단일 실제 미래 이벤트의 가능성 : "Hillary의 우승 확률이 75 %입니다"라고 말할 때의 의미는 무엇입니까?


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선거는 일회성 사건이므로 반복 할 수있는 실험이 아닙니다. 그래서 정확히 문 무엇을 않는다 "힐러리가 승리의 75 %의 확률" 기술적으로 의미? 직관적 또는 개념적 정의가 아닌 통계적으로 올바른 정의를 찾고 있습니다.

저는 토론에서 나온이 질문에 답하려고하는 아마추어 통계 팬입니다. 나는 그것에 대한 객관적인 반응이 있다고 확신하지만, 나는 그것을 스스로 생각 해낼 수 없다 ...


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여론 조사는 확률 론적 추정을하지 않고 추가적인 맥락이 없기 때문에,이 진술은 예측 시장 중 하나 (예 : 아이오와 전자 시장)의 결과에 근거한 것 같습니다 ( tippie.uiowa.edu/iem 참조 ). 자세한 설명은 방법론 페이지 또는 예측 시장에 대한 많은 논문을 참조하십시오.
Mike Hunter

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여기서 중요한 문제는 고유 한 (즉, 일회성) 이벤트에 확률을 첨부 할 수 있는지 여부입니다. 여기서 공정한 주사위를 여러 번 굴리면 비율의 비율에 따라 경험적 확률을 적용 할 수 없습니다. 6을 굴리면 1/6에 접근합니다. " 그러나 단순한 주관적 신념이 여전히 "확률"과 같이 실제로 행동해야 한다는 주장이있다.보다 기술적으로 확률의 공리를 따라야한다. 따라서이 질문에 대한 철학적 인 접근 방식은 소위 Dutch Book argument를 참조 할 수 있습니다 .
Silverfish

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일어날 확률이 75 % 인 것의 75 %가 일어날 것입니다.
immibis

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성명서의 출처에 따라 다릅니다. 경우에 따라 (예 : fivethirtyeight.com의 확률 평가와 같이) 일부 모델에서는 확률을 나타내지 만 다른 경우에는 다른 상황과 관련이있을 수 있습니다.
Glen_b

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설문 조사에서 클린턴의 예상 결과가 이길 것이지만 숫자 의 신뢰 구간은 실제 결과가 예상 결과 와 같지 않을 확률이 25 %라는 것입니다.
JimmyB

답변:


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지금까지 제공된 모든 답변이 도움이 되긴하지만 통계적으로 정확하지는 않으므로 자세히 살펴 보겠습니다. 동시에 이번 선거에 초점을 맞추기보다는 일반적인 답변을 드리겠습니다.

클린턴이 선거에서 승리하는 것과 같은 실제 사건에 대한 질문에 대답 할 때 가장 먼저 염두에 두어야 할 것은 항아리에서 다양한 색상의 공을 꺼내는 것과 같은 구성 수학 문제와는 달리 질문에 대답 할 수있는 독특하고 합리적인 방법이므로 고유 한 합리적 대답은 아닙니다. 누군가가 "힐러리가 승리 할 확률이 75 %입니다"라고 말하고 선거 모델, 설명에 사용한 데이터, 모델 검증 결과, 배경 가정, 설명 여부를 설명하지 않는 경우 '인기 투표 나 선거 투표 등을 언급하고 있는데, 그들이 실제로 의미하는 바를 말하지 않았으며, 예측이 좋은지 평가할 수있는 충분한 정보를 제공하지 못했습니다. 게다가

통계학자가 클린턴의 확률을 추정하기 위해 사용할 수있는 절차는 무엇입니까? 실제로 어떻게 문제를 해결할 수 있을까요? 높은 수준에서 확률 자체에 대한 다양한 개념이 있으며, 그중 가장 중요한 두 가지가 잦은 편과 베이지안입니다.

