Аномальными Сергей Шпилькин называет те участки, где при чрезмерно высокой явке одна из партий получает аномально высокое число голосов избирателей. Физик Сергей Шпилькин еще в начале 2010-х предложил метод отделения объема честных голосов от сфальсифицированных по открытым данным с участков, которые публикует ЦИК.
Физик Сергей Шпилькин: не менее 45% голосов за ЕР – фальсификат
| Российский математик Сергей Шпилькин «разоблачил» фальсификации на выборах в Госдуму. | Математик Сергей Шпилькин также представил математическую модель результатов голосования в Краснодарском крае. |
| Ученые прокомментировали «метод Шпилькина» в качестве инструмента оценки голосования | Статистические методы Шпилькина (в частности, выявление фальсификаций по преобладанию круглых цифр явки и процента за провластного кандидата) использованы в статье британского. |
| Математик признал «нарисованными» почти половину голосов за «Единую Россию» на Дону | Независимый электоральный аналитик, математик Сергей Шпилькин проанализировал выборы в Госдуму. |
| Мудрый, но неуловимый. Существует ли на деле электоральный гуру Шпилькин? | Как отмечает Шпилькин, выборы в большинстве регионов не обошлись без вбросов бюллетеней в пользу провластных кандидатов. |
Ученые прокомментировали «метод Шпилькина» в качестве инструмента оценки голосования
Куда бежал Математик Шпилькин при взломе дверей его квартиры??? Статистические методы Шпилькина в частности, выявление фальсификаций по преобладанию круглых цифр явки и процента за провластного кандидата использованы в статье британского журнала «The Economist» — В 2016 году математик и физик Сергей Шпилькин применил математические методы для анализа статистики на выборах в российскую Госдуму. Случайная величина подчиняется нормальному закону распределения, когда она подвержена влиянию большого числа случайных факторов, что является типичной ситуацией в анализе данных.
Там победили КПРФ. Звоните, если попали в сложную ситуацию и не получили помощи от чиновников. Подпишитесь на нашу группу в Instagram.
Он призывает обращать внимание именно на распределение голосов. В качестве примера автор колонки приводит результаты голосования в Центральном избирательном округе.
Однако, если спуститься на уровень избирательных участков, картина меняется», — уверяет аналитик. Он приводит для наглядности фрагмент из таблицы голосов.
Математик говорит, что в «группе из 22 лидеров» с 1-го по 22-е места кандидаты делятся не по количеству голосов, полученных на уровне отдельных избирательных участков, а по количеству избирательных участков, где они получили свои сотню-две голосов. Например, Михаил Островский 22-е место на 1346 участках в разных районах Москвы получил более 100 голосов вровень с другими кандидатами из «группы 22-х лидеров» , а на 1896 — менее 20 голосов. При этом на 92 участках не только в своем родном Бибирево, а в разных районах Москвы он с разгромным счетом победил главврача Марьяну Лысенко 1- место в списке. То есть результаты для сильнейшего кандидата Марьяны Лысенко и слабейшего из «группы 22-х лидеров» Михаил Островского имеют пик в одной и той же области вокруг 170 голосов. То есть Островский, получивший в 1,5 раза меньше голосов в сумме, чем Лысенко, получил их не за счет того, что его результат был ниже на каждом участке, а за счет того, что у него было меньше участков с высоким результатом и больше с нулевым или близким к нулю. Следующий феномен, по данным Шпилькина, заключается вокруг голосования за «семерку кандидатов», занявших места с 22-го по 29-е. Судя по данным голосования по общегородскому списку, более чем на сотне избирательных участков по всей Москве избиратели собирались в организованные группы численностью примерно 163 человека и целенаправленно выбирали в длиннейшем бюллетене списочного голосования именно эту «семерку».
Гнилой Шпилькин или как математика используется для либеральных фальсификаций и подтасовок
Известный русский физик, математик и статистик Сергей Шпилькин проявил свои способности ещё в детстве, за особые заслуги в области математики его пригласили учиться в. Вот небольшие ролики, где в доступной форме показаны основные идеи, положенные в довольно сложные модели Сергея Шпилькина. Математик, независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин опубликовал исследование итогов голосования на выборах депутатов ГД. Лучше даже не пробовать: попытки оспорить результаты выборов методами Шпилькина несостоятельны 18+. Сергей Александрович Шпилькин — чем известен, биография, открытия, работы и цитаты — РУВИКИ: Интернет-энциклопедия.
