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전국 선거

이번 연습 문제에서는 다양한 복잡도 수준에서 DGP를 어떻게 모델링할 수 있는지 맛보기로 살펴봅니다.

Red와 Blue 두 정당이 있는 한 나라의 전국 선거를 생각해 볼게요. 이 나라는 50개 주로 이루어져 있으며, 더 많은 주에서 승리한 정당이 선거에서 이깁니다. 각 주에서 Red가 이길 확률 $p$가 주어졌고, 전국적으로 Red가 이길 확률을 알고 싶습니다.

분포를 이해하기 위해 DGP를 모델링해 봅시다. 각 주의 선거 결과가 확률 $p$를 갖는 이항분포를 따른다고 가정하면, Red가 지면 \(0\), 이기면 $1$이 됩니다. 그런 다음 여러 번의 선거 결과를 시뮬레이션합니다. 마지막으로, Red가 전체 주의 45% 미만에서 승리할 확률은 얼마일까요?와 같은 풍부한 질문을 할 수 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 하는 통계 시뮬레이션

강의 보기

연습 안내

  • np.random.binomial()을 사용해 p = probs, n=1로 한 번의 선거를 시뮬레이션하고 election에 할당하세요.
  • election에서 Red의 승리 평균을 outcomes에 추가하세요.
  • Red가 전체 주의 45% 미만에서 이긴 outcomes의 비율을 계산하세요. 이를 prob_red_wins로 저장하고, 이 값을 사용해 결과를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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(____))
코드 편집 및 실행