  • X1,X2,X1,X2,,Xnn

  • A의 베이지안 보기, 확률 (또는 실제 믿음, 당신이 주관 베이지안있어 여부에 따라하지 않을 수 있습니다) 사실성이나 신뢰성의 정도를 나타냅니다. 클린턴이 승리 할 확률이 75 %라는 것은 그녀가 이길 확률이 75 %라는 것을 의미합니다. 창의성은 확률의 기본 법칙 ( 베이 즈 정리 와 같은 )과 공동 사건의 확률이 한계 확률의 한계 확률을 초과 할 수 없다는 사실 내에서 자유로이 (모델 또는 분석가의 기존 신념에 따라) 자유롭게 선택할 수 있습니다. 구성 요소 이벤트). 이러한 법률을 요약하는 한 가지 방법은 이벤트 결과에 베팅을하고 도박꾼에게 귀하의 신용도에 따라 배당률을 제공하면 도박꾼이 네덜란드 도서를 만들 수 없다는 것 입니다당신에게, 즉, 이벤트가 실제로 어떻게 진행되는지에 관계없이 돈을 잃을 것을 보장하는 일련의 베팅.

확률에 대한 빈번한 관점 또는 베이지안 관점을 고려하든, 데이터를 분석하고 확률을 추정하는 방법에 대한 결정은 여전히 ​​많이 있습니다. 아마도 가장 많이 사용되는 방법은 선형 회귀와 같은 파라 메트릭 회귀 모델을 기반으로하는 것입니다. 이 설정에서 분석가는 매개 변수라는 숫자의 벡터로 색인이 생성되는 모수 분포 군 (즉, 확률 측정 )을 선택합니다. 각 결과는 분석가가 결과를 예측하는 데 사용하고자하는 알려진 값 (실업률과 같은) 인 공변량에 따라 변환 된이 분포에서 추출 된 독립적 인 랜덤 변수입니다. 분석가는 데이터와 최소 제곱 과 같은 모형 적합 기준을 사용하여 모수 값 추정치를 선택합니다.또는 최대 가능성 . 이 추정값을 사용하여 모형은 공변량의 주어진 값에 대한 결과 예측 (아마도 단일 값, 가능 하면 간격 또는 다른 값 세트)을 생성 할 수 있습니다. 특히 선거 결과를 예측할 수 있습니다. 모수 적 모형 외에 비모수 적 모형 (즉, 무한히 긴 모수 벡터로 색인화 된 분포 군에 의해 정의 된 모형)과 데이터가 전혀 생성되지 않은 모형을 사용하는 예측 된 값을 결정하는 방법이 있습니다 , 등 가까운 이웃 분류임의 숲 .

예측을 생각해내는 것이 한 가지 일이지만, 그것이 좋은지 어떻게 알 수 있습니까? 결국, 충분히 부정확 한 예측은 쓸모없는 것보다 나쁩니다. 예측 테스트는 더 큰 모델 유효성 검증 방법의 일부입니다. 즉, 주어진 모델이 주어진 목적에 얼마나 적합한 지 정량화합니다. 예측을 검증하는 데 널리 사용되는 두 가지 방법은 교차 검증 및 모델을 맞추기 전에 데이터를 학습 및 테스트 하위 집합으로 분할하는 것입니다. 데이터에 포함 된 선거가 2016 년 미국 대통령 선거를 대표 할 정도로 예측을 검증하여 얻은 예측 정확도 추정치는 2016 년 미국 대통령 선거에 대한 예측이 얼마나 정확한지를 알려줍니다.


