less than 45% of the states
prob_red_wins = ____
print("Probability of Red winning in less than 45% of the states = {}".format(____))
Code bearbeiten und ausführen