"Привлечённые нами математики подтвердили, что при применении этой методики к американским выборам "метод Шпилькина" достоверно подтвердил то. В Москве сотрудники правоохранительных органов утром 5 октября пришли с обыском к исследователю статистики выборов физику Сергею Шпилькину. Основной претензией к «методу Шпилькина» является использование чисто математического инструментария и склонность к экстраполяции данных, когда показатели одного или нескольких.
Либералы и метод Шпилькина
Два года назад Шпилькина приглашали в Совет по правам человека на экспертное обсуждение его методик, на которое он не пришел. Заместитель главы Общественной палаты города Москвы Михаил Москвин-Тарханов об электоральной математике Шпилькина. Физик Сергей Шпилькин приводит в своем фейсбуке данные по явке на разных избирательных участках во время голосования по поводу поправок в Конституцию. Так, по методу Шпилькина, «ЕР» на думских выборах прибавила себе порядка 15%.
Путину вбросили беспрецедентные 22 млн голосов на выборах 2024
Такой вывод журналисты сделали после подсчета голосов с помощью метода математика Сергея Шпилькина. Метод Шпилькина является классическим примером использования математической формулы для социологических исследований, что неприемлемо. А вот теперь эти господа с этой же целью усиленно раскручивают пресловутый «метод Шпилькина», тужась доказать якобы нелегитимность проводимых в России выборов.
Как математика помогает политикам и избирателям на выборах
Прочитать полный текст исследования Сергея Шпилькина можно на сайте научной газеты "Троицкий вариант". Поскольку Сергей Шпилькин в этом году не анализировал результаты этих выборов, я решил подключиться к этой важной части поствыборной активности. Так, по методу Шпилькина, «ЕР» на думских выборах прибавила себе порядка 15%.
Сергей Шпилькин выявил 154 тыс. аномальных голосов за ЕР в Тюменской области
Метод Шпилькина не раз вызывал критику со стороны экспертного сообщества – ему указывали на то, что подобная математическая модель не применима к оценке выборов. Памфилова отметила, что Шпилькин отказался анализировать электронное голосование, и одновременно раскритиковала его методы (Шпилькин анализирует результаты по. Метод Шпилькина подвергался критике журналистом, экспертом ЭИСИ (НКО, сотрудничающее с «Единой Россией»[22]) Ильёй Уховым[23]. Сергей Шпилькин получал поддержку от иностранных источников, распространял недостоверную информацию о деятельности органов государственности власти.
Сергей Шпилькин выявил 154 тыс. аномальных голосов за ЕР в Тюменской области
Если верить модели Шпилькина, реально «за» проголосовали 65% тех, кто пришел на участки или заполнил электронный бюллетень (официальный результат — 77,92%). Сергей Шпилькин (тем же способом, что на прошлых выборах) нарисовал данные по территориальным избиркомам в координатах (явка, число голосов за ЕР в процентах от. Два года назад Шпилькина приглашали в Совет по правам человека на экспертное обсуждение его методик, на которое он не пришел.
Пятна Шпилькина
По мнению профессора, стратегия несистемной оппозиции состоит в дискредитации не только результатов голосования и выборов вообще, но и всей государственной системы. В свою очередь доктор исторических наук, профессор Кубанского государственного университета Андрей Зайцев пояснил, что метод Сергея Шпилькина напоминает ему так называемую новую хронологию Анатолия Фоменко и Глеба Носовского, которая основана на фальсификации и подтасовке исторических данных. Противоречия «Новой хронологии» с общеизвестными историческими фактами ее авторы объясняют глобальной фальсификацией исторических документов», — рассказал Зайцев. Метод Шпилькина, по оценке доктора исторических наук, является «фантомным отражением несостоятельных претензий» на объективность организации «Голос».
Она подчеркнула, что публикация Кантора, по её мнению — это пример абсурда и вранья.
Организация была учреждена в 1993 году. После запрета нацболы неоднократно пытались зарегистрировать партию «Другая Россия», но так же безуспешно. По теме.
Специалисты пришли к выводу, что главный аргумент критиков физика заключается в том, что выявлять закономерности можно только среди «однородной массы», а это не относится к избирателям. Одной формулой такой многофакторный процесс, как выборы, невозможно описать. В свою очередь, президент Самарского национального исследовательского университета, доктор технических наук, академик РАН Виктор Сойфер отметил, что «попытка Шпилькина описать статистически, с помощью математических формул такой сложный процесс, как общенародное голосование, конечно, штука интересная», но «возникает большой вопрос, насколько результаты будут достоверными, научными». Pxhere Сойфер даже заподозрил Шпилькина в том, что он задался целью «доказать» заранее то, что сам предположил. Статистические данные в регионах сильно разнятся, поэтому делать выводы о массовых нарушениях довольно неубедительно, подчеркнул ученый. По его словам, упрощать такой сложный и распределенный во времени социальный процесс, как выборы, нельзя. Это никак не учитывается в той модели, которую представил Шпилькин.
Причем, по словам политолога, Шпилькин транслирует свои псевдонаучные парадигмы не в профессиональной среде математиков, где его изыскания давно развенчали и высмеяли. Но самое смешное в сегодняшнем «дивертисменте» — Шпилькин признал тот факт, что поправки были приняты большинством, то есть, результат голосования положительный. Боюсь, что за такие выводы его товарищи по этому «двухпроцентному» лагерю подкараулят где-нибудь вечером и побьют», — добавил аналитик. Подписывайтесь на «Газету.