나는이 답변을 많이 좋아하며, 두 가지 일반적인 관점이 내가 기대했던 것임을 지적했습니다. 그래도 더 적었을 것이라고 생각합니다.
Mike Wise

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이미 몇 가지 간결한 답변이 있습니다. 더 완전한 것을 시도하고 싶었습니다.
Kodiologist

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나는 잦은 견해가 참을 수 없다고 생각한다. 선거와 같은 사건은 본질적으로 비 임의입니다. 정확히 같은 조건에서 백만 번 선거를 반복하면 동일한 결과를 백만 번 얻을 수 있습니다. 우리는 조건에 대한 불완전한 지식을 보완하기 위해 모형에 무작위성을 무작위로 도입했습니다.
Stefan

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그것은 통계 철학에서 논란의 여지가없는 문제가 아닙니다. 내 자신의 견해는 말 그대로 사실이 아닌 모델이지만 일부 모델은 다른 모델보다 더 유용하다는 것입니다.
Kodiologist

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통계 학자들이 이진 결과를 예측하려고 할 때 (힐러리 승리 대 힐러리가 승리하지 않음), 그들은 우주가 상상의 동전을 던지고 있다고 상상합니다-머리, 힐러리 승리; 그녀는 꼬리를 잃는다. 일부 통계 학자에게는 동전이 결과에 대한 신뢰도를 나타냅니다. 다른 사람들에게 동전은 우리가 같은 상황에서 계속해서 선거를 되 찾을 때 일어날 수있는 일을 나타냅니다. 철학적으로 말하면, 미래의 사건이 불확실하다고 말할 때, 숫자를 끌어 들이기 전에도 무슨 의미인지 알기가 어렵습니다. 그러나 우리는 숫자의 출처를 볼 수 있습니다.

선거의 현재 시점에서, 우리는 여론 조사 결과를 가지고 있습니다. 예를 들어, 오하이오 주에 1000 명이 설문 조사를했습니다. 40 % 지원 트럼프, 39 % 지원 Hillary, 21 %는 미정입니다. 각 민주당, 공화당 (및 기타 미량 정당) 후보에 대한 이전 선거와 유사한 여론 조사가있을 것입니다. 지난 몇 년간 성과도있었습니다. 예를 들어, 7 월 여론 조사에서 40 %의 투표를 한 후보가 이전 선거 10 건 중 8 건을 차지했다는 것을 알고있을 것입니다. 또는 10 개 선거 중 7 개 선거에서 민주당이 오하이오를 점령했다. 오하이오가 텍사스와 어떻게 비교되는지 알 수 있습니다 (아마도 같은 후보를 선택하지 않을 수도 있음). 미정의 투표가 어떻게 진행되는지에 대한 정보가있을 수 있습니다.

따라서 이전 선거를 고려할 때 선거 동전이 이미 여러 번 던져 졌다고 말할 수 있습니다. 같은 선거가 4 년마다 재개되지는 않지만, 우리는 그 선거가 일종의 척을 할 수 있습니다. 이 모든 정보를 통해 여론 조사원은 올해의 결과를 예측하기 위해 복잡한 모델을 구축합니다.

Hillary의 75 %의 우승 확률은 "오늘"지식 상태와 관련이 있습니다. 자신이 가지고있는 주에서 그녀가 "지금"가지고있는 여론 조사 결과의 종류를 가진 후보자가 선거 운동 전반에 걸친 여론 조사의 경향을 감안할 때, 4 년 중 3 번의 선거에서 선거에서 승리한다고 말하고 있습니다. 이제 모델이 8 월의 여론 조사 상태를 기반으로하므로 우승 확률이 변경 될 것입니다.

미국은 여론 조사가 시작된 이래로 통계적으로 많은 수의 선거를하지 않았습니다. 또한 70 년대의 폴링 트렌드가 여전히 적용되는지 확신 할 수 없습니다. 그래서 그것은 모두 약간 불안합니다.

결론은 힐러리가 취임 연설을 시작해야한다는 것입니다.


1
그녀는 여전히 지명 수락 연설을 먼저 통과해야합니다.
WBT

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통계 학자들이 이것을 말할 때, 그들은 승리의 여백이나 투표의 몫을 언급하지 않습니다. 그들은 다수의 선거 시뮬레이션을 진행하고 있으며 각 후보자가 얻는 투표의 비율을 세고 있습니다. 많은 강력한 대통령 모델에 대해 각 주에 대한 예측이 있습니다. 일부는 가까우며 경기가 여러 번 진행되면 두 후보 모두 이길 수 있습니다. 예측 간격이 여러 번 0의 승리 마진과 겹치므로 이항 반응이 아니라 시뮬레이션이 더 정확히 무엇을 기대해야하는지 알려줍니다.

