EG / 7 декабря 2019 г. / Разделы: Территория материала, Россия, Алтай (Республика), Башкортостан, Волгоградская область, Вологодская область, Забайкальский край, Калмыкия (Республика), Курская область, Санкт-Петербург, Сахалинская область, Унимодальность, Зависимость результатов от явки, Пила Чурова, Наблюдение, Невероятные кластеры, Географические аномалии, Расследования этого класса, Расследования этого класса, Расследования этого класса, Расследования этого класса, Расследования этого класса, Расследования этого класса, Расследования этого класса, Статы 2019. Криминальная тройка Наталья З. Самые подозрительные выборы 2019 Домашнее задание от Натальи З. к курсу "Визуализация Демократии" Примечание Лаборанта: У Натальи - острый взгляд! Она разглядела действительные совпадения результатов в ТИК "Невельская судовая" и аналогичных ТИК Сахалина. Но как и в случае с Мурманскими судовыми комиссиями, такое совпадение имеет естественное происхождение. Так, на графиках полученных в нашей Лаборатории, видно, что число избирателей на подозрительных УИК - 17: В то время, как число голосов за Лимаренко - 10. 17, возможно - это стандартный коллектив рыболовецкого траулера. Ну а 10 - совпадение, редкое, но не "невозможное" при коллективе в 17 человек. Совпадение результатов на небольших коллективах в десяток-другой человек имеет математическую природу, в то время, как совпадение на УИК с 1000 - 2000 избирателями - человеческую. Небольшие коллективы можно вычислить как по названию, например, "судовая". Так и построением графика, например, Габдульвалеева. Математическая природа явления, называемая "целочисленные дроби", ясна из того, что результаты точно совпадают. Это может быть 3/5, 7/12, или, как в нашем случае 10/17. Других замечаний по работе Натальи у меня нет. Ожерелье Габдульвалеева в ТИК "Уфа Орджоникидзевская" - прекрасная и красиво поданная добыча. Print 36694 Ключевые слова: ФальсификацииРасследованиеРФ ЕДГ 2019 Laboratory support for articlefullDossier's BlockРФ ЕДГ 2019Theoretic depthObservation Файлы для скачивания Homework(.pdf, 1,98 MB) - 2008 скачиваний Домашняя работа Статьи по теме Статы 2019. "Решебник". Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 года по версии EG Максим Я. Самые криминальные выборы 2019 Дмитрий В. Самые криминальные выборы 2019 Максим Н. Самые сфальсифицированные выборы 2019 Маргарита Ж. Самые сфальсифицированные выборы 2019 Please login or register to post comments.
Максим Я. Самые криминальные выборы 2019 Максим Я. Самые криминальные выборы 2019 Домашнее задание от Максима Я. к курсу "Визуализация Демократии" EG / 7 декабря 2019 г. 0 38533 Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 по версии Максима Я.: Башкортостан, Волгоградская область, Забайкалье / Калмыкия Читать
Дмитрий В. Самые криминальные выборы 2019 Дмитрий В. Самые криминальные выборы 2019 Домашнее задание от Дмитрия В. к курсу "Визуализация Демократии" EG / 7 декабря 2019 г. 0 44358 Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 по версии Дмитрия В: Башкортостан, Калмыкия, третье место разделили: Липецкая, Вологодская, Волгоградская области и Забайкальский край. Читать
Инна К. Самые криминальные выборы 2019 Инна К. Самые криминальные выборы 2019 Домашнее задание от Инны К. к курсу "Визуализация Демократии" EG / 7 декабря 2019 г. 0 36829 Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 по версии Инны К.: Забайкальский край, Курская область, Волгоградская область. Читать
Максим Н. Самые сфальсифицированные выборы 2019 Максим Н. Самые сфальсифицированные выборы 2019 Домашнее задание от Максима Н. к курсу "Визуализация Демократии" EG / 7 декабря 2019 г. 0 24986 "Конкуренты лежат мёртвыми пластами" в Курской области, республике Калмыкия и Забайкальском крае. Читать
Маргарита Ж. Самые сфальсифицированные выборы 2019 Маргарита Ж. Самые сфальсифицированные выборы 2019 Домашнее задание от Маргариты Ж. к курсу "Визуализация Демократии" EG / 7 декабря 2019 г. 0 30391 Самые сфальсифицированные выборы ЕДГ 2019 по версии Маргариты Ж.: Калмыкия, Липецк, Сахалин Читать