你知道班佛定律嗎？去年美國總統大選，研究人員就用它來判斷拜登是否有作票
班佛定律 在 TechOrange 科技報橘 Facebook 的最讚貼文
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班佛定律 在 The News Lens 關鍵評論網 Facebook 的最讚貼文
【別急著喊「抓到了齁拜登！」這裡有邏輯上的陷阱】#讀者投書
我用美國人口最多的加州洛杉磯郡來分析，因為從官方公布資料看來，剛好符合「班佛定律」的要求。先來看看洛杉磯的川普。僅有得票數1開頭的投票所數比「班佛定律」少，其餘還算接近。
那洛杉磯的拜登呢？除了首位數5以外，其它都背離了「班佛定律」一大截。但請先別大喊「抓到了齁拜登！」。這裡有一個邏輯上的陷阱——每個投票所的得票數，真的如台灣鄉鎮人口數一樣，是「自然發生、不受限制」嗎？
#拜登 #川普 #美國大選 #投票
班佛定律 在 紐約沒有斑馬 Youtube 的精選貼文
🦓 紐約沒有斑馬 NYZEBRA X URFVSSN
周邊服飾預購連結：https://www.urfvssn.com/
01:00 換攝影棚囉～周邊服飾閃亮登場 、聽眾名稱定案！唐揚雞好準、中東之旅
15:00 東海岸金曲歌王、怎麼錄節目、斑馬的叫聲、超強踢擊、動物星球時間
30:00 我們像什麼動物？聖誕歌冷知識、拜登到底有沒有舞弊？「班佛定律」告訴你
45:00 偷錢的犯罪心理、碩士V.S.博士學位、社會地位與語言使用、默契如何培養
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《紐約沒有斑馬》是一個無所不聊的Podcast，Chase和Iris以幽默輕鬆的口吻和你聊聊國內外各領域的知識及冷知識。 ”You don’t know what you don’t know.” （你不知道你不知道的事），歡迎按下收聽鍵，和我們一起以思考為樂。
Chase－教育顧問、哈佛研究生、《Juicy Baskets 就是籃球》主持人
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班佛定律 在 [請益] 班佛定律至少要有3000樣本數是怎麼算的？ - 看板ask-why 的推薦與評價
※ 引述《souldragon (依法不依人)》之銘言：
: 班佛定律老實說很冷門 我看了1,20本經濟或統計的書也沒啥人引用過
: 有人說可以用來檢驗選舉或帳目有無人為篡改 條件是隨機資料要有3000筆以上
: 隨機資料和隨機抽樣意思差不多 就是不能有外部人為干預下自然產生的結果
: 比如統計樣本至少要有1068才能反應母體 那3000這數字是怎麼得出來的？
: 若有這限制 也無法用來檢驗選舉作票 因為每投票所的人口不到3000
: 通常都在2000以下 投票率七成則在1500以下 數據永遠不到3000筆
: 至少每個投票所母數要有5000 投票率六成以上才能符合門檻值
: 樣本數量根本未達標 還有人用這理論在檢驗 不是很奇怪??
這定律原意是
當有很多筆數據時，1開頭的數據會佔個三成左右，2345依次遞減
那，一坨數據裡面要有接近什麼%數的1開頭這種事，需要的是這坨數據夠大坨
而不是這坨數據裡面每個資料值都超過3000
舉帳目造假的例子來說
是賣場要有3000筆以上的銷售資料才能用它來驗算
而不是3000元以上的帳單才能應用這個定律
~~
但這個定律除了數據要夠大坨之外，數據的跨度也要夠大才適用
一樣用帳目造假為例
如果大賣場的結帳金額跨度從幾十塊到上萬塊（兩個零到四個零），
那麼一百多/一千多/一萬多佔比高是符合定律描述的
但一個平價便當店，跨度才從五十塊到幾百塊（一個零到兩個零）
那麼5678開頭的結帳單比1開頭的多也不是什麼奇怪事
另一種情形是數據的產出本身就有刻意控制範圍
假設一開始為了平均投票所負擔而故意讓各票所間的選民數在一定範圍內
那麼看首數很顯然的也沒有太大意義
~~
回到選舉造假的問題，
從維基百科附的新聞連結來看，當初抓舞弊的不是首數而是末兩位數
（雖然我不確定看尾數還算不算班佛定律，人家是看首數，不過不管啦...）
此時理論上就是全隨機了
幾千幾百幾十「七」和幾萬幾千幾百幾十「三」的機率應該都是10%
幾千幾百「八十九」和幾萬幾千幾百「六十四」的機率也應該都是1%
但，人類在亂掰數字時很常不小心有偏好
在伊朗的某場選舉之中，一百多個數據裡7結尾的票所有17%，5結尾的只有4%
（相較之下美國每次投票看尾數，都不會有14%以上或6%以下的特定尾數）
統計上出現這麼大偏差的機率只有4%
另一個檢查方式是看末兩位是否相鄰（37/29算不相鄰，21/22/23算有相鄰）
人類亂掰兩位數也很容易有偏好，理論值是七成不相鄰
但上面那場伊朗選舉只有62%，看起來大概也是掰出來的可能性比較大
綜上兩點，任何一場正常選舉產出上面那個結果的可能性只有 1/200
加上當選人在反對派強勢地區的票數也高的不合理
大概就是有造假無誤了
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