Re: [新聞] 麻省理工博士數據分析 6.9萬川普選票被篡改

看板Gossiping作者 ((不要看這裏))時間5年前 (2020/11/13 05:53), 5年前編輯推噓32(34推 2噓 41→)
留言77則, 39人參與, 5年前最新討論串3/6 (看更多)
※ 引述《BinnigQuate (新手上路 能閃則閃)》之銘言： : ※ 引述《goldenhill (我的人權時代)》之銘言： : : 3.完整新聞標題:麻省理工博士數據分析 6.9萬川普選票被篡改 : : 肯特（Kent）的選票數據，呈現出非正常的散點分布，只要共和黨支持率超過20%，軟 : : 體的算法就開始自動減少川普的得票，有明顯的修改痕跡。 : 八卦是這位Shiva要在Twitter上討論這個研究， : 可是他的Twitter帳號竟然就被封了， : 一堆左派電視台爭相採訪他， : 但被他拒絕了， : 因為他知道記者訪問回去之後會怎麼誣陷他， 我想借題發揮一下之前有被提出來過，但是可能因為較為複雜所以討論的人不多。 進入正題之前，我們先來點數學： 假設我們對 0-19 之間 20 個整數作公平的隨機取樣，那麼第一個數字為 1 機會有多少？ 機會大概是 55%。因為有 1 與 10, 11, ..., 19 共 11 個可能。 同理，除了 1 以外的數字，例如 2，機會有 5%。 我們也可以把範圍從 0-19 放大到 0-100，並計算第一個數字為 1-10 之間某一數字的可 能性（排除 0）。因此可以用不包括 0 的百分比作為輸入。 這就是所謂的班福特數列。這常常在會計學上用來抓數字造假的機率。例如，可以把某公 公司在一段時間內的出帳或入帳的金額。當資料愈大時，每一筆金額的特定位數字應該要 愈接近班福特數列。 來實作一下： [A] [B] [Benford] 1 9.75 12.3 11.9 2 12.3 11.5 11.3 3 9.9 11.3 10.9 4 10.15 10.1 10.4 5 9.3 11.4 10.0 6 12.0 9.8 9.7 7 9.5 7.8 9.3 8 8.4 8.9 9.0 9 8.8 9.0 8.7 10 9.7 8.1 8.45 兩個數列 A, B 這次美國某區兩陣營每次開票時報出的數字中，頭位數字分部的比例。 （四捨五入過所以加起來不是 100。不過這不影響計算） 第三個數列是班福特序列。理論上 A B 都要接近 Benford。所以我們可以計算兩組數字 與 Benford 的標準差。 stddev A: 1.202 B: 0.699 A 與 Benford 的標準差快是 B 的兩倍。 當然，這只是一區的資料，並不能因此說 A 陣營必然有作帳。這個只能說在這區，B 陣營 的數據比 A 陣營更接近自然產生的隨機數。 不過，我們可以這個方法應用到多個區。比較看這兩個陣營在多個區中，拿到較高 stddev 的機會是不是一樣。 結果，嗯，其實跟媒體上傳出有計票誤差發生時，結果都非常剛好的有利於某特定陣營的 現像一致。 一場球賽中，發生多次裁判誤判，結果都非常剛好有利於某隊。不啓人疑竇？ 我等下會給出完整証明。我先去收個 UPS.. -- → k_______n:我推的平權政策 都不著重種族之間的平等，改強調種族之間的差別待遇 → k_______n:年輕人都很歡迎 但就是太過激進 另外再特別給非裔專屬特權 推 w_____2:XDDD → D_____N:沒有種族平等還能叫做平權？？？ → k_______n:這兩個配起來非常棒 最好是加點街頭暴力 推 j_________n:那就不算是種族平等了吧.. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 148.168.216.5 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1605218022.A.F3E.html
推
11/13 05:55, 5年前 , 1F
推 不然別人以為我看不懂
11/13 05:55, 1F
推
11/13 05:57, 5年前 , 2F
11/13 05:57, 2F
推
11/13 05:58, 5年前 , 3F
推，讓事實證據說話...
