Question

我正试图用1000只海龟来填充模型。每只乌龟都有三个变量：性别，收入，教育。我想根据一些概率分配这些变量的值。例如。女性占48％，男性占52％收入低于10万的概率为-33％，收入概率为20万到20万之间的概率为20％，xx％概率等等。没有受过教育的几率为-20％，有一定几率获得博士学位，有机会接受zz教育等。

概率将通过csv文件或用户界面提供。稍后我将制定规则，这些人如何投票（基于统计数据）。但就目前而言，我只需要创造一个具有正确价值的人口。

我尝试在某些条件下使用“ask n-of”，但随着变量和可能值的增加，它变得复杂。

我也试过“rnd：weighted-n-of”和类似的，但我似乎无法理解它（我25年没有统计数据）： - ）

有什么想法吗？

一切顺利，帕列

Answer 1

ask-n-of是正确的方法，您不需要加权随机化。如果你知道总会有1000只海龟而你想要48％是男性，那么你需要的代码如下：

ask turtles [set sex "female"]
ask-n-of 480 turtles [set sex "male"]

也就是说，您必须先将它们全部设置为一个类别，然后将其设置为另一个类别。然而，这仅在你有两个类别时有效，因为如果你要求50％为男性，然后要求50％为女性，则每个ask-n-of是从整个人群中随机抽取的。你可能想要的是这样的：

ask turtles
[ let choose-income random-float 1
  if choose-income < 0.5 [ set income 50000 ]
  if choose-income >= 0.5 and choose-income < 0.8 [ set income 100000 ]
  if choose-income >= 0.8 [ set income 150000 ]
]

所以你正在做的是将从0到1的间隔分成几个部分，其概率等于部分的长度。所以上面的代码可以让你获得50000的几率50％，30万的几率达到100000，有机会达到15万的20％。

请注意，如果我在模型中对此进行编码，我实际上会使用if-else或ifelse-value。但是，这需要嵌套的if / else块，这很难阅读。

根据概率创建具有变量的海龟？

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