За нормальное распределение

Le 12 décembre 2011  - Ecrit par  Étienne Ghys
Le 10 juin 2020  - Traduit par  Jimena Royo-Letelier, Julio E. De Villegas
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La ley normal de Gauss se auto-invita a las manifestaciones.

El 4 de diciembre de 2011 tuvieron lugar elecciones legislativas en Rusia, ganadas ampliamente por el partido de Vladimir Putin. El sábado 10 de diciembre siguiente, decenas de millares de manifestantes se reunieron en el centro de Moscú para denunciar los resultados.

Entre las banderolas, ¡símbolos matemáticos !

Sobre esta se puede leer ’’¡Por la ley normal !’’.

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Y sobre esta otra, ’’¡No se puede engañar a Gauss !’’.

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Entre los eslóganes : ’’¡ Nosotros le creemos a Gauss, no le creemos a Churov !’’.
Vladimir Churov es el presidente de la ’’Comisión Electoral Central’’.

Algunas explicaciones gráficas.

Para cada elección se puede trazar una curva. En la abscisa, un porcentaje de participación [1], y en la ordenada, el número de locales de votación que han registrado ese porcentaje.

Aquí están cuatro curvas (de izquierda a derecha) para las elecciones legislativas de México en 2009, para la segunda vuelta de las elecciones presidenciales polacas en 2010, para las elecciones legislativas búlgaras en 2009 y para las suecas en 2010.

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Se encuentran inocentes curvas en campana de Gauss, como debería esperarse.

Esta es la curva correspondiente a las elecciones legislativas de 2011 en Rusia.

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Muy distinto..

Y aquí hay otras curvas rusas (legislativas 2003, 2007, presidenciales 2004 y 2008).

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Se atribuye a Stalin el siguiente comentario : ’’Lo que cuenta no es el voto, sino los que cuentan los votos.’’

Los gráficos provienen de este blog (en inglés), que analiza más a fondo los resultados de esta elección. Vea en especial la bibliografía.

Las fotos de las banderolas están aquí y acá.

Para un análisis estadístico aún más detallado, si usted lee ruso, puede consultar esto.

Notes

[1o más exactamente un intervalo de porcentajes.

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Pour citer cet article :

Julio E. De Villegas, Jimena Royo-Letelier — «За нормальное распределение» — Images des Mathématiques, CNRS, 2020

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