Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 2014

1 Tomski A.

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: aproksymacja normalna

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The toy model with two strong players in a weighted voting game

100%

Tomski A.

Mathematica Applicanda

2014

tom Vol. 42, No. 2

259--272

The aim of this article is to compare a specific toy voting model with the results derived from the normal approximation techniques by Słomczyński et al in the previous papers. For this purpose we have constructed a model in which the optimal quota for the qualified majority has been estimated. The optimal quota is set in such a way that the voting power of each member of the voting body, measured by the (normalised) Penrose-Banzhaf index, is proportional to its voting weight. We present the ‘France-Germany’ model of two strong players each of which is c > 1 times stronger than each of the others and we estimate the quota in the case of c = 2. We check that these results are consistent with a formula derived from the normal approximation, where the quota we are looking for is the inflection point of the density function for this distribution.

Celem niniejszego artykułu jest porównanie szczególnego typu wyborczego modelu-zabawki z wynikami uzyskanymi przy pomocy metod aproksymacji normalnej przez Słomczyńskiego i innych w poprzednich pracach. Dla tego celu skonstruowaliśmy model, w którym zostaje oszacowany próg optymalny dla większości kwalifikowanej. Próg optymalny jest to próg, który minimalizuje różnicę między siłą głosu członka ciała decyzyjnego, mierzoną za pomocą (znormalizowanego) indeksu Penrose‘a-Banzhafa, a jego wagą głosu. Wprowadzamy model „Francja-Niemcy” z dwoma silnymi graczami, w którym każdy z nich jest c > 1 razy silniejszy od reszty i szacujemy próg optymalny w przypadku c = 2. Sprawdzamy, że te wyniki są zgodne z oszacowaniem uzyskanym z aproksymacji normalnej, gdzie szukany próg jest punktem przegięcia krzywej gęstości rozkładu normalnego.