直接发文回你一篇比较快。
首先，你的论述并非个模型所代表的意义。
这个模型的 X 轴是选区内 "非分裂投票里，投川且投共" 的比例
而Y 轴则是 "分裂投票里，投川" 的比例
举例子来说的话，假设一个选区 200 票，而非分裂与分裂比各占一半
也就是 非分裂选票 100、分裂选票 100
进一步假设在非分裂投票里川普支持率是 60％，那 X = 60
在分裂投票里，假设川普拿了 50%，那 Y = 50 - 60 = -10
也就是光谱里靠右下的位置。
讲白了，这个模型是在探讨 分裂选民在政党光谱上的表现
越靠左边就是越蓝的选区，越靠右边就是越红的选区
在这样的光谱下，去探讨 投共不投川 vs 投共也投川 的关系
这位 "生化" 博士 （非数学) 的默认立场是 分裂选民的比例应该是要跟非分裂选民一样
然后把数据都百分比化去放在同等的天平上去测量结果有没有跟默认的一样
但这有几个的统计学盲点：
1. 非分裂选票的基数跟分裂选票的基数差异太大 -
平均来说，非分裂选票占了总选票里的 90 ~ 95%。
也就是说，1000张票里面，也只有大概 10张是分裂选票
用上面的算式来看的话，一张分裂选票就可以左右 10%的结果，这个差异实在太大。
基数太小，在统计学上是没有意义的。而这位博士也没公布 Y 轴每个选区的基数
2. 分裂选民本身就没有政党倾向，直接套用有政党倾向的非分裂选票比例是不合理的 -
其实在这位博士发布的光谱就可以看出来。我们来看在光谱靠左边的地方
这边是民主党强势的地方 (X < 20)，但川普反而支持率是 25~30% (Y = 5~10)
难道在越蓝的地方反而拜登的支持率越低吗? 并不是这样解释的
说穿了，就是分裂选民的倾向是相对稳定、而非等比例的随着地方政党优势而变化
也就是说，这些蓝色的点有个相对的 斜率 (不是博士划的黄线）
而这条斜线，起点的位置在偏蓝营的地方，也就是 投共不投川 比 投拜不投民 多
非常合理。因为投民主党的人肯定不太可能投川，但投共和党却可能肚烂川而投拜
既然斜率是固定的，自然越两端的地方差异就越大 （正负都有)
从结果来看，这次大选中 分裂选民 里，赌烂川的就是比肚烂拜的多。
好了。打了这么多，楼下开放 "不敢验就是有鬼" 的各种不同说法 (其实也没有不敢验?)
※ 引述《saitou68201 (漂泊不定)》之铭言：
: ※ 引述《sunbysea (忠言逆耳良药苦口)》之铭言：
: : 1.新闻网址︰
: : https://www.epochtimes.com/b5/20/11/11/n12542753.htm
: : 2.新闻来源︰
: : 大纪元
: : 3.完整新闻标题
: : MIT博士挑战拜登：6.9万川普选票被软件篡改
: : 4.完整新闻内容︰
: : 研究发现计票软件作弊重大证据 MIT博士公开向拜登提出挑战
: : 纽约高级金融分析师 王天娇
: : MIT博士挑战拜登：6.9万川普选票被软件篡改
: : https://i.epochtimes.com/assets/uploads/2020/11/download-2-1-600x400.jpg
: 原文很长，我简单帮有兴趣的人浓缩一下
: “蓝军作票”
: ......没啦，我开玩笑的，简单来说，这位Shiva博士跟他的团队，对密西根州的投票结果
: 进行分析，结果发现在共和党支持度越高的地方，川普的支持度反而会大幅度下降，而且
: 下降的幅度跟趋势非常一致。这个结果并不符合以往的认知，即：
: “川普本人的支持度普遍略高于共和党支持度”的认知
: 以上这个认知，在密西根州里面的浅红区，即共和党领先幅度低的区域是成立的
: 所以按上述的认知与投票惯性看，如果你投给共和党，那么通常会支持川普，反过来说，
