12 décembre 2011

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За нормальное распределение

Étienne Ghys

Directeur de recherche CNRS, École Normale Supérieure de Lyon (page web)

La loi normale de Gauss s’invite dans les manifs.

Des élections législatives ont eu lieu en Russie le 4 décembre dernier, remportées largement par le parti de Vladimir Putin. Avant hier, samedi 10 décembre, des dizaines de milliers de manifestants se sont réunis dans le centre de Moscou pour dénoncer les résultats.

Parmi les banderoles, des symboles mathématiques !

Sur celle-ci, on peut lire « Pour la loi normale ! ».

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Et sur celle-ci, « On ne peut pas tromper Gauss ! ».

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Parmi les slogans : « Nous croyons Gauss, nous ne croyons pas Churov ! ».
Vladimir Churov est le président de la « commission électorale centrale ».

Quelques explications graphiques.

Pour chaque élection, on peut tracer une courbe. En abscisse un pourcentage de participation [1] et en ordonnée le nombre de bureaux de vote qui ont enregistré ce pourcentage.

Voici les quatre courbes (de gauche à droite) pour les élections législatives au Mexique en 2009, au deuxième tour des élections présidentielles polonaises en 2010, aux élections législatives bulgares en 2009 et suédoises en 2010.

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On retrouve de braves courbes en cloche de Gauss, comme on devait s’y attendre.

Voici la courbe correspondant aux élections législatives récentes en Russie.

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Bien différent.

Et voici d’autres courbes russes (législatives 2003, 2007, présidentielles 2004 et 2008).

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On attribue à Staline le commentaire suivant : « Ce qui compte ce n’est pas le vote, c’est ceux qui comptent les votes. »

Les graphiques proviennent de ce blog, en anglais, qui analyse plus à fond les résultats de cette élection. Voir en particulier la bibliographie.

Les photos de banderoles sont ici et .

Pour une analyse statistique encore plus détaillée, si vous lisez le russe, vous pouvez consulter ceci.

Notes

[1ou plus précisément un intervalle de pourcentages.

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Commentaires sur l'article

Pour citer cet article : Étienne Ghys, « За нормальное распределение »Images des Mathématiques, CNRS, 2011.

En ligne, URL : http://images.math.cnrs.fr/Za-normal-noe-raspredelenie.html

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