राष्ट्रीय चुनाव
यह अभ्यास आपको दिखाएगा कि अलग-अलग जटिलता स्तरों पर आप DGP को कैसे मॉडल कर सकते हैं.
मान लीजिए किसी देश में दो राजनीतिक पार्टियाँ हैं — Red और Blue. इस देश में 50 राज्य हैं और जो पार्टी सबसे अधिक राज्यों में जीतती है, वही चुनाव जीतती है. आपके पास प्रत्येक राज्य में Red के जीतने की प्रायिकता \(p\) है और आप राष्ट्रीय स्तर पर Red के जीतने की प्रायिकता जानना चाहते हैं.
आइए वितरण समझने के लिए DGP को मॉडल करें. मान लें कि हर राज्य में चुनाव का परिणाम एक बाइनोमियल डिस्ट्रीब्यूशन का पालन करता है, जिसमें प्रायिकता \(p\) है, जहाँ \(0\) का अर्थ Red की हार और \(1\) का अर्थ जीत है. फिर हम कई चुनाव परिणामों का सिमुलेशन करेंगे. अंत में, हम ऐसे समृद्ध प्रश्न पूछ सकते हैं जैसे कि Red के 45% से कम राज्यों में जीतने की प्रायिकता क्या है?
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Statistical Simulation
अभ्यास निर्देश
p = probsऔरn=1के साथnp.random.binomial()का उपयोग करके एक चुनाव सिमुलेट करें. इसेelectionमें असाइन करें.electionमें Red की जीतों के औसत कोoutcomesमें जोड़ें.outcomesके उस अंश की गणना करें जहाँ Red ने 45% से कम राज्यों में जीत दर्ज की. इसेprob_red_winsके रूप में सेव करें और परिणाम प्रिंट करने के लिए इसका उपयोग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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(____))