: 如果你支持川普，那也有很大概率支持共和党。但投票的趋势却是，你的区域越是支持共
: 和党，川普的得票数就下降越多，而你的区域如果共和党只有小幅领先，则维持上述认知
: 的趋势
: 也就是说，这个跟上述认知相反，违反常人认知的现象却是真实的出现，且普遍存在于该
: 州的深红区；另外一个可疑的点是，这并非小机率的偶发现象，而是在该州深红区发生普
: 遍性的大规模现象，这不合常理
: 因此，按Shiva博士的结论，他认为会出现这样的线性结果，更可能是受到人为的逆向操控
: ，不合常理跟规律。按他的结论，或许可以推出计票的结果跟选票是否用邮寄或是亲投根
: 本无关，选票上盖了谁也不重要，重要的是你只要达到计票软件设定的条件，软件就会启
: 动加减票功能，自动帮你算到拜登赢为止。当然软件按照什么逻辑修改选票计算的机制则
: 是未知，但由Shiva博士的结论来看，软件启动修改的门槛设得相对高，所以不见得会遍地
: 变蓝，但是选举结果只要再加上该州蓝区本来就赢的大城市选票，蓝军翻转该州的机会就
: 颇大；从这个角度来看，这也解释了为什么在密西根州中本来就蓝的大城市不需要动，也
: 没有出现不合常理的现象
: 另外一个问题则体现在计票结果都是大幅度的反转，且开到越后面拜登越赢，大guy是这样
: 当然，作为一个漂流者，我也帮大家整理了一下简单的Q&A
: Q1：为什么软件是改深红区，而不是深蓝区的票?
: A1：按照台湾的选举模式，确实是改大幅领先区比改落后区来得更合理，也更不容易被发
: 现；例如你在总统大选把韩导在苗栗县的得票提升到80%-90%，蔡英文只拿4%，大家是
: 会觉得有点怪，但好像也不能说一定不对，毕竟在连江县两党的得票率差不多就长这
: 样，要说苗栗如果哪天投出这状况似乎也不是不可能，但你如果要在士林大同这种台
: 北市中的偏绿区改出一个韩导反超的结果，这怎么看都会很怪
: 而实际上只要在每一个选区做一些修改，最终韩导的得票就会超过蔡英文，例如浅蓝
: 区选票是55:45，帮你改成60:40，一来一往就是几十万票，而且完全不会不合理。而
: 深蓝区的蓝军得票大幅增长，深绿区却每个区块都只有小胜，这看起来完全合理。问
: 题是，美国采用的选举人制度，导致你在深蓝区拿97.87%跟拿51%的意义是一样的，你
: 赢1%就是全拿该州，所以增加蓝区，例如加州的普选票毫无意义，因为该区本来就会
: 算到蓝的去。你在台湾加蓝营县市领先的票，有可能让韩导当总统发大财，但你在美
: 国加州增加拜登的票纯属放屁，一点意义都没有
: 因此，在美国的选举就必须要动红区的票才有意义，这样才能让该区由红转蓝，蓝军
: 才能拿到选举人票，而不是单纯拿更多的普选票，美国选举玩法就是这样，票多的未
: 必赢 (无误
: Q2：为什么川普的领先幅度要大到一定程度才启动?
: A2：我推测这跟合理性有关，也就是说，如果蓝军在该区本来就会赢，那软件就不需要启
: 动修改机制，不然会变成驴党拿下520张选举人票的结果，这美国肯定先内战再说；而
: 如果启动机制的门槛太低，例如川普领先3%或5%就开始改，这样影响的范围也会非常
: 大，甚至可能在计票过程中就直接让拜登轻松赢下每一个摇摆州
: 现在这样的好处是，选举结果乍看之下非常符合摇摆州的特性，意即倒向任一个候选
: 人都有可能；川普拿了宾州的话大家没话说，但拜登赢了宾州的话，你也不能说这肯
: 定不对吧?
: 如同单从一个州来看，内华达无论是川普或拜登获胜都合理，所以如果要作弊，一定
: 是作在摇摆州，而不是彻底的红州蓝州。你作在蓝州没有意义，作在红州问题跟争议
: 会太大，你把爱达荷州作成拜登赢看看，等一下红州选民直接暴动给你看，上街逼共
: 和党州长什么的给你来个人工点票都不是不可能
: Q3：也许共和党选民真的很讨厌川普，所以越支持共和党越不愿投给川普?
