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Elezioni nazionali

Questo esercizio ti dà un assaggio di come puoi modellare un DGP a diversi livelli di complessità.

Considera elezioni nazionali in un paese con due partiti politici: Red e Blue. Questo paese ha 50 stati e il partito che vince nel maggior numero di stati vince le elezioni. Conosci la probabilità \(p\) che Red vinca in ciascuno stato e vuoi sapere la probabilità che Red vinca a livello nazionale.

Modelliamo il DGP per capire la distribuzione. Supponiamo che l'esito dell'elezione in ogni stato segua una distribuzione binomiale con probabilità \(p\) tale che \(0\) indichi una sconfitta per Red e \(1\) indichi una vittoria. Poi simuliamo un certo numero di esiti elettorali. Infine, possiamo porci domande interessanti come: qual è la probabilità che Red vinca meno del 45% degli stati?

Questo esercizio fa parte del corso

Simulazione statistica in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Simula un'elezione usando np.random.binomial() con p = probs e n=1. Assegna il risultato a election.
  • Aggiungi la media delle vittorie di Red in election a outcomes.
  • Calcola la frazione di outcomes in cui Red ha vinto meno del 45% degli stati. Salvala come prob_red_wins e usala per stampare i risultati.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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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