rectorverkiezingen!

[Foundation]

ok dan, 1.86%

ook interessant: adh van die omgekeerde kans die Sven eerder aanhaalde, kunnen we berekenen hoeveel stemrondes er moeten komen opdat er 1/2 kans zou zijn dat dit voorgekomen is bij een van de stemmingen. 1-(1-0.0186)^q , is de kans dat ex-aequo voorkomt bij q stemrondes. Stellen we die 0.5, dan geeft wat vijfde-middelbaar-rekenwerk ons:

(0.9816)^q = 0.5
q * log(0.9816) = log(0.5)
q = log(0.5)/log(0.9816)
q = (-0.3010...) / (-0.0081...)
q = 37.32339...

Dus als er 37 stemrondes worden gehouden tussen 2 kandidaten met dit aantal stemgerechtigden en 85% kans opkomst, is de kans dat het ex-aequo is geweest in een van deze stemrondes ongeveer 50%. Natuurlijk wordt er ook maar eens in de 4 jaar gestemd voor de rector, en dan nog is er niet steeds een 2e ronde, dus ik zou mijn geld erop zetten dat niemand van ons dit nog een tweede keer zal meemaken aan de UA

[Math Wolf]

De echte kans is bovendien kleiner omdat we uitgaan van het perfecte geval waarbij beide kandidaten exact evenveel kans hebben om op gestemd te worden. Maar dat zal zelden of nooit echt het geval zijn. Dus in praktijk ligt de kans toch nog een stuk lager.

[Math Wolf]

De echte kans is bovendien kleiner omdat we uitgaan van het perfecte geval waarbij beide kandidaten exact evenveel kans hebben om op gestemd te worden. Maar dat zal zelden of nooit echt het geval zijn. Dus in praktijk ligt de kans toch nog een stuk lager.

Een gelijkaardig voorbeeld uit mijn cursus Bayesian data analysis:

A common mistake here is to assume an overly-precisemodel such as . It is important to estimate probabilities based on observed outcomes rather than constructing them from a theoretical model. This is relevant even in an example such as this one, where almost no information is available. (In this example, using a binomial model implies that almost all elections are extremely close, which is not true in reality.)