Михаил Шпилькин, основатель журнала «Цифровой текстиль». «Итоги 22 г, тенденции 23, перспективы 24»
| К анализировавшему результаты выборов ученому Шпилькину пришли с обыском | Аномальными Сергей Шпилькин называет те участки, где при чрезмерно высокой явке одна из партий получает аномально высокое число голосов избирателей. |
| Минюст РФ внес в список иноагентов певицу Земфиру | Физик Сергей Шпилькин, автор статей со статистическим анализом результатов выборов 2007-2012 годов в России, стал лауреатом конкурса «ПолитПросвет» за 2012 год. |
| Почти 22 миллиона голосов, отданных за Путина, сфальсифицировали — СМИ | Математик Сергей Шпилькин, занимающийся изучением фальсификаций на выборах, опубликовал исследование распределения голосов избирателей. |
| Почти 22 миллиона голосов, отданных за Путина, сфальсифицировали — СМИ | Социолог Сергей Шпилькин, якобы сумевший применить математическую модель к определению легитимности выборов и активно распространявший мнение о. |
| «Метод Шпилькина, применительно к США, представил бы неприглядную картину» | С помощью метода математика Сергея Шпилькина мы оценили долю «аномальных» голосов на прошедших выборах. |
Эксперты НОМ объяснили, почему "график Шпилькина" не соответствует действительности
Физик Сергей Шпилькин, с 2007 года занимающийся анализом российской электоральной статистики, опубликовал оценки количества аномальных голосов на выборах в Госдуму в. Сергей Шпилькин более 15 лет анализирует итоги явки и результаты на выборах в России. Следите за главными новостями России и Мира в telegram-канале Главный аргумент критиков Шпилькина заключается в том, что выявлять закономерности можно только среди «однородной массы», а это не относится к избирателям. Статьи Нового Проспекта. Интервью. Сергей Шпилькин: "Скорее прилетят инопланетяне и проведут в России честные выборы". Сергей Шпилькин – экспертные материалы от авторов «Ведомостей».
Физик Сергей Шпилькин: не менее 45% голосов за ЕР – фальсификат
В частности, так называемый метода Шпилькина утверждает, что любое отличие графика голосования от куполообразной формы якобы свидетельствует о фальсификациях. Известный российский математик и электоральный аналитик Сергей Шпилькин заявил о 93 тыс. аномальных голосов из 205 тыс., отданных за «Единую Россию» во время выборов в Рязанской. Среди новых иноагентов числится и математик Сергей Шпилькин. Благодаря новым пояснениям Минюста мы можем узнать причину включения Шпилькина в список. Среди новых иноагентов числится и математик Сергей Шпилькин. Благодаря новым пояснениям Минюста мы можем узнать причину включения Шпилькина в список.
К анализировавшему результаты выборов ученому Шпилькину пришли с обыском
Такая ситуация, по мнению аналитика, может свидетельствовать о фальсификациях. Сергей Шпилькин анализировал данные с 96 840 участков, на которых проголосовали 107,9 млн человек из 109,2 зарегистрированных избирателей по данным ЦИК.
По тому, когда встаем и когда ложимся спать, Какие книги читаем, откуда черпаем информацию. По политической культуре своего окружения, по мотивации своего голосования, политическим симпатиям и антипатиям. Но для Шпилькина мы — точки на его карте, одинаковые, без души, разума, эмоций. Электоральные биороботы для выстраивания в кривые. Идем дальше. Шпилькин считает, что при изменении явки количество голосующих по всем вариантам ответов растет пропорционально, все отклонения от этого правила суть аномалии. По мне так ходячей аномалией является сам Шпилькин, в простоте душевной полагающий, что за 30 лет российских выборов политтехнологи не освоили технологий мобилизации своего электората там, где тебя поддерживают, и усушки чужого электората. То есть рабочих, врачей, учителей звать прийти проголосовать за поправки стоит, а лиц с двойным гражданством и активистов ЛГБТ — не обязательно, едва ли им по вкусу запрет однополых браков и запрет чиновникам иметь паспорт иной страны и активы за рубежом. Впрочем, есть подозрение, что эта простота Шпилькина хуже воровства.
Как и его коронный вывод, что переток голосов по всей стране происходит по единой статистической модели. Будто в регионах нет проблем своей региональной повестки, своих достижений и своих кризисов. Но все это побоку. Ничтоже сумняшеся Шпилькин в который по счету раз рисует идеальную кривую. Потому как это он так решил, что она — идеальная. Соотносит с ней реальное голосование. А теперь — внимание. Раз установлено отклонение от стандартной величины — всё, фальсификация доказана.
