論文の概要: Empirical Power Analysis of a Statistical Test to Quantify Gerrymandering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05761v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 07:37:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:27:46.705619
• Title: Empirical Power Analysis of a Statistical Test to Quantify Gerrymandering
• Title（参考訳）: ゲーリーマンダリングを定量化する統計的テストの実証パワー解析
• Authors: Ranthony A. Clark, Susan Glenn, Harlin Lee, Soledad Villar,
• Abstract要約: われわれは、2012年と2016年の大統領選挙を利用して、ノースカロライナ州議会地区地図の偏見のある家族を生成する。 特定のタイプIエラーレベルにおいて、どの条件で不整合テストがフラグを付けるかを評価する。 外れテストのパワーは、政党、選挙年数、MCMCチェーンの長さ、効果の大きさで比較的安定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.962279205972996
• License:
• Abstract: Gerrymandering is a pervasive problem within the US political system. In the past decade, methods based on Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling and statistical outlier tests have been proposed to quantify gerrymandering and were used as evidence in several high-profile legal cases. We perform an empirical power analysis of one such hypothesis test from Chikina et al (2020). We generate a family of biased North Carolina congressional district maps using the 2012 and 2016 presidential elections and assess under which conditions the outlier test fails to flag them at the specified Type I error level. The power of the outlier test is found to be relatively stable across political parties, election years, lengths of the MCMC chain and effect sizes. The main effect on the power of the test is shown to be the choice of the bias metric. This is the first work that computationally verifies the power of statistical tests used in gerrymandering cases.
• Abstract（参考訳）: ジェリーマンダーリング(Gerrymandering)は、アメリカ合衆国の政治制度における広範にわたる問題である。 過去10年間で、マルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)サンプリングと統計的外れ試験に基づく手法がジェリーマンダーの定量化のために提案され、いくつかの著名な訴訟で証拠として使用された。 我々は,Chikina et al (2020) から得られた仮説テストの実証的パワー解析を行った。 我々は、2012年と2016年の大統領選挙を利用して、偏見のあるノースカロライナ州議会の地区地図のファミリーを作成し、どの条件下で不利なテストが指定されたタイプIエラーレベルにフラグを立てていないかを評価する。 外れテストのパワーは、政党、選挙年数、MCMCチェーンの長さ、効果の大きさで比較的安定している。 テストのパワーに対する主な影響は、バイアスメトリックの選択である。 これは、ゲーリーマンダーリングケースで使用される統計テストのパワーを計算的に検証する最初の研究である。

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