: FiveThirtyEight의 방법론 페이지는 후드 아래에 무엇을 좀 더 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다 http://fivethirtyeight.com/features/a-users-guide-to-fivethirtyeights-2016-general-election-forecast/


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이 질문과 매우 관련이있는 괴물 공학 라디오 에피소드가 있습니다 (일반적으로 선거의 세부 사항이 아님). 여기에서 Stephen Dubner는 미국 정치 기관의 프로젝트 리드를 인터뷰하여 세계 정치 사건을 예측하는 가장 좋은 방법을 결정했습니다.

그것은 또한 대부분의 사람들보다 정치에 대해 더 많이 알도록 도와줍니다. 나는 그들이 잘하기 위해 거의 필요한 조건이라고 말할 것입니다. 그러나 매우 똑똑하고 친근한 사람들이 많기 때문에 충분하지 않습니다. 매우 영리한 사람들이 많이 있으며 고유 한 이벤트에 확률을 부여하는 것이 불가능하다고 생각합니다 .

그런 다음 하지 말아야 할 것에 대해 토론합니다.

이런 유형의 질문을하면 대부분의 사람들은 “독특한 역사적 사건으로 보이는 것에 확률을 어떻게 할당 할 수 있을까요?” 라고 말할 수 있습니다 . 우리가 실제로 할 수있는 최선의 방법은 모호한 언어를 사용하고, 모호한 언어를 예측하는 것입니다. 우리는“이런 일이 일어날 수 있습니다. 이런 일이 일어날 수 있습니다. 이런 일이 생길 수 있습니다.”그리고 어떤 일이 일어날 수 있다고 말하는 것은 많은 것이 아닙니다.

그런 다음 에피소드는 가장 성공적인 예측자가 이러한 확률을 추정하는 데 사용 된 방법론으로 진행되어 비공식적 인 베이지안 접근법을 옹호합니다.

아프리카 독재자 나 그 나라에 대해 아는 바가 없습니다.이 독재자에 대해 들어 본 적이없고,이 나라에 대해 들어 본 적이 없으며, 기본 요금 만보고“음, 마치 약 87 %입니다.”이것은 나의 초기 직감 추정치입니다. 그렇다면 "무엇을해야합니까?"라는 질문이 있습니다. 그렇다면 나라와 독재자에 대해 배우기 시작합니다. 그리고 문제의 독재자가 91 세이고 전립선 암을 앓고 있다는 사실을 알게되면 내 확률을 조정해야합니다 . 그리고 수도에 폭동이 있고, 그 사건에서 군사 쿠데타의 암시가 있다는 것을 알게되면 다시 내 확률을 조정 해야합니다 . 그러나 기본 속도 확률로 시작하는 것이 최소한 초기에 타당성 야구장에있게하는 좋은 방법입니다.

이 에피소드는 미래를 예측할 때 덜 끔찍하게하는 방법 이라고 하며 매우 재미있는 이야기입니다. 이런 종류의 것에 관심이 있으시면 확인해 보시기 바랍니다.


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+1. 에서 이전 게시물 나는 실행 예를 들어이 방법을 스케치. 나는 베이지안 대 빈번한 토론에 대해 중립적 인 방식으로 그것을하고자했는데, 베이지안 방법은 확률을 추정하거나 예측을하거나 유일하게 독특한 사건에 대한 유용한 정보를 제공하는 유일한 수단이 아님을 나타냅니다. 나는 그러한 분석에서 어떤 역할 확률이 어떤 역할을하는지 정확히 파악하려고 시도했고, 암시 적으로 확률을 정확하게 평가할 필요성을 강조하기 위해 (비 정보적인 방식으로 확률을 높이기보다는).
whuber

