今夜の選挙結果発表に備えて、出口調査の結果から母比率の95%信頼区間を各候補者についてプロットするものをPythonとSciPyのbinomtest、Matplotlibのerrorbarを使って作る。毎年勝手に予想（カシオの高精度計算サイトの自作式とExcel）していたのがとても楽に。

毎年、選挙結果が出始めたころに出口調査の結果が出て、それを元に母比率の95%信頼区間を各候補者についてプロットしている。
前まではカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpに自作式として作ったこれ

母比率の信頼区間の推定

で計算してExcelでグラフにしていた。ただ面倒くさい…ので今回からはPythonとSciPyのbinomtest、Matplotlibのerrorbarを使って作ってみた。例題は衆議院選 大阪10区 2021/10/31にした。

プログラム：

from scipy.stats import binomtest

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.family"] = "sans-serif"

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Meiryo"]

plt.rcParams["font.size"] = 15

name = ["池下卓",

       "辻元清美",

        "大隈和英"

]

score = [43, 36, 21]

statistic = []

ci_low = []

ci_high = []

for i in range(len(name)):

    result = binomtest(score[i], n = 100, p = score[i] / 100)

    statistic.append(result.statistic * 100)

    low, high = result.proportion_ci(confidence_level=0.95, method='wilson')

    ci_low.append(result.statistic * 100 - low * 100)

    ci_high.append(high * 100 - result.statistic * 100)

ci = [ci_low, ci_high]

fig = plt.figure(figsize=(12, 8))

ax = fig.add_subplot(1,1,1)

x = np.arange(0, len(name), 1)

ax.errorbar(x, statistic, ci, fmt='ro',capsize=4, ecolor='black')

ax.set_ylim(10, 60)

ax.set_xticks(x, name, rotation = 40)

ax.set_title("衆議院選 大阪10区 2021/10/31 出口調査(100人)の結果の95%信頼区間")

ax.set_xlabel("候補者名")

ax.set_ylabel("得票率[%]")

ax.grid(axis='y')

結果：

めちゃくちゃ楽になった。さて今年の結果はどうなる？