в Telegram быстрее. За лидера, который будет вести страну вперед.
«Самый масштабный вброс в истории России». Число вброшенных за Путина голосов оценили в 22 миллиона
А придание гипотезам, основанным на неполных данных, характера политизированных аксиом — это синдром «иракской пробирки Пауэлла», — сказал эксперт. Лукаш полагает, что Шпилькин «не брал в расчет специфику социально-экономического развития, пространственной неоднородности регионов, конфессиональные и национальные, половозрастные особенности населения, — все, что играет роль в вопросах выбора». Напомним, социолог Шпилькин постоянно выступает с критикой результатов российских выборов. В качестве инструмента оценки голосования, он использует так называемый метод Шпилькина, основанный на допущении о возможности применения функции нормального распределения или кривой Гаусса для оценки результатов голосовани. В это раз аналитик назвал половину от всех голосов, полученных «Единой Россией» на выборах в Госдуму «аномальными».
Боргенс отметил, что посчитал также аномальные голоса и за другие партии. Исходя из этого можно сделать вывод, что либо вбросы осуществлялись тотально за всех участников предвыборной гонки, либо статистический метод не подходит для анализа электоральных процессов — что неоднократно уже было доказано как отечественными, так и зарубежными учеными. В частности, описывая гистограмму распределения голосов, он поясняет: «Тонкая линия — гистограмма голосов за все партии кроме ЕР, масштабированная так, чтобы совпасть с гистограммой за ЕР на начальном участке; в предположении строго говоря неверном , что все фальсификации за ЕР — чистый вброс, заштрихованная площадь дает размер вброса». В частности, «диаграмма рассеивания», на которую якобы нанесены данные УИКов, не содержит информацию о том, какая точка какому избиркому соответствует. В связи с этим представленная информация не может быть верифицирована и соотнесена со всеми факторами, влияющими на электоральный процесс. Например, республики Северного Кавказа традиционно и последовательно имеют тенденцию к высокой явке и высокому результату партии власти, который определяется не вбросами, а политической традицией региона.
Встав на колени возле урны, она запихивает бюллетени в прорезь. Чтобы расправить стопку внутри урны и сделать фальсификацию менее заметной, женщина обнимает урну, тянет ее на себя и ложится на спину, будто выполняя экзотическое упражнение на пресс. Полицейский, увидев происходящее, отворачивается и уходит, вместо того чтобы вмешаться.
Происходящее на участке в Петербурге засняла камера — и таких видео могло бы быть намного больше, если бы власти оставили видеонаблюдение общедоступным, как было с 2012 года. Впрочем, ЦИК с этим не согласен. Далеко не все нарушения смогли зафиксировать наблюдатели — на эти выборы их фактически не пустили. Но тут на помощь приходит математика, позволяя выявить фальсификации на больших числах. Распределение голосов — только ненормальное Физик Сергей Шпилькин еще в начале 2010-х предложил метод отделения объема честных голосов от сфальсифицированных по открытым данным с участков, которые публикует ЦИК. Результаты голосования он сравнивал с кривой Гаусса, или нормальным распределением — оно характерно для случайных процессов, то есть честного голосования. На двумерной диаграмме распределение УИКов по явке и результату кандидата должно выглядеть как одно симметричное, округлое пятно.