: A3：原则上不无可能，但如果这是共和党选民普遍存有的共识，那这个现象大概就要扩及
: 到真正的红州跟蓝州才准；因为如果支持共和党建制派而讨厌川普是个日常现象，那
: 么这个现象就不可能只侷限在摇摆州，而是其他州也必须出现类似状况，甚至是蓝州
: 可能要分裂投票得更严重
: 但目前看来，其他非摇摆州都没有看到类似状况，也可能是还没有统计到其他地方去
: ，这我不知道，静待该博士与团队的进一步分析
: 结论：我自己是认为，如果真的是计票软件有问题，那么一旦开始人工点票，问题大概就
: 无所遁形了...所以我期待人工点票，且两党都派人监督的那一天。至于这个博士是
: 不是什么阴谋论者，这并不是我在乎的事情，因为打击一个人可信度的方式差不多
: 就是这样，说他是神棍、阴谋论者、共产党员、强奸犯，诸如此类，但这是一回事
: ，就算他是阴谋论者，我也期望人工点票还任何人一个清白
: : Shiva博士的团队分析了四个最大的县， 其中Oakland、Macomb、Kent这三个县的选票结果呈现出非正常的散点分布，有明显的软件修改痕迹。并且对共和党支持率越高的选区，被软件篡改的比例越高。（网络截图）
: : 更新 2020-11-12 9:47 AM
: : 标签: 密西根州, 川普, 软件, 选票, 拜登
: : 【大纪元2020年11月12日讯】11月10日，美籍印度裔科学家、马赛诸塞州参议员候选人Shiva博士在他的个人YouTube频道直播了他的数据分析过程，获得20多万人次在线观看。
: : Shiva博士和他的团队采用密西根州的选票结果作为数据来源。密西根州有80多个县，Shiva博士的团队分析了四个最大的县， 其中Oakland、Macomb、Kent这三个县的选票结果呈现出非正常的散点分布，有明显的软件修改痕迹。并且对共和党支持率越高的选区，被软件篡改的比例越高。
: : 向川普和拜登发出公开挑战
: : 在昨天发布了他们对计票软件作弊的分析结果后，Shvia今天（11日）向川普（特朗普）和拜登发出公开挑战：
: : 总统先生@realDonaldTrump
: : ＆Biden先生@JoeBiden
: : 我们在密歇根州的分析表明，计算机很可能用算法转移了69,000张票。 我们愿意与您的代表一起对我们的结果进行严格且透明的审查。 你们对此开放吗？
: : https://i.imgur.com/VmxIgL2.png
: : https://twitter.com/va_shiva/status/1326595796947656716
: : 至少6.9万支持川普选票被修改成支持拜登
: : 他们的分析结果表明，至少6.9万支持川普的选票被Dominion软件修改成支持拜登，即川普的选票被削减6.9万，同时拜登的选票被软件额外增加6.9万。这相当于川普原有的领先票数（margin）被软件砍掉了13.8万票。
: : 选民最多的Oakland县有3万选票被篡改，包括提前投票的2万选票和选举日当日投票的1万票。另外，Macomb县有大约1.6万选票被软件篡改，包括提前投票的1.4万和选举日当日投票的2千选票。此外，Kent县也有2.25万选票被篡改。
: : 更加令人震惊的是，被植入篡改算法的计票软件并非只是Dominion这一款软件，而是在各种普遍使用的计票软件当中普遍存在。这种把候选人A的选票计算给候选人B的算法早在2001年就已经被开发运用，计票软件的早期产品Diebold就有这样的算法设计。
: : https://i.imgur.com/BjYDAuM.png
: : Shiva博士及其团队的分析
: : https://i.epochtimes.com/assets/uploads/2020/11/Picture12.jpg
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: : Ballot images are already destroyed in many states
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: : Shiva博士通过展示散点分布图的方式，清晰明了地阐释了他的分析过程。
: : 详细分析了密西根州三大郡县（Oakland）的选票数据
: : 共和党支持率低未有明显修改 越红的区修改痕迹越重
: : 横坐标X轴代表支持共和党的选民比例，纵坐标Y轴代表支持川普的选票与支持共和党选票的差值。
: : 以下图为例，图中蓝色小方块代表某个选区（precinct），该选区支持共和党候选人的比例是60%，即X坐标为60%。该选区支持川普连任的选票比例为65%，那么川普得票率与共和党得票率的差值为5%，即Y坐标为5%（如下图）
