El fraude electoral de 2020 explicado con matemáticas – The Gray Hour

 

@TheGrayHour05 de noviembre de 2020

Esta es solo la lista corta.

Fairfax Virginia ha cambiado 100,000 votos de Trump a Biden declarando un “error administrativo”

Wisconsin descubre repentinamente más de 112k boletas de Biden entre las 3:30 am y las 4:30 am

 Nevada ha decidido que no tendrán todos los recuentos de votos hasta el jueves

Michigan h @ Statsguyphd hilo de Twitter: https://archive.is/9tWLK ha ganado 138,339 votos para Biden desde que dejaron de contar anoche. Un cero enorme para Trump

6 estados trump tiene una ventaja considerable, los seis estados decidieron dejar de contar las boletas en la noche de las elecciones (algo inaudito) y todos tienen fuertes posiciones

Jack de Twitter elimina el tweet actual de los presidentes en ejercicio la noche de las elecciones. Interferencia electoral claramente obvia

LeeJoe, quien se postuló para el escaño del Senado del distrito 16 en Idaho y así lo indicó en el perfil de su cuenta, elimina su cuenta de Facebook no una sino dos veces. Otro ejemplo de una interferencia electoral claramente obvia.

 Carolina del Norte tiene el 100% de los recintos con Trump a la cabeza y no está siendo convocado.

-H9K | https://www.disclose.tv/t/we-are-literally-watching-a-coup-heres-the-evidence/6806/35

Ley de Benford

Wikipedia: “La ley de Benford , también llamada  ley de Newcomb-Benford , la  ley de los números anómalos o la ley del  primer dígito , es una observación sobre la distribución de frecuencia de los dígitos iniciales en muchos conjuntos de datos numéricos de la vida real. La ley establece que en muchas colecciones de números que ocurren naturalmente, es probable que el primer dígito sea pequeño. [1]  Por ejemplo, en conjuntos que obedecen la ley, el número 1 aparece como el primer dígito significativo alrededor del 30% de las veces, mientras que el 9 aparece como el primer dígito significativo menos del 5% de las veces. Si los dígitos se distribuyen uniformemente, cada uno aparece aproximadamente el 11,1% de las veces. [2]  La ley de Benford también hace predicciones sobre la distribución de segundos dígitos, terceros dígitos, combinaciones de dígitos, etc.

El gráfico de la derecha muestra la ley de Benford para  base 10 , uno de los infinitos cases de una ley generalizada con respecto a números expresados en bases arbitrarias (enteras), lo que descarta la posibilidad de que el fenómeno sea un artefacto del sistema numérico de base 10. Hill publicó más generalizaciones en 1995 [3],   incluidas declaraciones análogas tanto para el              enésimo  dígito inicial como para la distribución conjunta de los    n   dígitos iniciales, la última de las cuales conduce a un corolario en el que los dígitos significativos se mostró              estadísticamente cantidad dependiente “.

@Statsguyphd Hilo de Twitter: https://archive.is/9tWLK

Estoy haciendo estos tweets para explicar en un solo lugar algunos análisis que se hicieron anoche.

1 – Me preguntaron fuera de línea sobre cómo hacer Benford’s sobre datos electorales. Le expliqué que esta es una forma común y útil de detectar anomalías en los datos que son impulsadas por procesos artificiales (por ejemplo, fraude).

2 – Mi alumno luego me dijo un tweet que estaba explorando este tipo de análisis (pero no he hecho el de Benford). Así que intervino.

3 – Sin embargo, no sabía qué datos usaban, así que encontré una fuente para el contexto al que hicieron referencia. Sin embargo, no pude encontrar escrituras versus no escritas, así que miré los recuentos de candidatos.

4 – Luego escribí un script rápido para recopilar esos datos, aquí hay un ejemplo de cómo se veía la parte de recopilación de datos de este proceso.

5 – Con estos datos ahora disponibles para verlos en el código, creé un proceso para analizar la conformidad del primer dígito con el Benford 12 – Y aquí están los números sin procesar (1 a 9):

6 – Escribí el código para producir la distribución discreta de Benford. Este código se ve así

 

7 – Ahora que tenía los datos y la distribución, simplemente necesitaba realizar la prueba. Para hacer eso, aproveché el chisquare de scipy. Sin embargo, antes de hacer eso, necesita producir los valores de resultado esperados (no solo los porcentajes. Pero esto es tan simple).

8 – Para hacer eso, tome el número total de observaciones (número de números de los que se derivan los recuentos del primer dígito) y multiplíquelos por las frecuencias de distribución de Benford en consecuencia. Esto se ve así:

9 – El proceso final, en conjunto, tiene un código adicional para manejar datos y contar los dígitos de esa página web (viene en 2 partes, primero la configuración del script y la definición de la función, luego el script en el siguiente tweet):

10 – Y el resto de ese guión:

11 – Al final, los datos de votación de Biden de esa página son mucho más anómalos que los de Trump. Así es como se ve visualmente:

12 – Y aquí están los números sin procesar (del 1 al 9):

Biden: [86, 35, 52, 69, 79, 62, 42, 28, 22]

Trump: [115, 85, 89, 57, 35, 36, 27, 16, 16]

13 – Aquí están los valores p respectivos:

Biden 1.5076774999383611e-27

Trump 0.00048111250713426005

14 – Lo que es notable es la diferencia extrema en sus valores p. El inconveniente de este análisis es que hay una mejor prueba para la bondad de ajuste de Benford. Es la versión Watson de la prueba de Cramer von Mises (U2). Puede leer sobre por qué es mejor aquí (siguiente mensaje)

15 – Aquí:

Lesperance, M., Reed, WJ, Stephens, MA, Tsao, C. y Wilton, B. (2016). Evaluación de la conformidad con la ley de Benford: pruebas de bondad de ajuste e intervalos de confianza simultáneos. PLoS ONE, 11 (3). doi.org/10.1371/journa…

16 – Lo que es innegable es que las frecuencias del primer dígito de los totales de votos de Biden son extremadamente anómalas en comparación con las de Trump.

Fuente

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