Единственной математической составляющей данных подходов является подобие обоснования использования нормального распределения для описания электоральной зависимости количества голосов, поданных на избирательных участках, от процента явки. Но принцип построения данной математической модели остается непонятным и де-факто необъяснимым. Если бы отклонения в математических моделях указывали на подтасовки, то большинство выборов в странах так называемой «старой демократии» должны быть признаны сфальсифицированными и «нарисованными». Как отмечает профессор Санкт-Петербургского государственного университета, доктор физико-математических наук В. Марачевский, теоретическое описание процесса голосования с помощью одной функции Гаусса возможно только в гипотетическом случае, если вероятности голосования «за» во всех городах и регионах примут одно и то же значение, а на каждый избирательный участок в стране придет одно и то же число избирателей. Еще в 2016 году в Санкт-Петербургском государственном университете была защищена кандидатская диссертация «Электоральные аномалии в постсоциалистическом пространстве: опыт статистического анализа». Шалаев в своем научном исследовании приходит к однозначному выводу: анализ распределения цифр в рамках известных методов неприменим для поиска электоральных аномалий. В действительности какие-то из эмпирических распределений могут иметь вид близкий к нормальному, но это может происходить не в силу закономерности, а вследствие вариативности распределений, исходя из теории больших чисел. Нормальное распределение работает со случайными величинами. Оно прекрасно может иллюстрировать некоторые физические процессы, но не осознанный выбор миллионов людей, различающихся по месту проживания, достатку, жизненным приоритетам, национальности и другим атрибутам.
Ученые прокомментировали «метод Шпилькина» в качестве инструмента оценки голосования
Физик Сергей Шпилькин приводит в своем фейсбуке данные по явке на разных избирательных участках во время голосования по поводу поправок в Конституцию. Если верить модели Шпилькина, реально «за» проголосовали 65% тех, кто пришел на участки или заполнил электронный бюллетень (официальный результат — 77,92%). Метод Шпилькина, по оценке доктора исторических наук, является «фантомным отражением несостоятельных претензий» на объективность организации «Голос». Известный исследователь статистики российских выборов, физик Сергей Шпилькин проанализировал данные Единого дня голосования и пришел к выводу. При этом анализ методологии Шпилькина показал ее полную несостоятельность, а также предвзятость самого математика.
Брод: Математики подтвердили, что "метод Шпилькина" доказал бы фальсификацию выборов в США
НЕТ» Межрегиональный профессиональный союз работников здравоохранения «Альянс врачей» Юридическое лицо, зарегистрированное в Латвийской Республике, SIA «Medusa Project» регистрационный номер 40103797863, дата регистрации 10. Учредитель акционерное общество "Ленинградская областная телекомпания".
Но тут на помощь приходит математика, позволяя выявить фальсификации на больших числах.
Распределение голосов — только ненормальное Физик Сергей Шпилькин еще в начале 2010-х предложил метод отделения объема честных голосов от сфальсифицированных по открытым данным с участков, которые публикует ЦИК. Результаты голосования он сравнивал с кривой Гаусса, или нормальным распределением — оно характерно для случайных процессов, то есть честного голосования. На двумерной диаграмме распределение УИКов по явке и результату кандидата должно выглядеть как одно симметричное, округлое пятно.
Выборы 2024 года — первые, на которых нормальное распределение голосов было фактически стерто. В результате фальсификаций одновременно повышаются явка и итоговый процент голосов за кандидата от власти. Если по одной оси продолжить явку, а на другой — процент за Путина, то вместо пятна получается «хвост кометы».
Еще в пяти регионах за Владимира Путина вбросили более трети голосов, следует из их анализа. Члены ЦИК в 2018 году возражали против оценки российских выборов по кривой Гаусса, настаивая, что этот метод вообще не подходит для оценки голосования. Элла Памфилова настаивала, что европейские выборы тоже не пройдут такую проверку.
Впрочем, журналисты «Медузы» признана в РФ «иноагентом» тогда проанализировали выборы в Германии и Франции этим же методом, и кривая Гаусса там вполне получилась.
Ron Hubbard Library» «Библиотека Л. Минина и Д.
Кушкуль г.
Напомним, президентские выборы в РФ проходили с 15 по 17 марта. В абсолютных цифрах это 76,3 миллиона.
При этом, по данным независимых экзитполов, на большинстве участков за пределами России, в том числе в Казахстане, Путин проиграл. Читайте также:.
