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Eleições nacionais

Este exercício vai dar a você um gostinho de como modelar um DGP em diferentes níveis de complexidade.

Considere eleições nacionais em um país com dois partidos políticos — Red e Blue. Esse país tem 50 estados e o partido que vence em mais estados vence a eleição. Você tem a probabilidade \(p\) de Red vencer em cada estado individual e quer saber a probabilidade de Red vencer nacionalmente.

Vamos modelar o DGP para entender a distribuição. Suponha que o resultado da eleição em cada estado siga uma distribuição binomial com probabilidade \(p\), em que \(0\) indica derrota para Red e \(1\) indica vitória. Em seguida, simulamos vários resultados de eleição. Por fim, podemos fazer perguntas interessantes como: qual é a probabilidade de Red vencer em menos de 45% dos estados?

Este exercício faz parte do curso

Simulação Estatística em Python

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Instruções do exercício

  • Simule uma eleição usando np.random.binomial() com p = probs e n=1. Atribua a election.
  • Acrescente a média das vitórias de Red em election a outcomes.
  • Calcule a fração de outcomes em que Red venceu menos de 45% dos estados. Salve como prob_red_wins e use esse valor para imprimir seus resultados.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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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