Сергей Шпилькин "Статистический анализ выборов" Презентация на I Круглом столе математиков. Сергей Шпилькин рассказал РБК, что обыск начался в районе 6:00. Математик Сергей Шпилькин, занимающийся изучением фальсификаций на выборах, опубликовал исследование распределения голосов избирателей. Ученый Сергей Шпилькин с помощью статистических методов показывает, каковы масштабы фальсификаций на российских выборах и голосованиях и как эти масштабы менялись на. В частности, так называемый метода Шпилькина утверждает, что любое отличие графика голосования от куполообразной формы якобы свидетельствует о фальсификациях.
Аналитик Шпилькин заявил о 889 тысячах «аномальных» голосов за ЕР на Кубани
Конкуренты, способные вести реальные кампании электоральной мобилизации и имеющие значимую поддержку избирателей, на выборы просто не допускаются. Математик, независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин опубликовал исследование итогов голосования на выборах депутатов ГД. Электоральный аналитик Иван Шукшин и журналисты издания «Важные истории», проанализировав независимо друг от друга данные ЦИК России методом Кислинга-Шпилькина.
Почти 22 миллиона голосов, отданных за Путина, сфальсифицировали — СМИ
Среди новых иноагентов числится и математик Сергей Шпилькин. Благодаря новым пояснениям Минюста мы можем узнать причину включения Шпилькина в список. Теория Шпилькина о пропорциональности долей голосов при любой явке вызывает споры среди экспертов. Один супер известный математик Шпилькин (вы разве не знаете такого?) посчитал: почти 10 миллионов бюллетеней были. Статистические методы Шпилькина (в частности, выявление фальсификаций по преобладанию круглых цифр явки и процента за провластного кандидата) использованы в статье британского. 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. Прощай, Шпилькин. Твоя профессия тоже умерла. Хотя есть и хорошие новости: в журнале у Киреева (другой электоральный математик) люди с интересом обсуждают, можно ли считать.
Минюст объявил Земфиру и Дмитрия Гудкова иноагентами
К такому выводу пришло издание «Важные истории», подсчитав голоса по методу эксперта Сергея Шпилькина, сообщает математик Шпилькин Сергей. В частности, так называемый метода Шпилькина утверждает, что любое отличие графика голосования от куполообразной формы якобы свидетельствует о фальсификациях.
Математик Шпилькин: почти 50% голосов за ЕР могут быть сфальсифицированы
Сергей Шпилькин получил известность в 2011 году, когда после выборов обратил внимание общественности на аномально высокий результат «Единой России» на участках. Сергей Шпилькин рассказал РБК, что обыск начался в районе 6:00. Сергей Шпилькин получил известность в 2011 году, когда после выборов обратил внимание общественности на аномально высокий результат «Единой России» на участках. Математик Сергей Шпилькин заявляет о том, что «Единая Россия» путем фальсификаций прибавила себе около 14 миллионов голосов. В Москве силовики пришли с обыском к электоральному аналитику Сергею Шпилькину. К такому выводу пришло издание «Важные истории», подсчитав голоса по методу эксперта Сергея Шпилькина, сообщает
Сергей Шпилькин выявил 154 тыс. аномальных голосов за ЕР в Тюменской области
Шпилькин считает, что при свободном голосовании распределение голосов между партиями не должно так сильно зависеть от явки. Таким образом, по оценкам Шпилькина, около 14 млн голосов могут быть сфальсифицированы.
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. Ситуацию накаляет крайнее расслоение общества. Когда противоборствующие силы склонны к проявлению насилия.
В независимости от того, справедливо ли их кандидат побеждает или нет, стороны проявляют агрессию. Социальные сети работают только на одного из кандидатов, это показатель крайнего противостояния в обществе», — рассказал Станислав Розенко журналистам.
А потом подавать в суд, требуя развод, раздел имущества и добрачную фамилию. Бред, скажете? Но бред по Шпилькину. Спору о применимости математических методов оценки без малого два столетия. Еще в 1837 году Пуассон описал свое «распределение Пуассона» в работе «О вероятности решений уголовных судов». Тогда этот математический анализ приняли в штыки. Почитаемый нашими оппозиционерами классик либерализма Джон Стюарт Милль расценивал подобные приложения исчисления вероятностей к установлению достоверности свидетелей и правильности приговоров, выносимых присяжными как «настоящий позор математики».
Два века споров между математиками и гуманитариями консенсуса не создали, но большинство ученых признают, что механический перенос математических формул на социальный объект без объяснения критериев выборки есть шарлатанство. А коллега Шпилькин и не скрывает, что никаких социальных критериев и методов оценки социального массива он не признает. Проходит голосование в границах страны — вот это граница на контурной карте, где он точки ставит, это и есть критерий. Проходит голосование в одну единицу времени — вот и славно. Правда, в этот раз голосовали семь дней. На участках и дома, на придомовой территории и на дачах. В Москве, в Нижнем Новгороде, да еще и по интернету. Полагать, что это разнообразие никак не сказалось на динамике голосования — неприлично даже для Шпилькина. Честно пишет в своем опусе, что поначалу сомневался.