1
이 실과 관련된 것은 소위 "뜨거운 손"논쟁입니다. Gambler 's and Hot Hand Fallacies가 놀란 제목의 독특한 논문에서 ? Miller와 Sanjuro는 "뜨거운 손"의 존재를 부인하는 데있어 수십 년 동안 문헌이 잘못되었다는 확실한 증거를 제시합니다. 역사적 문헌은 iid Bernoulli 시행의 무조건 확률을 기반으로 한 반면 동일한 시행의 유한 순서의 조건부 확률은 뜨거운 직관을 확인합니다. 선거와 마찬가지로,이 선거를 조건부 확률 론적 결과의 결과로 취급 할 수 있습니다.
Mike Hunter

15

2016 년 선거는 실제로 일회성 사건입니다. 그러나 동전 던지기 또는 주사위 던지기도 마찬가지입니다.

누군가 후보자가 75 %의 확률로 이길 확률이 높다고 주장하면 결과를 예측하지 않습니다. 그들은 주사위의 모양을 알고 있다고 주장합니다.

선거 결과는 이것을 무효로 할 수 없습니다. 그러나 그들이 75 %에 도달하기 위해 사용하는 모델이 많은 선거에 대해 테스트되면 예측 가치가 제한적인 것으로 보일 수 있습니다. 또는 귀중한 것으로 태어날 수도 있습니다.

물론, 일단 가치있는 예측자가 후보들에게 알려지면 그들의 행동을 바꿀 수 있고 모델을 무관하게 만들 수 있습니다. 또는 비율이 모두 불려질 수 있습니다. 아이오와에서 어떤 일이 일어나는지보십시오.


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"그들은 주사위의 모양을 알고 있다고 주장합니다."
WBT

@ WBT, 아니 그건 완전히 잘못된 메시지입니다. 75 %는 주사위 롤과 같은 임의의 사건을 통제하기 위해 추정되는 (물리적) 영아와는 아무런 관련이 없습니다. 그들은 확실성이 75 % 정도라는 것을 의미합니다
innisfree

1
@innisfree 은유는 여전히 유용합니다. 귀하가 동의하지 않는 다른 답변에 대한 귀하의 의견에 의해 귀하의 의견을 인정하지만 (다른 답변을 게시 할 수 있음) 75 %는 결과 확률 분포가 4면 (피라미드) 주사위의 것과 같다고 주장하는 사람입니다 4면 중 "힐러리"라고 표시되어 있습니다. 레이블을 포함하도록 "모양"을 고려하면 은유가 조금 더 잘 흐릅니다.
WBT

6

누군가 "힐러리가 이길 확률이 75 %"라고 말하면, 힐러리가 이기면 한 사람이 25 달러를 받고 힐러리가 이기지 않으면 다른 사람이 75 달러를 얻는 베팅을 제안했다면, 공정한 내기이며 양쪽을 선호 할 특별한 이유가 없습니다.

이 비율은 일반적으로 예측 시장에서 나옵니다. 여기에는 사용 가능한 모든 정보가 요약되어 있으며 대부분의 이벤트를 예측하는 분석 방법보다 성능이 뛰어납니다.

예측 시장은 사람들에게 특정 사건의 발생 여부에 대해 베팅 할 수있는 기회를 제공합니다. 그 결과는 제안의 양쪽에있는 사람들 사이의 협상에 의해 결정됩니다. 일반적으로 제안에 대해 특별한 지식을 가진 사람들은 그 지식을 활용하여 돈을 벌려고 노력할 것입니다.

예를 들어, 특정 유명인이 올해 말까지 살지 여부에 대한 예측 시장이 있다고 가정합니다. 대중은 유명인의 나이를 알고 있으며 누구나 유명인이 연말까지 죽을 것이라는 기본 확률을 찾을 수 있습니다. 그것이 모두 알려진 것이라면, 사람들은 대략 그 확률로이 제안의 한쪽 또는 다른쪽에 기꺼이 내기를 기대할 것입니다.

