全國選舉

這個練習會讓你體驗如何用不同複雜度來建構一個 DGP（資料產生過程）。

想像一個只有兩個政黨（Red 與 Blue）的國家進行全國選舉。這個國家有 50 個州，贏得最多州的政黨即贏得選舉。你有 Red 在各州獲勝的機率 p，想知道 Red 在全國範圍內獲勝的機率。

讓我們來建模這個 DGP 以理解其分布。假設各州的選舉結果服從以機率 p 的二項分布，其中 0 代表 Red 落敗，1 代表 Red 獲勝。接著我們模擬多次選舉結果。最後，我們可以提出更深入的問題，例如：Red 贏得少於 45% 州別的機率是多少？

本練習屬於課程

Python 的統計模擬

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練習說明

使用 np.random.binomial()、p = probs、n=1 模擬一次選舉，指派為 election。
將 election 中 Red 的勝場平均值加入 outcomes。
計算在 outcomes 中，Red 贏得少於 45% 州別的比例。將其存成 prob_red_wins，並用它來印出結果。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

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(____))

編輯並執行程式碼