Экспертов разочаровали «кривые Шпилькина» для исследования результатов выборов
Если бы не фальсификации, мы бы увидели двугорбую Россию, и это было бы впервые оправдано именно двумя разными типами организации голосования на избирательных участках. Графики по всем регионам выложены в Google Drive в высоком разрешении. Пила Путина Кроме вбросов, есть ещё и рисование протоколов с калькулятором, когда комиссия просто выдумывает цифры из головы. В мае 2018 года я на Хабре представил новый метод анализа данных, позволяющий визуализировать масштабы действий комиссий, рисующих протоколы с калькулятором. Это свидетельствует о тотальном рисовании и явки, и результата Путина с помощью калькулятора.
Даванкова двигали вниз, под Харитонова То, что фальсификациями не только рисовали Путину результат, но и отодвигали Даванкова на третье место, видно по отдельным регионам. Например, Пермский край. А каковы же были истинные результаты?
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. 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.
Он, бедняга, уже 10 лет переоткрывает подходы и рисует графики уже многократно нарисованные учеными, занимающимися популяционной генетикой и синтетической теорией эволюции. По современным представлением единицей эволюции является не особь, а популяция — группа особей одного вида, живущая обособленно. Внутри этой популяции выраженность признака X — например, цвета оперения или желания ходить на выборы — подчиняется той самой любезной сердцу кривой нормального распределения Гаусса. Однако если создать график общий для признака из всех популяций данного вида, то мы увидим кривую о многих главах — сколько популяций, столько и вершин — настоящий «шпилькинский кошмар». Представим, что в популяцию вьюрков X на прекрасном галапагосском острове приходит некий внешний фактор — мор любимого их червяка, к примеру. Просто половина популяции начинает жрать улиток, а половина каких нибудь пляжных уховерток в зависимости от длины клюва. А те у кого он был «средним», их естественно большинство, оказываются вообще не при делах в изменившихся условиях. И «эволюционная норма» под червяка начинает постепенно делится на две — с «маленьким клювом» и с «большим клювом». Какой будет график в результате? С двумя вершинами во втором случае или с одной, но поехавшей в случае первом. По науке это будет называться «давление отбора».
С помощью метода математика Сергея Шпилькина «Новая-Европа» оценила долю «аномальных» голосов на прошедших выборах. Без учета электронного голосования, в выборах приняли участие 74,5 млн избирателей. Метод Шпилькина выявляет, сколько голосов было «добавлено» победителю за счет вброса бюллетеней и переписывания итоговых протоколов.
Сhronicles: Байден возлагает свои надежды на аборты
Математик заявил, что глава региона должен был сразиться во втором туре с коммунистом Евгением Бессоновым. Редакция 161. RU проверила выводы Шпилькина, изучив данные с тысяч избирательных участков Ростовской области — мы посчитали аргументы математика убедительными и наглядно показали, как именно Голубев отстоял губернаторское кресло.
На своей странице в фейсбуке Шпилькин опубликовал два графика. На них результаты исследования по 96 тыс. Заштрихованная площадь — размер вброса составляет около 13,8 млн голосов. Справа — результаты партий в зависимости от явки по участкам. Каждый участок на графике обозначается набором точек разных цветов для соответствующих партий. Плотное ядро — предположительно нефальсифицированные участки.
На графике показано распределение по явке и доле проголосовавших за «Единую Россию» по партийным спискам. Пятно в нижнем левом углу — участки без больших искажений.
Комков также сообщил: Шпилькин, будучи членом научно-экспертного совета при ЦИК, появился там только один раз, а когда специалисты Центральной избирательной комиссии оформляли его документы в совет, очень долго искали подтверждение его научным регалиям и месту работы. Между тем Комков подчеркнул, что в России очень высокая прозрачность выборов — работают наблюдатели, видеокамеры, все контролируется до мельчайших деталей, фальсификации практически невозможны, но этот фактор в расчётах не учтен. СоцсетиДобавить в блогПереслать эту новостьДобавить в закладки RSS каналы Добавить в блог Чтобы разместить ссылку на этот материал, скопируйте данный код в свой блог.
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. Иными словами, суть произошедшего 1 июля особо не меняется, однако переписывание Конституции уже не выглядит всенародно одобренным. В случае с Ростовом, согласно графикам Шпилькина, аномальных голосов насчитывается 87 тысяч, нормальных — 489 тысяч. При этом «ядра» в случае с Ростовом фактически нет. 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.
Сhronicles: Байден возлагает свои надежды на аборты
Объём фальсификаций на этом голосовании был оценён Шпилькиным в 22 млн аномальных голосов в поддержку поправок [16]. Положительные[ править править код ] Член Совета по содействию развитию институтов гражданского общества и правам человека , политолог Дмитрий Орешкин , около 20 лет занимающийся изучением результатов выборов, подтверждает методику Шпилькина, заявляя, что Шпилькин «в значительной степени справедливо» интерпретирует получаемые по его методу данные как признак фальсификаций, и что статистические методы Шпилькина очень убедительно показывают вбросы или дописывания голосов за одну партию где больше явка, там и больше процент голосов за требуемый власти результат [20]. Методику Шпилькина положительно оценивает также физик, основатель « Диссернет » Андрей Заякин [9]. Статистические методы Шпилькина в частности, выявление фальсификаций по преобладанию круглых цифр явки и процента за провластного кандидата использованы в статье британского журнала « The Economist » [21]. Борисова И.
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.
При этом, этот по сути вброс бюллетеня дополняется увеличением явки. Такая ситуация возможна не только в силовых структурах. Другая версия состоит в том, что ВЦИОМ опрашивал людей более активных с точки зрения явки на голосование. Скорее всего, автор ошибается. Вброс был менее 10 миллионов, как на прошлых выборах, а оставшееся до 14 миллионов количество людей просто заставили голосовать как надо. Ну, и, конечно, автор не учитывал возможность замены бюллетеней, поданных за ненужные партии, бюллетенями за нужные распространённая практика на Украине.
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.