Найти тему
Охрана ₽ыбовЪ

Математика против Путина

"Охрана рыбов" продолжает публикации про выборы Путина Президентом.

Наблюдатели отметили, что факты подтасовки результатов все же имели место. Так, хотя в Новосибирске и Владивостоке студенты сделали свой выбор не в пользу Путина, Путин по протоколу Избиркома все же победил

А на УИК-347 провели манипуляции, что повысило результат Путина: 1087 голосов за него превратились в 1252. За счет голосов за других кандидатов.

Определить фальсификацию может метод физика Шпилькина: открытые данные по голосованию на выборах он сравнивал с кривой Гаусса. Если применить его метод, то на этих выборах вышло то что вышло- фальсификация в 46 регионах страны, причем в пяти регионах было вброшено по расчетам не менее одной трети голосов за самовыдвиженца Путина :

на двумерной диаграмме распределение УИКов по явке и результату кандидата должно выглядеть как одно симметричное, округлое пятно. Выборы 2024 года — первые, на которых нормальное распределение голосов было фактически стерто. В результате фальсификаций одновременно повышаются явка и итоговый процент голосов за кандидата от власти. Если по одной оси продолжить явку, а на другой — процент за Путина, то вместо пятна получается "хвост кометы".
Элла Памфилова:Stringer/Getty Images
Элла Памфилова:Stringer/Getty Images

Аналитик Иван Шукшин утверждает, что число украденных голосов в пользу Путина по бумажным бюллетеням ЗА Путина превышает 22 миллиона штук. Сколько вброшено бюллетеней в электронном виде- не известно. Потому что этот метод во многих государствах мира считается непрозрачным и был запрещен. По данным Шукшина ЗА Путина в стране проголосовало не более 57% избирателей. Не менее одной трети голосов было ему приписано. Ему нужен был результат любой ценой.

Справка от "Охраны рыбов":

Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса или Гаусса — Лапласа, или колоколообразная кривая — непрерывное распределение вероятностей с пиком в центре и симметричными боковыми сторонами.
В одномерном случае нормальное распределение задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса.