Elecciones nacionales

Este ejercicio te dará una idea de cómo puedes modelar un DGP con distintos niveles de complejidad.

Imagina unas elecciones nacionales en un país con dos partidos políticos: Red y Blue. Este país tiene 50 estados y el partido que gana en más estados gana las elecciones. Conoces la probabilidad \(p\) de que Red gane en cada estado individual y quieres saber la probabilidad de que Red gane a nivel nacional.

Modelemos el DGP para entender la distribución. Supón que el resultado de la elección en cada estado sigue una distribución binomial con probabilidad \(p\) tal que \(0\) indica una derrota para Red y \(1\) indica una victoria. A continuación, simulamos varios posibles resultados electorales. Por último, podemos plantear preguntas interesantes como: ¿cuál es la probabilidad de que Red gane en menos del 45 % de los estados?

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Simulación estadística en Python

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Instrucciones del ejercicio

Simula una elección usando np.random.binomial() con p = probs y n=1. Asígnala a election.
Añade la media de victorias de Red en election a outcomes.
Calcula la fracción de elementos de outcomes en los que Red ganó en menos del 45 % de los estados. Guárdala como prob_red_wins y úsala para imprimir tus resultados.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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(____))

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