• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Fast Fourier solvers for the tensor product high-order FEM for a Poisson type equation

Zlotnik A.A., Zlotnik I.A.

Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2020. Vol. 60. No. 2. P. 240-257.

Глава в книге
Innovation Development: Review and Estimation of Heterogeneity

Myachin A. L.

In bk.: Proceedings of the 20th International Conference on Group Decision and Negotiation. Ryerson University, 2020. P. 22.1-22.10.

Препринт
Matrix-vector approach to construct generalized centrality indices in networks

Aleskerov F. T., Yakuba V. I.

Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике. WP7. Высшая школа экономики, 2020. No. 2323.

Состоялось очередное заседание научного семинара "Политическая экономика"


Докладчик:  Андрей Бузин (Движение в защиту прав избирателей "Голос")   
Тема: "Влияние территориальных неоднородностей и фальсификаций на электоральные показатели"

The distribution of the number of polling stations in turnout intervals (turnout polling station distribution) is often close to normal; it would be natural to expect if the rules by which voters make decisions on the participation of the elections are about the same for all voters. In practice, it appears that turnout polling station distribution sometimes deviates significantly from the normal, and the differences between such distributions for different elections do not depend on the type of election and may occur for a brief period between two elections.

 

These deviations can be explained by the territorial heterogeneity in the electoral behavior of voters. However, the question arises why such territorial heterogeneity manifested in Moscow, but do not appear, for example, in Yekaterinburg. Also in Moscow, these "heterogeneity" appear very irregularly.

 

The observed turnout polling station distribution has good explanation with model of ballot stuffing - cramming votes to one of the contenders (party or candidate). This model describes the observed behavior of not only the turnout polling station distribution, but also the behavior of other electoral indicators, for example - the distribution of votes.





Распределение числа участковых избирательных комиссий по показателю явки избирателей часто оказывается близким к нормальному, что было бы естественно ожидать в случае, если правила, по которым избиратели принимают решения об участии выборах примерно одинаковы для всех избирателей. На практике оказывается, что распределение участковых комиссий по явке иногда значительно отклоняется от нормального, причем различия между распределениями на разных выборах не зависят от типа выборов и могут проявляться в течение краткого промежутка времени между двумя выборами. 

Отклонения от нормального распределения можно объяснить территориальными неоднородностями в электоральном поведении избирателей. Однако возникает вопрос, по какой причине такие территориальные неоднородности проявляются в Москве, но не проявляются, например, в Екатеринбурге. Кроме того, в Москве эти «неоднородности» проявляются крайне нерегулярно.  

Наблюдаемые распределения участковых комиссий по явке хорошо объясняются моделью вброса бюллетеней – приписыванием голосов одному из претендентов. Такая модель лучше описывает наблюдаемое поведение не только распределения участковых комиссий по явке, но и поведение других электоральных показателей, например – распределения голосов. 


Заседание состоялось 18.02.2014 в 18.15 по  адресу: г. Москва, улица Шаболовка, дом 26, корпус 4, аудитория 4322.