Брод: Математики подтвердили, что "метод Шпилькина" доказал бы фальсификацию выборов в США
Авторский коллектив: Борисов И. Не прекращаются попытки наложения кривой Гаусса, выведенной немецким математиком для применения к однородным физическим явлениям, на сложные социальные процессы, в том числе голосования на выборах. Однако этот формально-математический подход так и не нашел содержательного обоснования ни в юриспруденции, ни в социологии, ни в математике, ни в других прикладных науках. Ни один национальный или международный нормативный акт не соотносит «математические аномалии» с юридически значимыми действиями в процессе установления действительной воли голосующих и определения итоговых результатов. Современной науке неизвестны аргументы, обосновывающие гипотезу о том, что определённый вид социологического распределения должен подчиняться нормальному распределению. Идея нормального распределения в социологии является необоснованной. Единственной математической составляющей данных подходов является подобие обоснования использования нормального распределения для описания электоральной зависимости количества голосов, поданных на избирательных участках, от процента явки. Но принцип построения данной математической модели остается непонятным и де-факто необъяснимым. Если бы отклонения в математических моделях указывали на подтасовки, то большинство выборов в странах так называемой «старой демократии» должны быть признаны сфальсифицированными и «нарисованными». Как отмечает профессор Санкт-Петербургского государственного университета, доктор физико-математических наук В.
То есть каждая точка линии графика связана с процентом явки по оси x и с количество голосов за партию на участках с таким процентом явки по оси y Линии проводятся по каждой партии отдельно. По гипотезе Шпилькина, количество голосов с ростом явки с одной стороны, должно сохранять пропорции по отношению к каждой из партий, с другой - количество голосов должно снижаться от пика средней явки и не иметь необъяснимых взлетов. В тех местах графика, где «Единая Россия» набирает подозрительно много голосов на участках с высокой явкой, предполагается, что там искусственно «дорисовывали» голоса за партию власти.
Так росли и явка, и результат.
Однако Брод развенчал умозаключения Шпилькина. По его словам, в основе приведённых им построений лежит политика, но никак не наука. Председатель ассоциации НОМ обращает внимание на то, что в представленных расчётах отсутствуют логические объяснения, а математические просто не выдерживают критики. По его словам, математики уже разбирали этот "метод" и подтвердили, что серьёзной научной оценки методика не выдерживает.
Такие фальсификации метод Шпилькина высчитать не может. Результаты других кандидатов тоже изменили?
Результат кандидата от "Новых людей" Владислава Даванкова был занижен, считают аналитики: кандидата, которого несогласные с властью выбрали для протестного голосования, нарочно отправляли на третье место. Где фальсифицируют больше всего? Независимые наблюдатели за выборами давно выделяли на карте России "электоральные султанаты", где результат выборов традиционно "рисуют", и регионы с другой культурой выборов — те, где было сильное движение наблюдателей, а в УИКи пробились люди, стремящиеся считать голоса честно. На этих выборах стало намного меньше регионов, где голоса считают относительно честно. Математические методы непригодны для учета всех фальсификаций. Например, этот анализ не покажет тех, кого начальство на работе заставило проголосовать "за кого надо". Не учитывает он и того, что на выборы не допустили даже мало-мальски оппозиционных кандидатов.
Брод: Математики подтвердили, что "метод Шпилькина" доказал бы фальсификацию выборов в США
Физик Сергей Шпилькин приводит в своем фейсбуке данные по явке на разных избирательных участках во время голосования по поводу поправок в Конституцию. Физик Сергей Шпилькин приводит в своем фейсбуке данные по явке на разных избирательных участках во время голосования по поводу поправок в Конституцию. Ученый Сергей Шпилькин с помощью статистических методов показывает, каковы масштабы фальсификаций на российских выборах и голосованиях и как эти масштабы менялись на. Суть метода, разработанного российским физиком и электоральным экспертом Сергеем Шпилькиным, заключается в том.
