Профессор из США изучил данные из протоколов комиссий в Беларуси и нашел статистические аномалии - «Интернет и связь» » Самоучитель CSS
Меню
Наши новости
Учебник CSS

Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.

Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3

Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.

Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы

Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)

Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода

Самоучитель CSS

Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5

Новости

Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости

Справочник CSS

Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript

Афоризмы

Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы

Видео Уроки


Видео уроки
Наш опрос



Наши новости

      
      
  • 24 марта 2016, 16:20
18-08-2020, 15:35
Профессор из США изучил данные из протоколов комиссий в Беларуси и нашел статистические аномалии - «Интернет и связь»
Рейтинг:

Вадим Зипунников, профессор кафедры биостатистики американской школы общественного здравоохранения Джонса Хопкинса, проанализировал оцифрованные данные из фотокопий протоколов участковых избирательных комиссиий, собираемые платформой «Зубр», и нашел статистические аномалии. Он прислал редакции hs-design.ru свой статистический анализ — приводим его работу.


Но вначале — кто такой Вадим Зипунников


Профессор из США изучил данные из протоколов комиссий в Беларуси и нашел статистические аномалии - «Интернет и связь»

На сайте Университета Джонса Хопкинса говорится, что Вадим — Associate Professor на кафедре биостатистики Школы общественного здравоохранения им. Блумберга при университете Джонса Хопкинса.


В частности, сейчас он занимается сбором данных, получаемых от носимых устройств, и сопоставляет эту информацию с более крупными базами данных, которые собираются традиционным способом, например, при обследовании состояния здоровья. Так, профессор интересуется количественной оценкой: слабости и утомляемости в клинических группах населения с сердечными заболеваниями; физической инвалидности у людей с рассеянным склерозом; нарушений циркадных ритмов среди людей с биполярным расстройством, большим депрессивным расстройством и деменцией; качества сна у лиц с деменцией и болезнью Альцгеймера.


Также Вадим вовлечен в анализ данных EMA (экспоненциальное скользящее среднее) — этот метод популярен в психологии для оценки когнитивных функций и эмоций (например, замера уровня печали, беспокойства, энергии и так далее).


Что за статистический анализ данных из протоколов



В сопроводительном письме Вадим Зипунников написал, что использовал для анализа оцифрованные данные из фотокопий протоколов, собираемые платформой «Зубр».


На данный момент база (она доступна по ссылке) включает 878 участков и 1 278 587 голосов. Вот к каким выводам пришел специалист, проанализировав фотокопии протоколов:


1. Основная выявленная статистическая аномалия представлена большим количеством УИК c четырьмя одновременно наблюдаемыми и статистически маловероятными характеристиками:


Необычно высокая концентрация УИК с предварительной явкой (досрочно проголосовавших) в районе 25?45% (с необычно высоким пиком в 35%) от общего числа зарегистрированных.
Необычно высокая концентрация процентов голосов за Тихановскую в интервале 0%-20%; за Лукашенко в интервале — 55%-75%; за остальных кандидатов и против всех в интервале — 10%-30%

2. Выявлен сильный статистический тренд: каждые 7% досрочно проголосовавших (от общего числа зарегистрированных) «забирали» у кандидата Тихановской приблизительно 8% от окончательного результата и «прибавляли» приблизительно 8% к окончательному результату кандидата Лукашенко.


3. После исключения из анализа аномальных УИК:


процент за кандидата Тихановскую стал варьироваться в межквартильном интервале: 36%-59%;
процент за кандидата Лукашенко — в межквартильном интервале 28%-53%;
процент за остальных кандидатов и против всех — в межквартильном интервале 7%-14%.

4. Для дальнейшей коррекции наблюдаемого статистического тренда необходимы дополнительные предположения. Любая коррекция наблюдаемого статистического тренда приведет к дальнейшему увеличению процентов голосов за кандидата Тихановскую и дальнейшему уменьшению процентов голосов за кандидата Лукашенко.


Основная статистическая аномалия


На графике ниже показана необычно высокая концентрация досрочно проголосовавших — в районе 25%-45% от общего числа зарегистрированных (с необычно высоким пиком в 35%).



На аномальных участках с необычно высокой предварительной явкой (25%-45% от общего числа зарегистрированных) одновременно наблюдалась необычно высокая концентрация очень похожих результатов с окончательным процентом:


• за Тихановскую в интервале: 0%-20%


• за Лукашенко в интервале: 55%-75%


• за остальных кандидатов и против всех в интервале: 10%-30%



Статистический тренд


На графиках ниже видно, что приблизительно каждые 7% досрочно проголосовавших (от общего числа зарегистрированных) «забирали» у кандидата Светланы Тихановской 8% от окончательного результата и «прибавляли» 8% к окончательному результату кандидата Лукашенко.




Процент голосов, отданных за остальных кандидатов и «против всех» начинает сильно увеличиваться на участках, где официальный процент досрочно проголосовавших (от общего числа зарегистрированных) выше 25%.


Возможно, считает автор анализа, это связано с тем, что пять дней предварительного голосования использовались, чтобы «максимизировать» официальное количество досрочно проголосовавших и каким-то образом «сформировать» тренды в наблюдениях №?1 и №?2.



Коррекция выборки через удаление аномальных УИК


Далее в анализе автор отмечает, что «чтобы исключить влияние УИК из аномальной области, мы исключили УИК с процентом досрочно проголосовавших (от числа зарегистрированных) больше 25%».


В результате получились следующие данные (представлены межквартильные интервалы):


за Тихановскую в интервале: 36%-59%
за Лукашенко в интервале: 28%-53%
за остальных кандидатов и против всех в интервале: 7%-14%


«Данный анализ сделан 15 августа 2020 года и главным образом анализирует аномалии и тренды, связанные с процентом досрочно проголосовавших от числа зарегистрированных, — подытоживает автор. — Предыдущий анализ, сделанный 14 августа 2020 года, анализирует аномалии и тренды, связанные с процентом досрочно проголосовавших от числа проголосовавших, и имеет похожие основные выводы».


