Mô phỏng số phiếuHiện nay, các trường hợp trong bộ sưu tập có thuộc tính không. Chúng tôi muốn một trong những thuộc tính, bỏ phiếu, có giá trị là một trong hai có hay không.10. bấm đúp vào bộ sưu tập.Điều này sẽ trả về thanh tra của nó. Trong đó, bạn sẽ xác định một thuộc tính cho một cuộc bỏ phiếu.11. click , loại lá phiếu, và nhấn Enter.12. bấm đúp vào ô công thức ở cột bên phải.Bạn sẽ thấy một trình soạn thảo công thức. Bây giờ, bạn cần phải nhập công thức mà sẽ chọn "có" tỷ lệ phần trăm thời gian quy định trong thanh trượt của bạn, probYes.13. nhập công thức có điều kiện hiển thị ở bên phải củagõ if(random()Các chức năng ngẫu nhiên, nếu bạn không nói cho nó một tối thiểu và tối đa, tạo ra các số ngẫu nhiên từ 0 đến 1.14. đóng trình soạn thảo công thức bằng cách nhấp vào nút OK.Bạn sẽ thấy giá trị của thuộc tính bỏ phiếu trong các thanh tra trở thành hoặc là có hoặc không có. Di chuyển qua một vài trường hợp khác bằng cách bấm vào mũi tên bên phải ở góc dưới bên trái của thanh tra. Một số trong các giá trị nên có và một số nên không có.Chúng ta hãy làm một đồ thị của phiếu. Một biểu đồ bar sẽ hiển thị chúng tôi nháy mắt cho dù các cuộc thăm dò dự đoán các đề xuất sẽ vượt qua hoặc thất bại.15. kéo biểu đồ từ các kệ vào tài liệu.16. kéo tên thuộc tính bình chọn từ thanh tra vào trục x của đồ thị.Bây giờ bạn nên có các đối tượng ba Hiển thị ở bên phải.17. chọn Rerandomize từ Analyze menu. Làm điều này một vài lần.Mỗi khi bạn rerandomize, các quán bar trong thanhbảng xếp hạng sẽ thay đổi, phản ánh kết quả của một mẫu mới.Một cách khác để rerandomize là để kéo thanh trượt ngón tay cái. Khi giá trị thanh trượt là gần 1, hầu hết các phiếu sẽ là "có", và khi giá trị thanh trượt là gần zero, đa số phiếu sẽ có "không."Dừng. Trình bày: Trả lời câu hỏi. Cho phép 15 phút cho phần còn lại của hướng dẫn này.Việc xác định và thu thập một biện pháp18. di chuyển thanh trượt trở lại một cái gì đó gần với 0,5.Chúng tôi đã được thuê để dự đoán chính xác của một cuộc thăm dò thực hiện với một kích thước nhất định mẫu. Con số mà ra, chúng ta phải ghi lại dự đoán của mỗi cuộc thăm dò chúng tôi thực hiện. Chúng tôi làm điều đó với một biện pháp.19. trong thanh tra cửa sổ, nhấp vào tab các biện pháp. Như được nêu ra không có các biện pháp đã được xác định.20. click và gõ proportionOfYes cho tên các biện pháp. Thanh tra của bạn sẽ không nhìn chính xác như thế này bởi vì chúng tôi đã điều chỉnh độ rộng của nó kích thước và cột.Nếu thu thập các biện pháp mất quá dài, hãy nhấn phím Esc. (Trên máy Mac, -. cũng hủy bỏ các biện pháp thu.) Bạn có thể tăng tốc độ điều tắt hoạt hình. 21. nhấp đúp vào ô công thức trong dòng proportionOfYes.22. nhập tỷ lệ công thức (vote= "yes") như được hiển thị ở bên phải.23. rerandomize nhiều lần và quan sát các giá trị cho proportionOfYes.Bây giờ chúng tôi đã sẵn sàng để thực hiện các cuộc thăm dò cử tri 100 nhiều lần, mỗi lần ghi tỷ lệ cử tri những người nói rằng họ sẽ bỏ phiếu trong lợi của các đề xuất.24. Close the Sample of Voters inspector.25. With the collection selected, choose Collect Measuresfrom the Analyze menu.You should see a new collection, as shown above right. This collection will contain the results of repeatedly conducting the poll.26. Double-click the measures collection to open its inspector.27. Bring the Collect Measures pane forward.28. Change the number in the measures field from 5to 100.29. Click Collect More Measures.Fathom rerandomizes the Sample of Voters collection 100 times, each time computing a value for proportionOfYes and storing that value in a new case in the measures collection.Let’s take a look at the results.30. Make a new graph.31. Bring the inspector’s Cases pane forward.32. Drag the proportionOfYes attribute from the inspector to the x-axis of the graph.33. From the graph’s popup menu, change the graph from a dot plot to a histogram.An example of what you might get is shown at right.Here are some observations you might make about the histogram of proportionOfYes.• The distribution looks plausibly normal.• The mean of the sample proportions should be near the probYes value.• It looks as if the mean of the sample proportions is near 0.5. We expect this result since the probYes slider was set near 0.5, and the mean of the sample proportions is the proportion for a single sample of 100 x 100 or 10,000 voters.The spread of proportions that we get with a sample size of only 100 is quite large. We certainly couldn’t accurately predict the results of a close election! Just how large is this spread?34. From the Insert menu, choose Summary Table or drag a summary table from the shelf (the table with the big S).35. Drag the proportionOfYes attribute from the inspector into the top row of the summary table.
đang được dịch, vui lòng đợi..