Такой график — это довольно стандартная конструкция. В астрономии она называется диаграмма Герцшпрунга — Рассела показывает зависимость между абсолютной звёздной величиной, светимостью, спектральным классом и температурой поверхности звезды. Знакомая по учебнику картинка, такое в основном тоже диагональное облачко точек. А кто-то в России ещё занимался анализом этих данных? Начали это Александр Собянин не родственник московского мэра и Владислав Суховольский, тоже физики. Тогда, после перестройки, этим всем занимались научные работники — класс людей, привыкших работать с информацией. Потом пришло следующее поколение. Собянин и Суховольский закончили деятельность в 90-е, и пришли такие люди, как биохимик Аркадий Любарев эксперт Комитета гражданских инициатив, созданного Алексеем Кудриным, эксперт Российского фонда свободных выборов, внесён в список СМИ — иностранных агентов. Также была группа из математических экономистов: американец Питер Ордешук, Дмитрий Шакин, Михаил Мягков и ещё несколько человек. Они собирали данные по участкам, даже строили графики, однако «пилу Чурова» пропустили просто по недосмотру. Давайте поясним, что такое «пила Чурова» и как она выглядит. Чем этот эффект интересен? Если бы у нас не было данных по всей стране, мы бы ничего и не заподозрили, а на большом массиве эти аномалии хорошо видны. Чтобы их увидеть, надо было собрать данные по всем участкам и получить такой характерный зубчатый график. Когда было проще анализировать данные по результатам выборов, в 90-е или теперь? Новая эпоха отличается тем, что возникла идея сделать данные с избирательных участков публичными. Плюс интернет, плюс соцсети. В отличие от 1995 года, когда собрать данные со 100 тыс. Конечно, спасибо тем, кто создал систему ГАС «Выборы» с публикацией данных на участках. Борис Надеждин депутат Государственной думы 3-го созыва, ныне депутат совета депутатов городского округа Долгопрудный Московской области. И для 2003 года, когда ее ввели в действие, она была очень неплохой, хотя сейчас уже старовата, обросла разными неприятными препятствиями, но тем не менее по-прежнему достойная. Верно я понимаю, что в последние думские выборы доступ к данным по участкам пытались усложнить? Но, как говорится, «ежели один человек построил, другой завсегда разобрать может» — с этим справились. Кстати, в конце прошлого года я ради интереса скачал результаты выборов в Чили. Первый тур прошёл у них в ноябре, и они сразу же выложили все данные в Excel по участкам в виде единой таблицы то, чего у нас не делают совсем. Да, я смотрю на эти чилийские графики, вижу «купола» и «пики»… Сергей, а по каким параметрам мы можем предполагать, что здесь выборы прошли честно, а вот конкретно здесь — нет? Первое, что мы наблюдаем в том же Чили или в любой другой стране: если смотреть, как участки распределены по явке, то больше всего их в районе среднего значения — такой «колокол». Больше всего голосов, соответственно, тоже на средней явке. При этом голоса за все партии распределяются в обе стороны примерно одинаково как на более низких, так и на более высоких явках. Потом бывает некоторая типичная явка по стране, и она обычно неплохо держится. В отличие от России, где есть радикальный «хвост» в сторону очень высоких явок. То есть это означает, что на участок как один пришли условно 2,5 тыс. Все живы, здоровы, трезвы и т. Но в реальности так не бывает по разным причинам. Очень смешная история была в Кемеровской области в 2016 году на думских выборах. И там было довольно много участков со стопроцентной явкой. И представить себе, что все как один жители, наплевав на воскресенье и на погоду, сжали зубы и пошли голосовать, и так много десятков раз на разных участках — фантастический результат! Это к вопросу про явку. Конечно, бывают разные страны с разными культурами явки и разными мотивами явки. Голосование по поправкам в Конституцию А про нашу явку что можно сказать? Например, сельское население ходит на выборы чаще или наоборот реже, в зависимости от страны и от культуры, иммигрантские районы или бедные голосуют менее активно, более образованное население голосует активнее… Но есть некое среднее значение, а вокруг симметричный разброс без аномального «хвоста» вправо, как у нас. Вторая наша удивительная особенность в том, что у нас рост явки удивительным образом играет на руку только одному кандидату, как правило, тому, кого поддерживает администрация, будь то местные выборы или федеральные. И эти две особенности наводят на мысль, что и в подсчётах что-то не так. Потом на них наматываются разные сопутствующие обстоятельства, всякие невероятные стечения чисел, настолько невероятные, что даже математически можно доказать, что быть такого не может. Плюс накапливаются наблюдения. Кроме того, наблюдатели с 2011 года тоже массово увидели всё своими глазами. Так наше понимание выборов обросло разными данными, которые складываются в единую картину: да, выборы в России рисуют. Как раз в минувшем декабре был своего рода юбилей вашей знаменитой «пилы Чурова». С тех пор как-то изменился характер и стиль фальсификаций? Первые признаки мы видим ещё на думских выборах 2003 года, но тогда это было в небольшом количестве регионов в пользу блока «Отечество — вся Россия».
Профессор КубГУ раскритиковал аналитическую заметку Шпилькина о выборах 22 сентября 2021 14:05 Эдуард Футурье , журналист «Ридуса», отдел политики Профессор Кубанского государственного университета Андрей Зайцев раскритиковал аналитическую заметку физика Сергея Шпилькина, посвященную прошедшим выборам депутатов Госдумы. Шпилькин считает, что выборы были фальсифицированы. Свои выводы Сергей Шпилькина основывает на анализе явки на отдельных участках в сопоставлении с голосами, отданными на этих участках за ту или иную партию. Картина получается следующей: чем выше явка, тем выше процент за «Единую Россию».
Российский математик Сергей Шпилькин «разоблачил» фальсификации на выборах в Госдуму.
Теперь про второй график Шпилькина Пунктир - это среднее значение, которое получается при суммировании всего и делении на общее. В целом могут быть ситуации, когда среднее значение будет, как написано в статье Сергея Шпилькина, «среди ничего». Вместе с тем в подобной ситуации необходимо было отразить линии трендов. Вероятно, раз это не сделано, эта линия проходит достаточно близко к указанному перекрестию. В статье автор сам указывает на два кластера, в которые сгруппированы голоса. Вот среднее и лежит ближе ко второму кластеру, который, судя по картинке, более массовый. Но так как вес первого тоже не маленький, перекрестие и вышло «среди ничего». Пунктир - линия тренда. Желтая точка - среднее значение. Среднее за получилось 81,63; средняя явка - 67,34.
Отделим участки с нормальным голосованием от участков с аномальным голосованием. В качестве алгоритма будем использовать алгоритм k ближайших соседей. В sklearn он реализован в виде класса KNeighborsRegressor. Кроме того, мы создадим объект класса Pipeline, чтобы автоматически нормализовать данные с помощью StandardScaler.
Шпилькин — бывший сотрудник Института органической химии РАН, сейчас — технический переводчик и математик. Последние 13 лет анализирует выборы в России. До 2020 года входил в экспертный совет при Центральной избирательной комиссии. В основе метода Шпилькина — оценка распределения голосов.
Но в целом можно предполагать, что результаты голосования были изменены значительно относительно реального волеизъявления граждан, которые голосовали. В реальности без вмешательства в результаты голосования процент возникновения такой ситуации настолько мал, что его можно назвать невероятным. При этом методы получения могут быть разными, это не столько важно с точки зрения интерпретации статистики. Это тоже нереальная в мире ситуация. Поэтому можно предполагать, что явка «регулировалась» по каждому УИК, при этом не все из них «смогли» достигнуть предположительно заданного результата. Но подобные данные являются однозначно поводом для проведения расследования с целью выявления грубых нарушений по этому голосованию на Ставрополье. Это задача следственных и контролирующих органов — фиксировать такую информацию и разбираться, как она стала возможной. При этом не считаю это задачей ЦИК, потому что глава ЦИК нелестно отзывается о всех гражданах, которые указывают на проблемы электоральной статистики. Никак при этом доводы сознательных граждан не опровергает и не интерпретирует.
Чудеса на праймериз
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".
Это рекордный масштаб подделки голосов на президентских выборах в России. Фальсификаций было настолько много, что область «честных» голосов статистическими методами выделить практически невозможно. Метод Шпилькина выявляет, сколько голосов было «добавлено» победителю за счет вброса бюллетеней и переписывания итоговых протоколов. Для этого сопоставляется распределение голосов за разных кандидатов с явкой на каждом отдельном участке.