Правда, недолго: рукава закатал, сел, кривые вывел, отклонения сосчитал, облака нарисовал — и ему, творцу формул, всё понятно.
Сергей Шпилькин получил известность в 2011 году, когда после выборов обратил внимание общественности на аномально высокий результат «Единой России» на участках, где в отчётах избирательных комиссий была зафиксирована такая же аномально высокая явка. Даже самые бедные городские районы от среднебогатых отличаются не настолько сильно, чтобы это было заметно на голосовании, — гетто у нас нет», — аргументирует Шпилькин. По словам учёного, если бы вбросов не было, а явка бы поднялась до максимальной по естественным причинам, то распределение голосов, согласно «кривой Гаусса», показало бы пропорциональный рост, а в данном случае рост был только за «Единую Россию».
Шпилькин раскрывает фальсификации на выборах
Получилось достаточно красноречиво: результаты, полученные разными методами, совпали, а расчеты вполне соответствовали итогам наблюдения на участках. Против книги был выпущен целый залп публикаций, но они быстро забылись, а книга живет и хорошо цитируется. После того как в 2009 году произошли масштабные фальсификации на выборах в Мосгордуму, интерес к методу Шпилькина возрос. Но главное — метод прошел апробацию практикой.
В тех случаях, когда наблюдение на участках говорило об отсутствии масштабных фальсификаций, расчеты по методу Шпилькина также показывали их отсутствие. Примером являются выборы в Москве с 2012 по 2019 год, в ряде уральских и сибирских регионов. Когда же мы получаем от наблюдателей, членов избиркомов, просто избирателей массовые сообщения о фальсификациях, метод Шпилькина дает довольно высокие проценты аномальных голосов.
Показал метод и снижение общего объема фальсификаций на федеральных выборах 2012—2018 годов по сравнению с периодом 2007—2011 годов, хотя этот объем все равно оставался довольно большим 9—12 млн против 14—15 млн. Но вот на общероссийском голосовании 25 июня — 1 июля 2020 года масштаб аномальных голосов вырос, достигнув 22 млн. И эти расчеты соответствуют наблюдениям.
Этому способствовали и «облегченные» правила голосования, и их вольное применение: растягивание плебисцита на семь дней, большой объем голосования в скверах и на предприятиях, перекладывание бюллетеней из ящиков в сейф-пакеты. Плюс сильная заинтересованность вертикали власти в результатах голосования. Однако расчеты Шпилькина показывают и другое.
Даже при вычете аномальных голосов получается, что большинство от принявших участие в голосовании сказало «да». Уже по иным причинам: из-за некорректно сформулированного вопроса и неравных условий агитации. И теперь важно, чтобы опыт манипулирования и фальсификаций не был перенесен на выборы.
Это больше, чем за поправки к конституции в Краснодарском крае , больше чем за Путина в Тамбовской области. Неужели не найдется какого-либо социолога, который возьмется исследовать это явление на местности? В чем корень народной любви? Важная ведь тема», — пишет Шпилькин.
В Тамбовской области, отметил исследователь, «можно было бы порадоваться» за губернатора Александра Никитина, однако «результат этот рисованный». Причем, например, участки 546 и 547 находятся в одной школе.
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. Математик признает аномальными те участки, где при чрезмерно высокой явке одну из партий поддержало аномально высокое количество избирателей.
Все голоса в виде «хвостов», идущих от ядра результатов голосования в различные стороны воспринимаются как аномальные, не соответствующие нормальному распределению. И Сергей Шпилькин на основании этого делает выводы о том, что имеют место искажения, внесённые при фиксации результатов голосования.
То есть не соответствующие реальной воле избирателей, а внесённые искусственно на различных этапах процедуры голосования и учёта результатов. Валерий Ледовской — Так а что с графиком, который касается именно Ставрополья? Поэтому стандартный метод Шпилькина здесь не работает. 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.
Математик признал «нарисованными» почти половину голосов за «Единую Россию» на Дону
Шпилькин с 2007 года публикует доклады о фальсификации на выборах. Из года в год человек публикует однотипные доклады, с использованием математического инструментария пытается доказать, что выборы сфальсифицированы». В свою очередь член Корпуса «За чистые выборы» и Общественной палаты Волгоградской области Антон Лукаш заявил о недопустимости математического подхода к избирательным процессам. Здесь есть очень серьезная методологическая подмена.
Гауссовое распределение относится к случайным событиями с однородными объектами. Случайная величина — это понятие математическое.
Борисова И.
Игнатова А. По мнению авторов, выводы, сделанные Шпилькиным на основе функции Гаусса, имеют признаки ангажированности и являются антинаучными [26] [ неавторитетный источник ]. В то же время, председатель Межрегионального объединения избирателей, к.