Эксперт оспорил математический расчет аналитика о фальсификации голосов в пользу ЕР
До последнего времени господа «борцы» обычно упоминали метод Собянина – Суховольского и метод Шпилькина. Аналитик Сергей Шпилькин опубликовал графики по статистике голосования на выборах депутатов Государственной Думы, которые показывают аномальные результаты партии власти. Теория Шпилькина гласит, что возможные фальсификации итогов выборов можно выявить по следующим признакам. Однако, как отметил политолог Глеб Кузнецов в своем посте в Facebook, с «нормальным распределением» не все так просто, и выводы Шпилькина некорректны.
Прошедшие «выборы» президента — самые сфальсифицированные в истории России
И если у американцев такое представление о ней, то и у нас, соответственно, собственное её видение. Не может быть двойных стандартов в оценке одних и тех же государственных и общественных институтов и значимых процессов, в том числе выборов», — подчеркивает ученый. В свою очередь директор Юридического института Югорского государственного университета Станислав Розенко считает, что «в условиях мощного противоборства между двумя партийными машинами — демократов и республиканцев — избирательная система США показала полнейшую архаичность. Она совершенно не соответствует современным требованиям, когда развиты СМИ, Интернет и отслеживание ситуации идет в режиме реального времени». Из-за ее внедрения с одной стороны среди избирателей оказались умершие лица, с другой — в некоторых штатах проголосовало большее число избирателей, чем там было зарегистрировано.
В США отсутствует система наблюдения за законностью выборов и вышло так, что за одного из кандидатов в последний момент по почте пришли более чем 300 тысяч голосов, что позволило ему выигрывать сразу в нескольких спорных штатах. Объективно настораживающий момент, когда попытки представителей другой политической партии наблюдать за происходящим на участке пресекаются их удалением с помощью охраны.
А придание гипотезам, основанным на неполных данных, характера политизированных аксиом — это синдром «иракской пробирки Пауэлла», — сказал эксперт.
Лукаш полагает, что Шпилькин «не брал в расчет специфику социально-экономического развития, пространственной неоднородности регионов, конфессиональные и национальные, половозрастные особенности населения, — все, что играет роль в вопросах выбора». Напомним, социолог Шпилькин постоянно выступает с критикой результатов российских выборов. В качестве инструмента оценки голосования, он использует так называемый метод Шпилькина, основанный на допущении о возможности применения функции нормального распределения или кривой Гаусса для оценки результатов голосовани.
В это раз аналитик назвал половину от всех голосов, полученных «Единой Россией» на выборах в Госдуму «аномальными».
В итоге нормальных голосов 58 тысяч, аномальных — 9 тысяч. Как говорит Шпилькин, получается, что в Таганроге если и «рисовали», то не много.
Хуже дела обстоят в Шахтах. Здесь, согласно графику Шпилькина, нормальных голосов было 59 тысяч, аномальных — 47 тысяч. По мнению аналитика, основные вбросы и фальсификации происходили при предварительном голосовании.
Добавим, что Шпилькин анализирует крупные российские выборы начиная с 2007 года. На его работы опираются и ссылаются многие аналитики и политологи в первую очередь оппозиционные. Многие и критикуют методику Шпилькина.
Любые вмешательства в голосование приводят, считает аналитик, прежде всего к увеличению количества бюллетеней в урнах — то есть явки. Этот район аналитик называет «ядром». Это актуально для общероссийских результатов голосования. При дальнейшем росте явки начинается резкое увеличение голосов «за». Эту часть Шпилькин называет «хвостом». По его словам, голосование по поправкам к Конституции стало первыми выборами в России, когда «ядро» оказалось меньше «хвоста». Исходя из этого аналитик и высчитывает «аномальные» голоса, то есть те, которые предположительно можно отнести к вбросам, фальсификациям и так далее.
Если принимать его корректировки, то получается, что в целом в России по итогам голосования по поправкам к Конституции насчитывается 23,9 млн аномальных голосов и 26,3 млн нормальных.