Вадим Зипунников, профессор кафедры биостатистики американской школы общественного здравоохранения Джонса Хопкинса, проанализировал оцифрованные данные из фотокопий протоколов участковых избирательных комиссиий, собираемые платформой «Зубр», и нашел статистические аномалии. Он прислал редакции hs-design.ru свой статистический анализ — приводим его работу. Но вначале — кто такой Вадим Зипунников На сайте Университета Джонса Хопкинса говорится, что Вадим — Associate Professor на кафедре биостатистики Школы общественного здравоохранения им. Блумберга при университете Джонса Хопкинса. В частности, сейчас он занимается сбором данных, получаемых от носимых устройств, и сопоставляет эту информацию с более крупными базами данных, которые собираются традиционным способом, например, при обследовании состояния здоровья. Так, профессор интересуется количественной оценкой: слабости и утомляемости в клинических группах населения с сердечными заболеваниями; физической инвалидности у людей с рассеянным склерозом; нарушений циркадных ритмов среди людей с биполярным расстройством, большим депрессивным расстройством и деменцией; качества сна у лиц с деменцией и болезнью Альцгеймера. Также Вадим вовлечен в анализ данных EMA (экспоненциальное скользящее среднее) — этот метод популярен в психологии для оценки когнитивных функций и эмоций (например, замера уровня печали, беспокойства, энергии и так далее). Что за статистический анализ данных из протоколов В сопроводительном письме Вадим Зипунников написал, что использовал для анализа оцифрованные данные из фотокопий протоколов, собираемые платформой «Зубр». На данный момент база (она доступна по ссылке) включает 878 участков и 1 278 587 голосов. Вот к каким выводам пришел специалист, проанализировав фотокопии протоколов: 1. Основная выявленная статистическая аномалия представлена большим количеством УИК c четырьмя одновременно наблюдаемыми и статистически маловероятными характеристиками: Необычно высокая концентрация УИК с предварительной явкой (досрочно проголосовавших) в районе 25?45% (с необычно высоким пиком в 35%) от общего числа зарегистрированных. Необычно высокая концентрация процентов голосов за Тихановскую в интервале 0%-20%; за Лукашенко в интервале — 55%-75%; за остальных кандидатов и против всех в интервале — 10%-30% 2. Выявлен сильный статистический тренд: каждые 7% досрочно проголосовавших (от общего числа зарегистрированных) «забирали» у кандидата Тихановской приблизительно 8% от окончательного результата и «прибавляли» приблизительно 8% к окончательному результату кандидата Лукашенко. 3. После исключения из анализа аномальных УИК: процент за кандидата Тихановскую стал варьироваться в межквартильном интервале: 36%-59%; процент за кандидата Лукашенко — в межквартильном интервале 28%-53%; процент за остальных кандидатов и против всех — в межквартильном интервале 7%-14%. 4. Для дальнейшей коррекции наблюдаемого статистического тренда необходимы дополнительные предположения. Любая коррекция наблюдаемого статистического тренда приведет к дальнейшему увеличению процентов голосов за кандидата Тихановскую и дальнейшему уменьшению процентов голосов за кандидата Лукашенко. Основная статистическая аномалия На графике ниже показана необычно высокая концентрация досрочно проголосовавших — в районе 25%-45% от общего числа зарегистрированных (с необычно высоким пиком в 35%). На аномальных участках с необычно высокой предварительной явкой (25%-45% от общего числа зарегистрированных) одновременно наблюдалась необычно высокая концентрация очень похожих результатов с окончательным процентом: • за Тихановскую в интервале: 0%-20% • за Лукашенко в интервале: 55%-75% • за остальных кандидатов и против всех в интервале: 10%-30% Статистический тренд На графиках ниже видно, что приблизительно каждые 7% досрочно проголосовавших (от общего числа зарегистрированных) «забирали» у кандидата Светланы Тихановской 8% от окончательного результата и «прибавляли» 8% к окончательному результату кандидата Лукашенко. Процент голосов, отданных за остальных кандидатов и «против всех» начинает сильно увеличиваться на участках, где официальный процент досрочно проголосовавших (от общего числа зарегистрированных) выше 25%. Возможно, считает автор анализа, это связано с тем, что пять дней предварительного голосования использовались, чтобы «максимизировать» официальное количество досрочно проголосовавших и каким-то образом «сформировать» тренды в наблюдениях №?1 и №?2. Коррекция выборки через удаление аномальных УИК Далее в анализе автор отмечает, что «чтобы исключить влияние УИК из аномальной области, мы исключили УИК с процентом досрочно проголосовавших (от числа зарегистрированных) больше 25%». В результате получились следующие данные (представлены межквартильные интервалы): за Тихановскую в интервале: 36%-59% за Лукашенко в интервале: 28%-53% за остальных кандидатов и против всех в интервале: 7%-14% «Данный анализ сделан 15 августа 2020 года и главным образом анализирует аномалии и тренды, связанные с процентом досрочно проголосовавших от числа зарегистрированных, — подытоживает автор. — Предыдущий анализ, сделанный 14 августа 2020 года, анализирует аномалии и тренды, связанные с процентом досрочно проголосовавших от числа проголосовавших, и имеет похожие основные выводы».

Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.
Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.
Есть вопросы. Напишите нам.
Общие правила  поведения на сайте.
Просмотров: 656
Комментариев: 0:   18-08-2020, 15:35
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

 
Еще новости по теме:



Другие новости по теме: