ПочатиПочніть безкоштовно

Загальнонаціональні вибори

Ця вправа дасть вам уявлення про те, як можна моделювати процес генерування даних (DGP) на різних рівнях складності.

Розгляньмо загальнонаціональні вибори в країні з двома політичними партіями — Red і Blue. У країні є 50 штатів, і партія, що виграє більшість штатів, перемагає на виборах. У вас є ймовірність \(p\) перемоги Red у кожному окремому штаті, і ви хочете дізнатися ймовірність їхньої загальнонаціональної перемоги.

Змоделюймо DGP, щоб зрозуміти розподіл. Припустімо, що результат виборів у кожному штаті підпорядковується біноміальному розподілу з ймовірністю \(p\), де \(0\) означає поразку Red, а \(1\) — перемогу. Потім ми моделюємо низку можливих результатів виборів. Нарешті, можемо ставити конкретні запитання, наприклад: яка ймовірність того, що Red виграє менш ніж 45% штатів?

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Змоделюйте одні вибори за допомогою np.random.binomial() з p = probs та n=1. Присвойте результат змінній election.
  • Додайте до outcomes середнє значення перемог Red у election.
  • Обчисліть частку значень у outcomes, де Red виграла менш ніж 45% штатів. Збережіть її як prob_red_wins і використайте для виведення результатів.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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(____))
Редагувати та запускати код