<div dir="ltr">In this graphical framework, you can also think of XA as finding the largest square that fits between the distribution function and the x axis.<br><br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Nov 3, 2016 at 1:00 PM, Forest Simmons <span dir="ltr"><<a href="mailto:fsimmons@pcc.edu" target="_blank">fsimmons@pcc.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><br><div dir="ltr"><br><div>For each candidate, you indicate on your XA ballot what you consider to be an appropriate rating of merit or support on a scale of zero to 100 percent<br></div><div><br></div><div>In the XA count, your ballot gives full approval to the candidates that you consider under-rated by the rest of the voters, and no approval to the candidates that you consider over-rated by the rest of the voters.  <br><br>The candidate with the highest (average or total) approval in the XA count is elected.<br><br></div><div>Any suggestions for improvement?<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br><br></font></span></div><span class="HOEnZb"></span></div></blockquote><div><br></div><div>Sounds like a good explanation to me. <br></div></div></div></div>