в Telegram быстрее. За лидера, который будет вести страну вперед. И я надеюсь, что будет явка, дающая кандидату, который выиграет, полную легитимность. Шаповалов также напомнил о биографии Шпилькина: «Его презентуют как математика, физика, никакого отношения к избирательной системе он не имеет. Математик Сергей Шпилькин заметил странности в результатах выборов внутри «Единой России». Независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин занимается анализом итогов явки и подсчетов голосов на выборах в России. Математик Сергей Шпилькин проанализировал результаты праймериз «Единой России» и нашел ряд феноменов.
Сергей Шпилькин выявил 154 тыс. аномальных голосов за ЕР в Тюменской области
| Физик Сергей Шпилькин: не менее 45% голосов за ЕР – фальсификат | Вбросы и «карусели» на выборах можно доказать математически — впервые об этом рассказал физик и математик Сергей Шпилькин в 2011 году. |
| Математик признал «нарисованными» почти половину голосов за «Единую Россию» на Дону | Математик Сергей Шпилькин проанализировал результаты праймериз «Единой России» и нашел ряд феноменов. |
| Медиасвора (лента днищ) | Математик, независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин опубликовал исследование итогов голосования на выборах депутатов Государственной думы. По подсчетам. |
Физик Сергей Шпилькин: не менее 45% голосов за ЕР – фальсификат
Или, например, слабее оказывались не те кандидаты, за которых меньше голосовали, а те, кто получал сомнительные голоса на меньшем количестве участков. Колонку Шпилькина публикует «Новая газета». Поэтому теперь можно ознакомиться только с общим итогом голосования. Однако Шпилькин сумел собрать и сохранить некоторые данные. Например, из 238 кандидатов, участвующих в праймериз ЕР по городскому списку в Москве, Шпилькин выделяет «группу из 22 лидеров».
Любопытно, что между кандидатом на 22-м месте и на 23-м месте уже фиксируется колоссальная разница голосов — их результат отличается в 4,5 раза. Следующие семь мест заняли кандидаты, получившие от 54,6 до 42,5 тыс.
Математический подход не может применяться к анализу избирательных процессов, так как электорат в России разнообразный и страна отличается своими огромными региональными различиями, считают эксперты Ассоциации «Независимый общественный мониторинг» НОМ. Ранее физик Сергей Шпилькин опубликовал исследование, согласно которому, по его мнению, в голосовании по поправкам может быть более 20 миллионов «аномальных» голосов. Свое предположение он обосновывает зависимостью проголосовавших «за» от явки — чем больше граждан приняли участие в голосовании, тем больше поддержавших поправки. Кто говорит так — либо не знает страну, либо намеренно вводит в заблуждение аудиторию. Шпилькин пытался работать с однородными единицами, а у нас электорат неоднородный», — сказал заместитель директора Института истории и политики МПГУ, член правления Российской ассоциации политической науки Владимир Шаповалов.
По его словам, Россия отличается своими огромными региональными различиями и поликонфессиональностью.
Примечательно, что в крупных городах у «Единой России» показатели заметно ниже. Там победили КПРФ.
Звоните, если попали в сложную ситуацию и не получили помощи от чиновников. Подпишитесь на нашу группу в Instagram.
Он подал жалобу в Мосгоризбирком , однако тот, не рассмотрев её, утвердил итоги выборов в Мосгордуму. Юнеман отстал от Русецкой на 84 голоса, при этом без учёта электронного голосования он опережал её на несколько сот голосов. Наблюдатели утверждают, что система электронного голосования работала в день выборов с перебоями, а обработка данных, полученных с её помощью, непрозрачна.
Математик Шпилькин изучил данные праймериз ЕР в Москве и нашел аномальные результаты
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. На первом графике, который представил эксперт, отражена зависимость итогового голосования от явки на разных избирательных участках.
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. Если выборы прошли честно, распределение за кандидата-лидера и всех прочих кандидатов должны быть идентичны, то есть отличаться только по абсолютному значению за счет разного количества голосов, а не по форме.
Самый дешевый способ фальсификации — это просто добавление голосов в пользу нужной партии или нужного кандидата, в результате чего искусственно повышается явка и на графике вырастает своеобразный "хвост феи" с уклоном в правую сторону.
Если выборы проходят честно, то такого хвоста на графике нет. На графике, опубликованном Сергеем Шпилькиным, Тюменская область выглядит как настоящий электоральный султанат.
Женщина заползает на избирательный участок на коленях.
В руках у нее пакет с бюллетенями. 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.
Сергей Шпилькин выявил 154 тыс. аномальных голосов за ЕР в Тюменской области
Математик, независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин опубликовал исследование итогов голосования на выборах депутатов Государственной думы. Социолог Сергей Шпилькин, якобы сумевший применить математическую модель к определению легитимности выборов и активно распространявший мнение о. математик Сергей Шпилькин*. журналист и автоэксперт Сергей Асланян*.