Коллега Шпилькин считает, что избиратели представляют собой однородную массу, мало чем отличающуюся по образованию и воспитанию.
Потому что ему так удобно, иначе весь метод гроша ломаного не стоит. Потому что выявление закономерности при частотном распределении по Гауссу возможно только в однородных объектах. Закономерности при разлете пуль и кучность стрельбы — пожалуйста. Распределение голосов в Тыве, Ингушетии, Петербурге и на Камчатке — извините. Мы разные по языку, национальности, социальному положению и образу жизни. По тому, когда встаем и когда ложимся спать, Какие книги читаем, откуда черпаем информацию. По политической культуре своего окружения, по мотивации своего голосования, политическим симпатиям и антипатиям.
Но для Шпилькина мы — точки на его карте, одинаковые, без души, разума, эмоций. Электоральные биороботы для выстраивания в кривые. Идем дальше. Шпилькин считает, что при изменении явки количество голосующих по всем вариантам ответов растет пропорционально, все отклонения от этого правила суть аномалии. По мне так ходячей аномалией является сам Шпилькин, в простоте душевной полагающий, что за 30 лет российских выборов политтехнологи не освоили технологий мобилизации своего электората там, где тебя поддерживают, и усушки чужого электората. То есть рабочих, врачей, учителей звать прийти проголосовать за поправки стоит, а лиц с двойным гражданством и активистов ЛГБТ — не обязательно, едва ли им по вкусу запрет однополых браков и запрет чиновникам иметь паспорт иной страны и активы за рубежом. Впрочем, есть подозрение, что эта простота Шпилькина хуже воровства.
Как и его коронный вывод, что переток голосов по всей стране происходит по единой статистической модели. Будто в регионах нет проблем своей региональной повестки, своих достижений и своих кризисов.
Статистические методы Шпилькина в частности, выявление фальсификаций по преобладанию круглых цифр явки и процента за провластного кандидата использованы в статье британского журнала «The Economist» — В 2016 году математик и физик Сергей Шпилькин применил математические методы для анализа статистики на выборах в российскую Госдуму. Случайная величина подчиняется нормальному закону распределения, когда она подвержена влиянию большого числа случайных факторов, что является типичной ситуацией в анализе данных. Поэтому нормальное распределение служит хорошей моделью для многих реальных процессов.
Брод: Математики подтвердили, что "метод Шпилькина" доказал бы фальсификацию выборов в США
Ранее стало известно , что в Новосибирске на избирательном участке, который расположен на территории одной из местных школ, скончался член комиссии с правом совещательного голоса. В течение получаса врачи проводили необходимые реанимационные мероприятия. Однако спасти женщину не удалось.
На Кубани информацию о голосовании в график обобщил программист из Геленджика Иван Шукшин. На графике изображены результаты процентной явки в районах. Политолог Давид Канкия отметил, что в 17 из 18 ТИКах [территориальных избирательных комиссиях] Краснодарского края с наименьшей явкой были независимые наблюдатели. Математик Сергей Шпилькин также представил математическую модель результатов голосования в Краснодарском крае.
Результаты получены тем же методом, каким проводился анализ для всей страны. На графике слева зеленая линия обозначает официальные данные ЦИК по голосам за «Единую Россию», а тонкая линия — голоса за все партии кроме нее. Таким образом, по подсчетам Шпилькина, на Кубани вбросили 889 тыс.
Выводы аналитика базируются на законе нормального распределения, который предполагает, что при росте явки, должен увеличиваться и процент избирателей за каждую политическую силу. Однако на прошедших выборах при росте явки увеличивались лишь показатели правящей партии.
И это в очередной раз доказывает, по его мнению, наличие массовых фальсификаций.
Отделим участки с нормальным голосованием от участков с аномальным голосованием. В качестве алгоритма будем использовать алгоритм k ближайших соседей. В sklearn он реализован в виде класса KNeighborsRegressor.
Кроме того, мы создадим объект класса Pipeline, чтобы автоматически нормализовать данные с помощью StandardScaler.
Минюст пополнил реестр иноагентов
это тот самый физик, который обрабатывает математическими методами данные с выборов. брод математики подтвердили метод шпилькина доказал фальсификацию выборов. Ряд специалистов, разбирающихся одновременно в выборах и в математике, выслушали Шпилькина – и стало понятно, что его метод достаточно адекватный. Это вновь невольно наводит на размышления: а есть ли вообще сам Шпилькин, великий и ужасный?