이제 누군가 유명인이 건강이 좋지 않다는 것을 알았지 만 숨기고 있다고 가정 해 봅시다. 또는 많은 사람들이 유명인의 가족이 생존 가능성을 줄이는 심장병 병력이 있다는 것을 알고 있다고 말합니다. 그 정보를 가진 사람들은 그 제안의 한쪽을 기꺼이 받아 들여 구매자가 주가를 높이고 판매자가 그것을 낮추는 것처럼 비율을 조정하게 될 것입니다.

다시 말해서, 확률이 너무 낮을 때, 이익을 추구하는 사람들은 그것을 밀어 올립니다. 그리고 그들이 너무 높을 때, 이익을 찾고자하는 사람들은 그들을 밀어 내립니다. 베팅의 가격은 모든 가격이 사물의 비용과 가치에 대한 집단적 지혜를 반영하는 것처럼 발생하는 제안의 가능성에 대한 모든 사람의 집단적 지혜를 궁극적으로 반영합니다.


2
다른 답변이 베팅을 언급하지 않는 것은 유감입니다. 이것은 기본적으로 확률이 무엇인지에 대한 정의입니다 ... 모두가 잊어 버린 것처럼 보입니다.
마이클 르 Barbier Grünewald

2
@ MichaelGrünewald :별로 요. 룰렛 휠이나 카드 게임과 같은 실제 확률을 반영하는 도박 확률이있을 수는 있지만 이것이 아닙니다. 누가 선거에서 이길 것인지에
Robert Harvey

@RobertHarvey 요점은 확률이 주관적인 믿음을 표현 한다는 것입니다 ( 예상 이라는 단어 는 우리에게 상기시켜 주어야합니다). 그래서 그래, 나는 똑똑한 방법을 사용하여 모델, 집계 정보를 구축 할 수 있지만, 결국, 내가 언급 할 수있는 모든 "I가 액세스 할 수있는 모든 정보를 주어 내가 이 베팅 확률이 공정하다고 생각". “진정 확률”과 같은 것은 없습니다 – 확률 미적분은 결과적으로 우리의 신념을 계산하는 데 도움이됩니다. "진정한 확률"을 정의하려고하지 않는 한.
Michael Le Barbier Grünewald

@RobertHarvey 당신은 모든 것이 사람들의 느낌에 근거한다고 주장 할 수 있습니다. 수학적인 주장을한다면 그것이 맞다고 느끼기 때문입니다. 사람들은 임의의 또는 엄격한 방법으로 원하는 베팅을 할 확률을 자유롭게 결정할 수 있습니다. 좋은 예측 방법에는 최종 결과가 군중의 지혜를 전달한다는 정보를 가진 사람들이 충분합니다.
David Schwartz

4

중요한 질문은 확률을 고유 한 사건에 어떻게 할당 하는가하는 것입니다. 대답은 더 이상 고유하지 않은 모형을 개발하는 것입니다. 대통령이 재직 할 확률이 더 쉬운 예라고 생각합니다. 대통령을 특정 연령의 사람, 특정 연령 및 성별의 사람으로 볼 수 있습니다. 기타 ... 각 모델은 서로 다른 예측을 제공합니다 ... 사전에 올바른 모델이 없습니다. 통계에 따라 가장 적합한 모델을 선택해야합니다.


1
"정확한"체크 표시보다 더 긴 대답을했지만, 이것도 정말 좋아합니다. 사무실에서 죽어가는 대통령의 가능성으로 질문을 옮기면 분명해집니다. 모든 사려 깊은 고려에 대해 모두에게 감사합니다!
pitosalas

1
고유 한 사건의 결과를 포함하여 모든 가설에 확률 (타당성 정도)을 할당하기위한 프레임 워크 (베이지 통계)가 있습니다.
innisfree

3

여론 조사에서 경쟁이 매우 타이트하다는 점을 감안하면 75 %가 정확하거나 정확하지 않을 수 있습니다.