: : https://i.epochtimes.com/assets/uploads/2020/11/Picture110.jpg
: : 在正常情况下，支持某一党派的选民往往投票给该党派的总统候选人，因此川普的得票率应该与共和党的支持率比较接近。那么两者的差值（Y坐标）应该靠近0%，即所有选区的投票结果在坐标系中应该大致分布在一条水平线的附近（如下图）。 如果川普的得票率略高于其他共和党候选人，那么两者的差值（Y坐标）应该靠近一个正百分数，如5%。
: : https://i.epochtimes.com/assets/uploads/2020/11/Picture111.jpg
: : 下图是密西根州最大的县Oakland县所有选区的得票率分布图。这些数据来自提前投票的选票。
: : https://i.epochtimes.com/assets/uploads/2020/11/Picture112.jpg
: : 可以看出，上面分布图的左半部分基本符合统计规律。这意味着共和党支持率低的选区并没有明显被软件修改的痕迹。而且川普得票率比共和党议员得票率平均高出7%左右，这也符合我们的长期观察，即川普支持率高于共和党的党派和本党议员。
: : 然而，分布图的右半侧却整体呈现下滑趋势，说明共和党支持率越高的选区，支持川普的选票被修改的痕迹越明显，且被修改的票数越多。例如，图中右下角的蓝色方块代表的选区，选民对共和党议员支持率高达65%左右，而川普的得票率却比其他共和党议员候选人低25%左右。
: : https://i.epochtimes.com/assets/uploads/2020/11/Picture113.jpg
: : https://i.epochtimes.com/assets/uploads/2020/11/Picture114.jpg
: : 如果这只是偶而的个别情况，或许能说得通。可是统计结果显示，在共和党支持率超过20%的选区，几乎完全是按照一致的规律发生了数据偏移。可以看到下图当中蓝色方块代表的选区非常统一地分布在红色虚线附近。 只有被篡改的数据才会出现如此“完美”的直线性排列。
: : 这段分布图可以理解为，只要共和党支持率超过20%，软件的算法就开始自动减少川普的得票。导致川普的支持率迅速变成低于共和党支持率。
: : 而且共和党支持率越高，川普支持率被篡改越多。并且呈现直线型下滑。例如共和党支持率65%的深红选区，川普的支持率却只有40%，比共和党支持率低25%。共和党支持率越高的选区，这个差值被修改的更大。
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: : 曾有人辩解称，共和党的很多支持者已经厌倦了川普，所以很多人支持共和党议员候选人，但不支持川普做总统。如果这种情况属实，那么数据结果应该零散分布在0%水平线以下（如下图），而不应该是现在呈现出来的斜率向下的分布。
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: : 深蓝区底特律市Wayne县 未做手脚
: : 有趣的是，数据分析结果表明，计票软件似乎并没有对底特律市所在的Wayne县的选票做手脚。Wayne县被公认为“深蓝”选区，多数选民支持民主党。从下图可以看出，多数选区（蓝色方块）分布在坐标系的偏左侧，即Wayne县的多数选区对共和党候选人总体支持率在10%以下。而川普的支持率超过了其他共和党人10%左右。例如共和党人支持率为5%的选区当中，川普平均得到了15%的支持率。
: : https://i.epochtimes.com/assets/uploads/2020/11/Picture122.jpg
: : 结论
: : Shiva博士的结论是，现在的计票过程还有很多漏洞和不足之处。计票软件应该是开源软件，所有代码都应该公开透明。而且处理选票的读卡机应该保存选票图片的文件，而不是读卡之后马上销毁。事实上销毁选票图像是违反联邦法律的。
: : https://i.epochtimes.com/assets/uploads/2020/11/Picture123.jpg
: : 如果各州把读卡机获得的选票图像整体上传到互联网上（隐去姓名等个人信息 ），计票过程就能够接受公众监督，各高校学术机构的统计学者也能亲自验证。
: : 责任编辑：杨亦慧 #
: : 5.附注、心得、想法︰
: : 又是一个违反人性的做票结果
: : 简单的说就是越支持共和党的选区，川普相较于该选区其他共和党候选人的支持率负差距越大
: : 用这些选区川普的负差距去描点，可以得到完美的线性直线，这种违反自然的统计结果，唯一合理的解释就是选票的统计结果被软件以某种算法窜改过
: