|
출처: 경제 원문보기 글쓴이: 가을아침
선거 결과는 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)인 몬테카를로시뮬레이션을 이용하면 과거 선거결과나 여론조사를 토대로 간단히 선거 결과를 만들 수(예측할 수) 있습니다.
몬테카를로 시뮬레이션의 시행을 위한 절차로는
1 단계 확률변수의 확률분포를 얻고 (과거 선거결과나 여론조사)
2 단계 누적확률분포를 설정 단계(예: 성장곡선인 로지스틱함수)
(“그루터기추억”님의 로지스틱함수에 의해 사전에 계산된 ...)
3 단계 확률변수의 값이나 값의 범위를 나타내기 위해서 적절한 난 수의
집합-난수의 구간-을 할당한다.
4 단계 무작위표본추출을 이용하여 시뮬레이션실험을 실시
5 단계 마지막으로 행동방안을 설계·시행하고 통제한다.
에를 들어 A 후보의 지지율이 51.6 %
B 후보의 지지율이 48.0 % 로 예측 되는 경우(원하는 경우)
먼저 몬테카를로시뮬레이션의 이해를 돕기 위하여 간단한 예를 들어 본다면
컴퓨터에서 난수(random number)를 1,000개를 발생시켜 각 숫자를 투표로 간주하고 적절한 난 수의 집합-난수의 구간-을 할당한다. (1000표)
이 중 516개 숫자가 나오면 A 후보 표로
(예: 1~516 숫자(516개)를 A 후보에게 할당*)
이 중 480개 숫자가 나오면 B 후보 표로
(예: 520~999 숫자(480개)를 B 후보에게 할당*)
* 숫자는 자유자재로 할당 가능
** 난수(Random Number) 의 자리수가 많아지더라도(투표수가 많아져도)
난수(Random Number) 끝자리는 XXXOOO -> OOO은 000 에서 999 까지 입니다
할당하면 A 후보의 득표율이 51.6 %, B 후보의 득표율이 48.0 %가 됩니다.
실제 선거에 적용할 경우
A 후보에게
0~ 999 까지 숫자 중 모든 홀수(500개)를 할당하고
960~990 까지 숫자 중 모든 짝수(16개)를 할당하면(전체 숫자 516 개)
B 후보에게
0~ 958 까지 숫자 중 모든 짝수(480개) 에게 할당한 후 (전체 숫자 480 개)
개표에 적용하면 됩니다.
만일, 이와 같은 몬테카를로시뮬레이션을 선거 결과를 만드는데 활용하려면
단계 1, 확률변수의 확률분포를 얻고 (과거 선거결과나 여론조사)
단계 2, 누적확률분포를 설정 단계(예: 성장곡선인 로지스틱함수)
(“그루터기추억”님의 로지스틱함수에 의해 사전에 계산된 ...)
단계 3, 확률변수의 값이나 값의 범위를 나타내기 위해서 적절한 난 수의
집합-난수의 구간-을 할당한다.
단계 4, 무작위표본추출을 이용하여 시뮬레이션을 통하여
결과를 만들면 됩니다.
예를 들어 1번 투표함을 개표하여 22,550표가 개표 된 경우
컴퓨터에서 난수(random number)를 22,550개를 발생시켜 A 후보와 B 후보에게 할당된 숫자에 적용하면 A 후보의 득표율이 51.6 %, B 후보의 득표율이 48.0 %가 됩니다.
일반적으로 부정선거의 경우
개표결과 = 실제 득표 + 부정 득표
(Recorded Vote = True Vote + Fraud factor)
으로 이루어지기 때문에 몬테카를로 시뮬레이션을 할 때
여론조사결과 A 후보: 48.0 %, B 후보의 득표율이 48.0 % 인 경우
A 후보에게 480개 숫자를 할당하고,
B 후보 480개 숫자를 할당한 후,
나머지 숫자 중 36개를 A 후보에게 할당하면
A 후보: 51.6 %, B 후보의 득표율이 48.0 % 이 되게 됩니다.
이와 같은 원리를 전국 개표소에 적용하면 되고
전체득표 = ∑ Xi ? Yi
(Xi : i 개표소의 득표율, yi : i 개표소의 개표 수)
로 집계하면 됩니다.
첫댓글 아고라서 옮겨 놓습니다.
와우 ~ 이런식으로 하면 영구집권도 가능하겠네요.