ОЦЕНКА АДЕКВАТНОСТИ НЕКОТОРЫХ МЕТОДОВ ЭЛЕКТОРАЛЬНОЙ КРИМИНАЛИСТИКИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СГЕНЕРИРОВАННЫХ СЛУЧАЙНЫХ ДАННЫХ, СТАТИСТИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА КОТОРЫХ ПОДОБНЫ РЕАЛЬНЫМ ЭЛЕКТОРАЛЬНЫМ ДАННЫМ

Аннотация

В статье описаны алгоритм генерации случайных данных, статистические свойства которых подобны статистическим свойствам реальных электоральных, представленных в Центральную избирательную комиссию (ЦИК) Российской Федерации
(РФ) в ходе выборов в 2018 г. Президента России избирательными комиссиями нижних
уровней (участковыми избирательными комиссиями (УИК), территориальными избирательными комиссиями (ТИК), избирательными комиссиями (ИК) уровня субъектов
РФ и приравненных к ним ИК «Город Байконур (Республика Казахстан)», ИК «Территории за пределами РФ») и, собственно, статистические характеристики этих данных.
Обсуждаются результаты применения к сгенерированным данным выбранных методов электоральной криминалистики, обеспечивающих по утверждениям электоральных статистиков, оппозиционных власти, действующей в РФ,  электоральных
оппозиционных статистиков (ЭОС), выявление возможных фальсификаций результатов выборов, в том числе: метод анализа распределений первой цифры после запятой в показателе явка избирателей на выборы, метод Бебера и Скакко, метод Шпилькина, модифицированный метод Шпилькина. Продемонстрировано, что изученные
методы электоральной криминалистики обнаруживают индикаторы фальсификаций в модельных заведомо не сфальсифицированных электоральных данных.
В этой связи, сделан обоснованный вывод о том, что обвинения в масштабных фальсификациях результатов выборов и референдумов, проводимых в России в конце
XX – первой четверти XXI вв., предъявляемые избирательной системе России ЭОС на
основе результатов анализа электоральных данных с помощью методов электоральной криминалистики, отвергаются результатами проведенного исследования.