11/13 05:58, 3F
推
11/13 05:58, 5年前 , 4F
恩
11/13 05:58, 4F
推
11/13 06:02, 5年前 , 5F
快發推特啊~ 想看封號
11/13 06:02, 5F
推
11/13 06:14, 5年前 , 6F
你在說benfords law想看續集
11/13 06:14, 6F
推
11/13 06:23, 5年前 , 7F
11/13 06:23, 7F
→
11/13 06:26, 5年前 , 8F
有沒有質數版本?
11/13 06:26, 8F
我也想知道。不過沒辦法証明質數有總量上線
推
11/13 06:31, 5年前 , 9F
不少順豐來敲門嗎？
11/13 06:31, 9F
→
11/13 06:31, 5年前 , 10F
這個不少自媒體提過了
11/13 06:31, 10F
大部的自媒體都只有算一半。光是看 Benford 是沒用的。 跟 Benford 比只能說特定群隨機性比較低。但不能說他一定有作票。樓下某個五毛說的沒 用應該是指這個。
推
11/13 06:34, 5年前 , 11F
要有總數才能分析p值吧 這應該做goodness-of-fit 用卡方去
11/13 06:34, 11F
→
11/13 06:34, 5年前 , 12F
檢測
11/13 06:34, 12F
對耶。是同行？
推
11/13 06:34, 5年前 , 13F
好專業
11/13 06:34, 13F
推
11/13 06:40, 5年前 , 14F
下篇ae什麼的五毛會挖你底細以證你寫的是廢言^^
11/13 06:40, 14F
→
11/13 06:40, 5年前 , 15F
你有多少個開票結果
11/13 06:40, 15F
噓
11/13 06:46, 5年前 , 16F
一堆看不懂也在推
11/13 06:46, 16F
噓
11/13 06:50, 5年前 , 17F
班佛仔又出現了 查一下幾天前的文好嗎 事實查核根本
11/13 06:50, 17F
→
11/13 06:50, 5年前 , 18F
沒用 造謠仔都不看的然後一直重複PO
11/13 06:50, 18F
推
11/13 06:51, 5年前 , 19F
事實查核真的沒用阿，我已經認清了，樓上也放棄吧
11/13 06:51, 19F
數列本身是沒用沒錯啊。後面隨之而來的計算才有用。 不過我知道你看到「沒用」兩個字後。後面的描述就不會再看了。 然後基本上共產黨開的事實查核中心只有共產黨員會相信。跟毛語錄一樣大概。
→
11/13 07:05, 5年前 , 20F
不算同行 在唸沒人要的物理系，所以準備轉DS
11/13 07:05, 20F
不要轉 DS 啦。若沒有 PhD 的話只能當低階碼農。物理好玩多了。
推
11/13 07:06, 5年前 , 21F
有趣推
11/13 07:06, 21F
推
11/13 07:09, 5年前 , 22F
班佛定律似乎是現象 無法證明?
