TL; DR
Ho simulato una popolazione insicura al di sotto (sotto i dettagli ) per volte, e quindi ho misurato la probabilità di osservare un voto in congedo ≥ 51,9 % in tale popolazione simulata incerta . Questo mi ha dato la probabilità simulata che una popolazione insicura possa raggiungere un voto di congedo pari o superiore al 51,9 % .R = 1000≥ 51,9 %51,9 %
Questa probabilità simulata di congedo sotto la popolazione incerta è .0
Forse ridondante, ma ho anche fatto lo stesso ma con rimangono per misurare la probabilità che tali dubbi della popolazione per ottenere un voti rimangono .≤ 48,1 %
Questa probabilità simulata di rimanere sotto la popolazione incerta è anche .0
Pertanto, concludo che il voto sulla Brexit non è un effetto collaterale rumoroso di una popolazione incerta o confusa . Sembra esserci una ragione sistematica che li sta spingendo a lasciare l'UE.
Ho caricato il codice del simulatore qui: https://github.com/Al-Caveman/Brexit
Dettagli
Dato l' Assunzione 1 , le possibili risposte (o ipotesi) sono:
- :H0il pubblicononèsicuro.
- :H1il pubblicovuoleandarsene confiducia.
Nota: è impossibile che il pubblico voglia rimanere fiducioso perché abbiamo escluso errori di voto.
Per rispondere a questa domanda (ovvero se H0 o H1 ), provo a misurare:
- La probabilità che un incerto popolazione può raggiungere congedo voto.≥ 51,9 %
- Oppure, la probabilità che una popolazione incerta possa raggiungere rimane votata.≤ 1 - 51,9 %
Se questa probabilità è abbastanza bassa, possiamo concludere che il pubblico vuole con fiducia partire (es. ). Tuttavia, se questa probabilità è abbastanza grande, possiamo concludere che il pubblico non è sicuro di decidere Brexit (cioè H 0 ).H1H0
Per misurare questa probabilità, dobbiamo conoscere la distribuzione di una popolazione britannica incerta in un sistema di voto binario come Brexit. Pertanto, il mio primo passo è quello di simulare questa distribuzione seguendo il presupposto seguente:
- Assunzione 2: una popolazione composta da individui incerti avrà un voto casuale casuale . Cioè ogni possibile risposta ha le stesse possibilità di essere scelta.
A mio avviso, questo presupposto è giusto / ragionevole.
Inoltre, modelliamo il congedo e restiamo campagne come due processi distinti come segue:
- Processo con l'uscita O ferie = [ l 1 , l 2 , ... , l n ] .PpartireOpartire= [ l1, l2, ... , ln]
- Il processo con l'uscita O rimane = [ r 1 , r 2 , … , r n ] .PrimanereOrimanere= [ r1, r2, ... , rn]
dove:
- è la popolazione totale del Regno Unito (include i non votanti).n
- i∈{1,2,…,n}li,ri∈{0,1}01
soggetto al seguente vincolo:
- io ∈ { 1 , 2 , … , n }liorio1lio= 1rio= 0rio= 1lio= 0io{ 1 , 2 , ... , n }
Opartire= [ 1 , 0 , 0 ]3
Orimanere= [ 0 , 1 , 0 ]3
Opartire[ 3 ] = Orimanere[ 3 ] = 0
33 , 568 , 18451,9 %100 - 51,9 = 48,1 %
- n = 33 , 568 , 184
- 33 , 568 , 184 × 0.519 = 17 , 421 , 887.496
Σi = 133 , 568 , 184Opartire[ i ] = 17 , 421 , 887.496 ≈ 17 , 421 , 887
- 33 , 568 , 184 × ( 1 - 0,519 ) = 16 , 146 , 296.504
Σi = 133 , 568 , 184Orimanere[ i ] = 16 , 146 , 296.504 ≈ 16 , 146 , 297
Pertanto, definiamo le matrici di output come segue:
- i ∈ { 1 , 2 , … , 17421887 }Opartire[ i ] = 1
- i ∈ { 17421887 + 1 , 17421887 + 2 , … , 33568184 }Opartire[ i ] = 0
- i ∈ { 1 , 2 , … , 17421887 }Orimanere[ i ] = 0
- i ∈ { 17421887 + 1 , 17421887 + 2 , … , 33568184 }Orimanere[ i ] = 1
- i ∈ { 1 , 2 , … , 33568184 }Oincerto , m[ i ] = CC{ 0 , 1 }mOincerto , mOincerto , mOincerto , 1= Oincerto , 20.533 , 568 , 184
ppartire
ppartire= 1RΣm = 1R{ 10if ( ∑33 , 568 , 184i = 1Opartire[ i ] ) ≤ ( ∑33 , 568 , 184i = 1Oincerto , m[ i ] )altro
ROincerto , m è definito.
primanere
primanere= 1RΣm = 1R{ 10if ( ∑33 , 568 , 184i = 1Orimanere[ i ] ) ≥ ( ∑33 , 568 , 184i = 1Oincerto , m[ i ] )altro
R = 1 , 000
total leave votes: 17421887
total remain votes: 16146297
simulating p values............ ok
p value for leave: 0.000000
p value for remain: 0.000000
In altre parole:
- ppartire= 0
- primanere= 0