2016年の選挙の記事の最初の部分では、225の選挙区の結果を扱いました。 今回は、合計10万人弱の選挙区選挙委員会（PEC）の投票結果に関するデータを検討します。 この詳細レベルにより、予想外の現象と投票結果の驚くべきパターンを確認できます。
データ
党リストによる選挙の結果のみを考慮します-投票の比例要素です。 各PECの投票結果に関する情報は、CECによって多少断片化された形式で提供されます。 集約された形式で、データはSergey Shpilkin （リンク）によって収集および配布されます。
これらの選挙の投票所の総数は96871でした。選挙に参加する政党に投票した投票者の数に関するデータは、各PECのこのデータに示されています。 有権者の数ではなく、0.01％の精度での党結果のパーセンテージ表示に目を向けます。 腐敗した投票の割合を考慮した、すべての関係者の各PECでの結果の合計は、正確に100.00％である必要があります。 パーセンテージの結果を四捨五入するために、最もよく知られているアプローチである最大バランスの方法を使用します。 CECは、パーセンテージの結果を丸める別の方法を使用しますが、これに関する情報は見つかりませんでした。 そして、少なくともこの方法は、 sfsmisc
ライブラリにあるsfsmisc
アルゴリズムとも一致しません。 したがって、場合によっては、使用される結果の割合がCECデータと0.01％異なる場合がありますが、これは基本的な役割を果たしません。 投票率の結果は、0.01％の精度でパーセンテージで表されます（従来の丸めが使用されました）。
スポット
得られたデータを、ポイントが存在する散布図で表示します-PEC。
以下のグラフは、すべてのPECの投票率とパーティー「United Russia」の結果を示しています。
この図では、投票率が65％の黒点と約60％のユナイテッドロシアの結果が注目に値します。 この点は、グラフのこれらの2つの軸で非常に類似した結果を持つPECの高濃度を意味します。
「ターンアウト-ロシア連邦共産党」と「ターンアウト-LDPR」の軸を持つ2つの図では、同じ投票率の黒い点が見られます。
そして、例えば「ロシアの共産主義者」のための非議会党でさえ、この点は輝き続けています。
ただし、他の関係者については、この現象も観察できます。 さらに-さらに、どのようなサイトを見てみましょう。 範囲をより正確に設定しましょう。64.26％から64.33％の範囲の投票率で、「United Russia」の結果は62％から62.5％です。 60のPECがこれらの境界に該当します。 そして、なんと予期せぬ偶然、彼らはすべてサラトフ地域出身です！
この現象は、選挙結果が承認される前に発見されました。 残念ながら、CECの代表者は、議長を含め、この現象に驚くべきことは何もないと断言しました。 したがって、このケースの検証は実行されませんでした。
線形依存
「共産党-LDPR」軸のグラフでは、y = xおよびy = 2 * xの形式の直線がトレースされます。
整数係数とのより明確な線形関係は、たとえば「ロシアの共産主義者-ヤブロコ」のペアで見ることができます。
これは、これが特定の地域の貢献であると言うことではありません（これらの線上にポイントが多すぎます）。 しかし、あなたはモスクワとモスクワ地方の例にいくらかの違いを感じることができます。
または、「ロシアの共産主義者-公正なロシア」のペアのグラフは、y = x、y = 2 x、y = 3 x、x = 2 * yの系列で10％x 10％の2乗です。
これらの整数係数との線形関係はどのような理由でですか？
投票結果のこれらのパターンの論理的な説明は考えていません。
二峰性
州下院での投票結果のこの特徴は、以前の選挙でよく知られています。 投票所での投票率の高い投票は、原則として、合衆国ロシアの高い結果を証明しています。 これは、ポイントの領域（100％、100％）で特に顕著です。 これらの投票所での市民の責任と有権者の全会一致のこのようなユニークな組み合わせは、注目を集めることをやめません。
以下は、「United Russia」と「LDPR」の各当事者の平滑化されたポイント密度の2つのグラフです。
「美しい」投票率
2011年の選挙では、投票率が60、70、80、パーセントのPECの数が、他の投票と比較して大幅に増加しました（そして投票率は100％未満でした）。 2016年の選挙では、50％の投票率を除き、このような急激な歪みは見られません。 以下のグラフでは、ビンは0.1％、100％の投票率の結果は2813セクションです。残りのデータの表示を明確にするために除外されています。
自分でチャートを操作する方法
すべてのグラフは、 shiny
およびggplot2
を使用してRで構築されggplot2
。 これは、アプリケーションページの例です。
Rがインストールされている場合、shinyおよびpacmanライブラリをダウンロードすることにより、次のコマンドでアプリケーションを起動できます。
shiny::runGitHub("e-chankov/elections_2016_uik")
UPD： AllexInの意見に同意することを付け加えます。予想外の結果に注意を払うには、グラフと計算が必要です。 しかし、結果の改ざんの事実があったと言うことはできません。 CECの代表者は、疑わしいケースに対処し、検査結果を投稿する必要があります。 CECが、二峰性または線形依存の状況の運用分析のために何ができるか想像できません。 一方、サラトフ地域の現象を考慮することは予測可能な仕事だったと思います。 CECは、この現象に驚くべきことは何もないという意見を直ちに表明しました。 これは残念です。
UPD2：チャート上の線の存在は自然な起源を持っています。 例と詳細は、 スカイランプ コメントと以下の私の回答にあります。
UPD3：ikashnitskyが正しく述べたように、出版物はリンクなしで判明しました。 これは悪意なしに行われました。 ここで alexkukuは、2011年の選挙結果を分析するための簡単な概要とリンクを提供しました。 Sergey Shpilkin のブログには 、2016年と前年の両方の投票結果に関するさまざまなグラフと詳細がたくさんあります。