81. Wahlbetrug statistisch erkennen: Benford'sches Gesetz und Korrelationen - Prof Rieck

Wurde bei der #US-Wahl manipuliert? Dieses Video zeigt mehrere
statistische Methoden, um möglichem #Wahlbetrug auf die Spur zu
kommen: Die Verteilung der Anfangs- und Endziffern der
Stimmenzahl sowie Korrelationen zwischen unterschiedlichen
Stimmen. Ich zeige hier auch auf anschauliche Weise das
Benford'sche Gesetz und gebe Tipps, wie man eigene Analysen
dieser Art vornehmen kann. 








Hier die Datenquellen: 


Michigan, Kent County:
https://electionreporting.com/county/... 


Chicago: https://chicagoelections.gov/en/elect... 








Ein Paper, das erklärt, wieso das Benford'sche Gesetz bei Wahlen
nicht anwendbar ist: http://www-personal.umich.edu/~wmeban...








Hintergrund zum Benford'schen Gesetz und Quelle der Idee mit der
Google-Suche (Eine elementarmathematische Begr ?undung
desBenford-Gesetzes von Hans Humenberger, Wien):
https://www.oemg.ac.at/DK/Didaktikhef... 








Video von Matt Parker (er hat mich auf diese Idee gebracht - ich
wollte die Analyse auch noch für andere Wahlbezirke machen, aber
dann war mein Zeitbudget aufgebraucht): 


Zum Benford Gesetz: https://www.youtube.com/watch?v=etx0k...


Zur Korrelation (der Teil mit den fallenden Kurven ist m.E. wenig
relevant): https://www.youtube.com/watch?v=aokNw...








Korrekturen und Hinweise: 


Ein Zuschauer weist mich darauf hin, dass bei den Streudiagrammen
zu den Korrelationen eigentlich eine Winkelhalbierende enstehen
müsste, also eine Regressionsgerade eine mit Steigung eins und
Ordinatenabschnitt null. Tatsächlich liegen aber die Punkte ab
etwa 40% für die republikanische Partei unterhalb dieser Geraden.
Trump erhält also in den Republikaner-Hochburgen etwas weniger
relative Stimmen als er nach dieser Überlegung bekommen sollte.
Das könnte daran liegen, dass diejeinigen, die nicht für Liste
stimmen zuglelich diejenigen sind, etwas Trump-kritischer sind.
Aber auffällig ist diese Beobachtung dennoch. (Danke für den
Hinweis an AB.) 




















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