先日、大きな選挙が有りましたね。
何故にすぐ当確が出るのでしょう?

その仕組みを解説してみました。
解説動画はこちら




統計的なサンプリング調査を元に
最終的な判断をしていると思います。


味噌汁全体の味はおおよその検討はつくでしょう。

ここで用いられるのが
母比率の信頼区間です。




なんだかややこしいと思いますが
となっています。



さて、ここで問題を考えてみましょう。


これによると母比率の信頼区間は
最低でも56.9%、最高で63%


他に候補者がどれだけいても
過半数以上を獲得できる見込みになります。

計算式上ではサンプリングした標本数の数で
信頼区間の幅は大きく変わります。

10万票ほどの選挙区ではおよそ1%
1000票もあれば誤差は3%程度で
最終結果を導くことができます。

標本数を増やせば、区間はグッと縮まります。
開票率が上がっていけば
どんどん精度は上がりますね。

候補者同士の結果に差のない場合は
開票率100%に近付かないと
結果が出ないこともありますが

元々大差がついている選挙区では
開票率が低くても当確が出るようですね。

さてここからは
選挙区のシミュレーションをしてみましょう。

神奈川11区でシミュレーション

元セクシー担当大臣のいる選挙区の結果を用いて
シミュレーションしてみましょう。

結果は
となっていました。

データ化してみます。

#　小泉票
k = ['K']*147634
# 林票
h = ['H']*38843
# 全体の票
v = k+h

print(len(v))
print(v.count('K'))
print(v.count('H'))

186477
147634
38843

これで票のデータを用意できました。
ランダムサンプリングして結果を見てみましょう。
1%でランダムサンプリング

import random

n = len(v)//100
d = random.sample(v , n)

print(len(d))
print(d.count('K'))
print(d.count('H'))

1864
1469
395

1%時の票数は1864
小泉氏は1469票獲得
林氏は395票獲得で
小泉氏の圧勝・・・・・・

一回やっただけでは分からないですよね・・・

頑張って100回対決してみましょう。

import random
import pandas as pd

n = len(v)//100
df = pd.DataFrame(columns=['小泉票','林票'])
for i in range(100):
    d = random.sample(v , n)
    k_count = d.count('K')
    h_count = d.count('H')
    tmp = pd.DataFrame([[k_count,h_count]],columns=['小泉票','林票'])
    df = df.append(tmp)

df = df.astype('int')
df.describe()

結果から言えば
林氏はどんなに頑張っても
437票しかとれず小泉氏が圧勝です。

箱髭図にして差し上げました。


1%の時点でこれなんで
まあ、諦めろって事ですwwwwwww

政策や人柄、人気などで
相手を上回るしかないでしょうね
まあほぼ無理ゲーでしょうけど。

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