Андрей Бузин критически относится к статье РОИИП, называя её пропагандистской и указывая на ряд содержащихся в ней ошибок и несоответствий, в том числе, неверном преподнесении самих методов электоральной статистики, используемых Шпилькиным [27].
Но опять-таки не везде: в области низких значений явки отличий нет. А в области высоких значений явки форма кривой другая. Причем часто на ней видны «зубчики» — это признак подгонки под круглые значения. Метод вычисления аномальных голосов оказывается достаточно простым.
Кривая, описывающая сумму голосов за остальных кандидатов, умножается на коэффициент, позволяющий совместить восходящую часть этой новой кривой с восходящей частью кривой лидера. В случае аномалии нисходящая часть кривой лидера окажется выше этой новой кривой. Площадь между кривыми и даст число аномальных голосов. За 12 прошедших лет метод Шпилькина неоднократно подвергался критике, но в основном публицистической, а не научной. Единственной публикацией, претендовавшей на некоторую серьезность, была статья 2008 года, подписанная тогдашним председателем ЦИКа Владимиром Чуровым, членом-корреспондентом РАН Владимиром Арлазаровым специалистом в области баз данных, а не математической статистики и его сотрудником.
Статья была опубликована в каком-то сборнике: в рецензируемом журнале ее бы просто не приняли, поскольку в ней не был охарактеризован объект исследования. При этом приведенные в статье результаты не опровергали, а скорее подтверждали результаты Шпилькина. В 2008 году Андрей Бузин и автор этих строк выпустили книгу «Преступление без наказания». В этой книге был собран богатый материал о различных нарушениях на федеральных выборах 2007—2008 годов, в том числе и о прямых фальсификациях. И в заключительной главе приведены результаты применения различных методов, в том числе Собянина—Суховольского и Шпилькина.
Получилось достаточно красноречиво: результаты, полученные разными методами, совпали, а расчеты вполне соответствовали итогам наблюдения на участках. Против книги был выпущен целый залп публикаций, но они быстро забылись, а книга живет и хорошо цитируется.
Сергей Шпилькин — математик, долгое время занимается мониторингом итогового соотношения явки избирателей и результатов выборов.
В социальной сети ФБ он разместил графики, с утверждением, что выборы фальсифицированы. Учёный проанализировал голоса 107,9 млн избирателей из 109,2 млн, которые участвовали в выборах, по данным ЦИК. Шпилькин сопоставил средние данные с участков и результаты партий в зависимости от явки чем выше явка и выше результат одной из партий, тем больше вероятности, что итоги фальсифицированы.
Песков заявил, что участь Зеленского однозначно предрешена
Это даже стали называть «московским стандартом» голосования. Но на голосовании по поправкам и в Москве наблюдалось отхождение от достигнутого стандарта. Все голоса в виде «хвостов», идущих от ядра результатов голосования в различные стороны воспринимаются как аномальные, не соответствующие нормальному распределению. И Сергей Шпилькин на основании этого делает выводы о том, что имеют место искажения, внесённые при фиксации результатов голосования. То есть не соответствующие реальной воле избирателей, а внесённые искусственно на различных этапах процедуры голосования и учёта результатов. Валерий Ледовской — Так а что с графиком, который касается именно Ставрополья? Поэтому стандартный метод Шпилькина здесь не работает. 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.
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.
По словам юристки, силовики отказываются назвать ей причину следственных действий и недопуска в квартиру. Сергей Шпилькин известен тем, что анализирует итоги явки и результаты голосований на выборах в России. В частности, он оценивал число сфальсифицированных голосов на выборах в Госдуму в 2021 году и на президентских выборах 2018 года.
Преимущество Единой России очевидно. Плотное ядро в районе явок 0. В своих работах, независимые электоральные аналитики показывают, что подобная картина может наблюдаться при вбросе голосов за партию, результат которой растет с явкой. Причем в ядре находятся участки с «нормальной явкой», на которых не было фальсификаций, а хвосты соответствуют участкам с «аномальной явкой», где результаты выборов недостоверны.
Математик признал «нарисованными» почти половину голосов за «Единую Россию» на Дону
Игнатова А. По мнению авторов, выводы, сделанные Шпилькиным на основе функции Гаусса, имеют признаки ангажированности и являются антинаучными [26] [ неавторитетный источник ]. В то же время, председатель Межрегионального объединения избирателей, к. Андрей Бузин критически относится к статье РОИИП, называя её пропагандистской и указывая на ряд содержащихся в ней ошибок и несоответствий, в том числе, неверном преподнесении самих методов электоральной статистики, используемых Шпилькиным [27].
К таким же выводам пришли журналисты "Новой газеты Европа": они тоже анализировали данные с участков методом Шпилькина и тоже насчитали 22 миллиона украденных голосов. 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.
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. А такие параметры, как количество проголосовавших за партию «КПРФ», общее количество человек, которые могли принять участие в голосовании и координаты участка зарегистрированы верно.
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.