Эксперты НОМ объяснили, почему "график Шпилькина" не соответствует действительности
| Эксперты НОМ объяснили, почему "график Шпилькина" не соответствует действительности | математик, долгое время занимается мониторингом итогового соотношения явки избирателей и результатов выборов. |
| Сергей Шпилькин - Ведомости | С 2007-го Сергей Шпилькин начал заниматься статистическим анализом итоговых результатов выборов Госдумы. |
Минюст объявил Земфиру и Дмитрия Гудкова иноагентами
Политолог Евгений Семенов пояснил ФедералПресс причины несостоятельности метода Шпилькина по подсчету явки на общероссийское голосование. Электоральный аналитик, российский математик Сергей Шпилькин уже традиционно изучил и рассчитал итоги голосования по поправкам к Конституции. Заявление эксперта по электоральной статистике, бывшего математика Сергея Шпилькина о том, что почти половина голосов за поправки к Конституции были сфальсифицированы. это тот самый физик, который обрабатывает математическими методами данные с выборов.
Математик Шпилькин: выборы 8 сентября не обошлись без фальсификаций
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.
Статистически такое маловероятно, и тем более не может повторяться на сотнях участков. Аномалии можно объяснить как вбросами или сгоном избирателей, которых обязали поддержать определенную партию, так и банальной «рисовкой» — изменением данных итоговых протоколов в пользу одной из политических сил. В 2020 году Шпилькин заявил, что победу Василию Голубеву на губернаторских выборах также принесли аномальные голоса. Математик заявил, что глава региона должен был сразиться во втором туре с коммунистом Евгением Бессоновым.
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. Как видно, точка лежит почти четко на линии тренда. Таким образом, приведенный выше экспертный анализ свидетельствует: ни один из двух аргументов Сергея Шпилькина на поверку не выдерживает научной критики.
Видимо, автору пора прекратить подгонять факты под заранее сформулированные выводы о тотальных фальсификациях и заняться какой-то конструктивной научной деятельностью, не связанной с анализом электоральных процессов. Возможно, по базовой специальности.
В нашем случае усилия ЦИК с рекламой выборов изменили «норму» в сторону утреннего голосования, «надавив» на избирателей агитацией и изменив их поведенческие реакции. Это все не бином Ньютона, все это описано в десятках книг и миллионах графиков.
В чем фундаментальная ошибка Шпилькина — он оценивает все население страны или региона как «единую популяцию», обладающую одной «нормой» поведения. Это не так. Общество не гомогенно. А по простому люди разные.
Они формируют разные, совершенно зачастую не пересекающиеся группы — популяции, которые было бы корректно оценивать и описывать отдельно. Ища и находя свою «норму» в рамках каждой группы. Региональной, национальной, профессиональной, гендерной, поколенческой, etc. Вот это была бы супер работа!
Обозначение границ «популяций» в едином обществе и математическое описаний фундаментальных признаков этих популяций.
Чудеса на праймериз
К такому выводу пришло издание «Важные истории», подсчитав голоса по методу эксперта Сергея Шпилькина, сообщает С помощью метода математика Сергея Шпилькина «Новая-Европа» оценила долю «аномальных» голосов на прошедших выборах. Сергей Шпилькин "Статистический анализ выборов" Презентация на I Круглом столе математиков. Статистические методы Шпилькина (в частности, выявление фальсификаций по преобладанию круглых цифр явки и процента за провластного кандидата) использованы в статье британского.
Аналитик Шпилькин заявил о 889 тысячах «аномальных» голосов за ЕР на Кубани
А такие параметры, как количество проголосовавших за партию «КПРФ», общее количество человек, которые могли принять участие в голосовании и координаты участка зарегистрированы верно. Разница количества голосов за Единую Россию в исходных данных и данных, полученных в результате моделирования составляет 14595980. КПРФ набирает 26 процентов.
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации. Москва, ул.
В руках у нее пакет с бюллетенями. 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.
Увы, первый вскоре умер, а второй — исследования дальше не развивал. После избрания Госдумы в декабре 2007 года для большой группы исследователей выборов было ясно, что эта кампания сопровождалась крупными фальсификациями. Сигналы о них поступали отовсюду, но не было методов, позволявших оценить их масштаб. И вдруг в январе 2008 года мы узнаем: некий блогер создал новый метод и вычислил, что фальсификации составили около 14 млн голосов. Признаюсь честно, первой реакцией было: не может быть. Блогером оказался физик Сергей Шпилькин, в то время работавший переводчиком в одной из фирм. Ряд специалистов, разбирающихся одновременно в выборах и в математике, выслушали Шпилькина — и стало понятно, что его метод достаточно адекватный. После этого он выступил на конференции, посвященной итогам президентских выборов марта 2008 года. Несколько лет спустя Шпилькин обнаружил, что тот же подход был использован одним американским дипломатом для выявления фальсификаций на выборах 2004 года в Армении. Но та работа была опубликована лишь для узкого круга, так что метод заслуженно носит имя Шпилькина. Меня метод Шпилькина сразу пленил одной важнейшей особенностью. Он содержит в себе внутренний контроль, то есть позволяет сразу увидеть, можно его применять или нет. Отметим, что метод Шпилькина, как и Собянина—Суховольского, основан на предположении, что если где-то явка низкая, а где-то — высокая, то соотношение голосов от этого не должно меняться речь о вариациях именно в пространстве, а не во времени, но критики метода этот нюанс часто не замечают. Сама по себе эта гипотеза не очевидна, многие с ней не согласны. Но графики, которые строятся по методу Шпилькина, обычно показывают, что она верна. Кроме тех особых случаев, когда можно подозревать фальсификации.