11/13 07:09, 22F
有証明啦。 好像 2006 年有論文。晚一點找找。 質數的 Benford 還沒辦法証明。我對這個很有興趣。不過前提是要知道質數是否有上限。 這個大概這一輩子是看不到了。
→
11/13 07:13, 5年前 , 23F
沒辦法啊 學術路難走 物理工作大部分又不收外國人
11/13 07:13, 23F
會嗎？物理所外國人不少啊。除非你唸的是敏感題目？ 轉的話轉 CS 輔 DS。機會大一些。加個特定專長例如 bioinformatics，就業機會大。
推
11/13 07:13, 5年前 , 24F
這好像可以寫成一篇論文
11/13 07:13, 24F
應該是可以。我們團隊正在弄。 不過我再申明一次這方法沒辦法証明作票。只能說特定陣營票數的隨機性有可疑的空間。 作票與否那是法律問題，不是科學問題。
推
11/13 07:14, 5年前 , 25F
是 我們可以計算兩組數字與 Benford 的差異的標準差嗎？
11/13 07:14, 25F
我們是計算 標準差的大小。用 euclidean distance 意思一樣。
→
11/13 07:21, 5年前 , 26F
我已經快畢業了啦 是想找DS工作 學校會收外國人，我是說
11/13 07:21, 26F
→
11/13 07:22, 5年前 , 27F
業界 太多物理業界的工作都和國防相關了
11/13 07:22, 27F
→
11/13 07:23, 5年前 , 28F
理論物理PhD畢業離開學校只能跑去找別的工作
11/13 07:23, 28F
理論物理確實路比較窄。轉 CS/DS 有空間。不過別放棄啊。有真愛才走得久。 我花很多空閒時間去計算 Black Hole Math。無耐不是本科料。算得很辛苦。
推
11/13 07:26, 5年前 , 29F
push
11/13 07:26, 29F
※ 編輯: cybergenie (148.168.216.5 美國), 11/13/2020 07:31:25
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11/13 07:28, 5年前 , 30F
想到這個就不爽 假如唸化學或生物資訊 都搶手多了
11/13 07:28, 30F
→
11/13 07:28, 5年前 , 31F
額，Benford's Law的分佈是頭位數字d的機率是
11/13 07:28, 31F
→
11/13 07:29, 5年前 , 32F
啊 用到另一個帳號了…
11/13 07:29, 32F
幫改。
→
11/13 07:29, 5年前 , 33F
Log[(d+1)/d] 你是不是把推導搞混了....
11/13 07:29, 33F
推
11/13 07:30, 5年前 , 34F
推
11/13 07:30, 34F
→
11/13 07:30, 5年前 , 35F
Benford's Law是在那群數取對數的尾數是均勻分佈下成立
11/13 07:30, 35F
→
11/13 07:31, 5年前 , 36F
我是沒有看到學術文章說可以用在選舉上啦...
11/13 07:31, 36F
嚴格來說任何隨機數都可以拿來用啦。只是現實生活中產生的數字可能不那麼俱有隨機性 就是了。
→
11/13 07:31, 5年前 , 37F
https://tinyurl.com/y6zrbwfb 只有看到報紙文章用在伊
11/13 07:31, 37F
→
11/13 07:32, 5年前 , 38F
朗選舉上，但是我認為隨便用很危險的
11/13 07:32, 38F
是不行沒錯。所以沒打算搭這順風車。並且我也沒說是什麼陣營隨機性比較低。 其實看新聞可以看到開票出包結果都是很剛好的有利於某營。這不用數學來算，誰都看得 出來XD
→
11/13 07:33, 5年前 , 39F
除非拿很多次選舉結果都證明符合，否則不能據此說
11/13 07:33, 39F
→
11/13 07:33, 5年前 , 40F
有造假可能
11/13 07:33, 40F
Benford 只能証明某營開票隨機性比較低而己。那沒辦法証明造假。很多自媒體都過度解 讀這東西。選舉造假是政治司法問題。不是數學問題。
→
11/13 07:41, 5年前 , 41F
不是任何隨機數都可以，上面有說了是取對數以後尾數
11/13 07:41, 41F
→
11/13 07:42, 5年前 , 42F
平均分佈才可以。
11/13 07:42, 42F
→
11/13 07:43, 5年前 , 43F
而且Benford's Law首位數字是1的機率約是0.301
11/13 07:43, 43F
→
11/13 07:43, 5年前 , 44F
感謝啦 我本來就也喜歡cs啦 寫code很有趣
11/13 07:43, 44F
→
11/13 07:44, 5年前 , 45F