그들이 어떻게 계산했는지가 아니라 그 의미를 묻습니다. 그 의미는 (우리가 클린턴과 그녀의 주요 상대를 제외한 다른 사람을 무시한다면) 당신이 이기면 $ 4의 수익 을 얻기 위해 $ 3을 베팅해야한다는 것입니다 . 또는 $ 다른 주자 1 베팅을하면 $ 4를 반환합니다.

제 답변은 후보자가 실제로 이길 수있는 기회와 사람들 (도박꾼 또는 확률)이 기대하는 것 사이에 작은 차이가 있습니다. 예를 들어 75 %와 같은 숫자가 표시 될 때 배당률 숫자가 표시되고 49 ~ 48 %가 표시되면 투표 결과가 표시되는 것 같습니다.


2
질문자가 통계적 의미에 대해 질문하고 있기 때문에 이것이 선거에서 일반적으로 발생하지는 않지만 52/48과 같은 "긴밀한"결과를 예측할 수 있지만 여전히 언급하지 않고 승자에 대해 75 %의 신뢰를 가질 수 있습니다. 배당률은 베가스에. 예를 들어, 남자 올림픽 100m 결승에서 승리의 마진은 4 % 미만이되지만 통계 모델은 승자가 될 것으로 예상 할 수 있습니다. 그것은 52/48의 신뢰 구간에 관한 것입니다. 이는 선거를 예측할 때 일반적으로 75 % 확률로 해석 되지 않을 정도로 충분히 큽니다 .
Steve Jessop

1
JoeTaxpayer는 매우 유용하고 실용적입니다 (이 용어의 철학적 의미). 다소 부정확 한 의사 결정 이론 표현입니다. 그것은 패러 뮤추얼 베팅 배당률을 설정하는 방법입니다. 다른 특징은 "군중의 지혜"또는 "시장 기반 가격"일 수 있습니다. 정말 내가 할 수있는 질문, 해결 그 정보를 (나는 그것을 믿을 가정.)
DWIN

1
나는 선거 대학에 대한 언급을 보지 못했습니다. POTUS는 선거 대학을 통해 선출됩니다. 따라서 클린턴이 선거 대학의 51 % 중 51 %를 차지하고 나머지는 아무도 차지하지 않는다면, 인기 투표의 ~ 26 %만으로 승리합니다. 따라서 일반적으로 선거 대학을 고려하지 않는 여론 조사 결과는 때때로 잘못된 것입니다.
MikeP

2
@MikeP 설문 조사는 당첨 확률을보고하지 않으며 설문 조사 결과를보고합니다. 승리 가능성을보고하는 모델은 다양한 주에서 실시 된 여론 조사에서 얻은 데이터를 이용하여 선거 대학을 고려합니다.
hobbs

2

그들이 제대로하고 있다면 75 %의 확률로 75 %의 확률이 있다고 말합니다. (또는 일반적으로 모든 아이디어에 동일한 아이디어가 적용됨)

우리의 철학적 견해와 우리가 얼마나 많은 모델을 믿는지에 따라 그보다 더 많은 의미를 부여하는 것이 가능하지만,이 실용적인 관점은 가장 일반적인 공통 분모에 해당합니다. 이 실제적인 관점을 따르는 예측을하기 위해


아니요, 그 의미는 명백히 인식 론적 / 베이 지적이며 75 %의 신념입니다. 선거 결과가 랜덤 변수 인 의사 실험을 상상하는 사람은 없습니다.
이니스프리

@Innisfree : 만약 당신이 무언가에 대해 75 % 정도의 믿음을 가지고 있다면 그것이 잘못되었다고 믿는다면, 당신의 믿음을 어떻게 측정하고 있는지 재보 정해야합니다! 상상의 실험이 필요하지 않으며, 과거에 얼마나 자주 믿음이 현실로 번역되었는지에 대한 객관적인 척도.
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