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Simulating Electoral Behavior
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-00891-6_5.png)
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摘要
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本文描述了两种基于Forcina及其同事[8]提出的过度离散多项式模型的模拟选举决策的功能——该模型能在已知参数（尤其是转移概率）的假设下生成个体层面的选举数据。与其他选民模拟方法相比，该模型通过引入假设（即在每个局部单元内，支持同一选项的个体倾向于聚集到亲戚、朋友或邻居的社会圈中，其成员通过日常互动做出相关决策），对选民行为提供了更真实的描绘。第一种功能假设各单元间的转移概率具有同质性（无协变量）；第二种功能则引入转移概率的异质性，模拟在强忠诚选民、（趋势追随）策略选民以及受情境影响的选民在不同局部单元中存在度不同的假设下个体的选择。模拟数据包含两届选举间选民的联合频率分布——这一结果因投票的保密性而在现实中无法观测。这些功能已实现在R包eiCircles中，便于在选举建模的研究和实际应用中使用。
Keyword:
Contextual influences
Ecological fallacy
Ecological inference
eiCircles
Multinomial-Dirichlet models
Overdispersion
Transition probabilities
期刊
M
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0
论文数:
27
被引数:
0
机构
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