andy (undeaddy) wrote,
andy
undeaddy

Статистика против фальсификаций

Или ещё один нож в спину "честным", "справедливым" и "демократичным" выборам.




  Вдохновившись одним научным способом проверки "двоечников" на списывание, я решил тот же способ применить к прошедшим результатам выборов в ГД. И результаты оправдали все ожидания!



Кратко


  Если некогда вникать в объяснения, смотрите картинки (под катом) №1, №2 и №3: один "горб" - всё хорошо, а где вместе с большим есть "горб" поменьше, это означает, что были фальсификации либо в сторону увеличения числа голосов (пример, "Единая Россия"), либо в сторону уменьшения (пример, "Яблоко").
  На картинках обработанные данные голосований со всех УИК Санкт-Петербурга, взятые с официального сайта ИзбирКома.



Как распределяются голоса избирателей?


  Речь идёт не о том, сколько голосов получила одна партия, а сколько другая. Речь пойдёт о том, как распределяются голоса избирателей проголосовавших за одну партию.
  Итак, пусть некая величина подвержена влиянию многих различных случайных факторов. Примерами могут быть рост человека, отклонения при стрельбе по мишени или оценки при прохождении какого-либо теста. Если у нас есть результаты измерений большого числа таких величин, то в каких пределах они будут меняться и как?
  БОльшее число величин будет находиться около среднего значения, меньшее число величин будет заметно отклоняться от среднего и совсем мало величин будет с сильным отклонением. Такое распределение называется нормальным.
  В случае голосования дело обстоит чуть сложнее и распределение получается логнормальным, т.е. таким, у которого распределение логарифмов случайных величин является нормальным. Пример графика логнормального распределения:


  В таком городе как Санкт-Петербург, где население по политическим пристрастиям распределено по районам довольно случайно (за исключением лишь единичных участков), процент голосующих за ту или иную политическую партию также случайно "гуляет" вокруг средней величины. Если для одной определённой партии по горизонтальной оси X отложить проценты, отдавших за неё голоса на одном участке для голосования, а по вертикальной оси Y - количество участков, на которых зафиксирован каждый конкретный процент, то должен получиться график примерно похожий на тот, что приведён выше.
  Примерно - потому что в случае малого числа данных или данных с недостаточной точностью измерений "красивый" график, увы, не построить. Графики, приведённые ниже - это интерполированные гистограммы, которые построены на основе результатов голосования.



Что значат отклонения от логнормального распределения?


  Но бывают случаи, когда график результатов совсем не похож на "одногорбый" график логнормального распределения, даже примерно. И это означает, что было произведено некое неслучайное вмешательство, нарушающее случайный процесс. В случае теста - это искусственное завышение оценок путём, например, списывания. В случае выборов - это какие-либо махинации с их результатами.
  На графике данная ситуация выглядит, например, как появление второго "горба", который образуется вокруг как бы ещё одного среднего значения. Такая ситуация называется бимодальным распределением. Пример соответствующего графика на картинке:




Пример нормы.


  Вот график построенный для партии "Патриоты России". Её я взял, потому что предположил, что по причине их малой популярности, их голоса, грубо говоря, никому были бы не нужны, и их результаты, почти нигде бы не изменяли.


  Как мы видим, на картинке вполне логнормальное распределение, с учётом оговорки выше, т.е. фальсификаций не было или почти не было.



Пример отклонения №1.


  Совсем другая картина для "Единой России": помимо выросшего второго "горба", ещё и длинный "хвост", уходящий вправо к 100%.


  Очевидны вмешательства в процесс волеизъявления граждан. Давайте оценим их размер.
  На первый взгляд кажется, что правый "горб" не большой и соответственно его влияние тоже небольшое. На самом деле это не так. Если бы вмешательства не было, то среднее значение составило бы 28%-29% "за" ЕР и к точке 45% кривая графика должна была бы придти к нулю. Мы же имеем справа от точки 45% ещё примерно 600 участков с большИм процентом голосов "за" ЕР.
  600 участков, где данные по голосованию были сфальсифицированы!
  600 участков - это 30% от общего числа УИК в Санкт-Петербурге! (Всего в СПб 1831 УИК.) Также кроме цифр процентов интересно здесь то, что все эти участки можно легко идентифицировать.
  Кстати, эти данные поразительным образом совпадают с данными наблюдателей от ОБСЕ: они также рапортовали о нарушениях на примерно 30% участков.
  В итоге же, в протоколах ЦИК по Санкт-Петербургу для ЕР имеем цифру 35.37% голосов вместо реальных 28%-29%.



Пример отклонения №2.


  И на закуску картинка о партии "Яблоко".


  Как и на предыдущей картинке также очевидны вмешательства в процесс голосования и подсчёта голосов. Но в отличие от ЕР в другую сторону: второй "горб" расположен слева, в области меньших процентов, а значит голоса граждан у партии отнимали.
  Т.е. если бы махинаций с результатами не было бы, то партия "Яблоко" получила бы примерно 14% голосов, а не официальные 11.59%.


  Напоследок скажу, что подобное упражнение можно проделать для любого региона РФ удовлетворяющего критериям случайного распределения населения по его территории, например, для любого большого города, начиная с Москвы. Естественно, в регионах подобных Чеченской республике распределение другое и данный метод не работает.


Tags: статистика
Subscribe

  • Peter Hook & Unknown Pleasures

    бис: 14. Warsaw 15. Failures 16. Transmission 17. Atmosphere 18. Love Will Tear Us Apart

  • RIP Peter Christopherson

    Chris Carter: "Our dearest beautiful Sleazy left this mortal coil as he slept in peace last night. Words cannot express our grief."…

  • концерт Motorama

    Motorama оказались крутыми! закос подвлияние Joy Division заметное невооружённым взглядом нисколько не мешает им таковыми быть,…

  • Post a new comment

    Error

    default userpic
    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 6 comments