你用的分佈我上面就說了，可能是和推導搞混了
11/13 07:44, 45F
有道理。來算算看。
推
11/13 07:47, 5年前 , 46F
用歸謬法可以簡單證明質數總量沒有上限
11/13 07:47, 46F
→
11/13 07:47, 5年前 , 47F
11/13 07:47, 47F
→
11/13 07:48, 5年前 , 48F
去看Benford的原始論文吧，556頁
11/13 07:48, 48F
推
11/13 07:49, 5年前 , 49F
球是猿的
11/13 07:49, 49F
→
11/13 07:49, 5年前 , 50F
表格有列出來。
11/13 07:49, 50F
推
11/13 08:04, 5年前 , 51F
無可疑啦，哪次有可疑
11/13 08:04, 51F
推
11/13 08:33, 5年前 , 52F
就是解釋隨機性的嘛
11/13 08:33, 52F
→
11/13 08:34, 5年前 , 53F
恩，跟我想的差不多（?）
11/13 08:34, 53F
推
11/13 08:40, 5年前 , 54F
喔喔喔喔，漲姿勢了
11/13 08:40, 54F
推
11/13 08:49, 5年前 , 55F
文組的大大可以看Netflix的connected裡面有一集在討
11/13 08:49, 55F
→
11/13 08:49, 5年前 , 56F
論班佛！好看！
11/13 08:49, 56F
推
11/13 09:00, 5年前 , 57F
推唷
11/13 09:00, 57F
推
11/13 09:18, 5年前 , 58F
推
11/13 09:18, 58F
推
11/13 09:18, 5年前 , 59F
就經典德國坦克問題 用繳獲的德國坦克編號推算出德國坦克
11/13 09:18, 59F
→
11/13 09:18, 5年前 , 60F
總數量
11/13 09:18, 60F
→
11/13 09:19, 5年前 , 61F
誤差只有1% 一個數學家推算出來比派出上千個間諜偷出來的
11/13 09:19, 61F
→
11/13 09:19, 5年前 , 62F
情報還準
11/13 09:19, 62F
推
11/13 09:21, 5年前 , 63F
推
11/13 09:21, 63F
推
11/13 10:04, 5年前 , 64F
七樓po的影片其實就說的蠻清楚了 選舉中不一定成立
11/13 10:04, 64F
→
11/13 10:04, 5年前 , 65F
這篇論文也直接表明Benford’s law在選舉中問題很多
11/13 10:04, 65F
→
11/13 10:04, 5年前 , 66F
無法拿來判斷一場選舉是否做票
11/13 10:04, 66F
→
11/13 10:04, 5年前 , 67F
11/13 10:04, 67F
Benford's Law 能不能看出有沒有作票？答案肯定是不行。 但是我認為用來研究兩方之間哪一方的隨機性比較大是可以的。 當然隨機性比較低也不能說就一定是有問題。例如 49% - 51%。 若兩方都是用一樣方法，但在絕大部份地區都顯示其中一方隨機性比較低，這很難說不可 疑吧？
推
11/13 10:21, 5年前 , 68F
那如果是把原始b的數轉給a那這樣不就兩邊的班佛數都異常
11/13 10:21, 68F
→
11/13 10:21, 5年前 , 69F
？！
11/13 10:21, 69F
推
11/13 10:47, 5年前 , 70F
數據會說話 數據問題提出懷疑不是就科學假設 還是大部
11/13 10:47, 70F
→
11/13 10:47, 5年前 , 71F
分人都只看結果
11/13 10:47, 71F
很多人一看班佛＋美國選舉，直接就說不行不可信了。 又知道我算的是選舉中的什麼東西了？
→
11/13 11:02, 5年前 , 72F
在美國敏感領域真的大部分只能在學界...業界身分要求很
11/13 11:02, 72F
→
11/13 11:03, 5年前 , 73F
多...不過也不是不可能，需要一點運氣
11/13 11:03, 73F
推
11/13 11:36, 5年前 , 74F
推，但是這麼細膩的立論與檢證，在台灣的話應該不會被當
11/13 11:36, 74F
→
11/13 11:36, 5年前 , 75F
成可採納的事實或證據
11/13 11:36, 75F
推
11/14 00:16, 5年前 , 76F
幫推
11/14 00:16, 76F
※ 編輯: cybergenie (148.168.216.5 美國), 11/14/2020 03:29:01
推
11/14 10:34, 5年前 , 77F
推
11/14 10:34, 77F
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