문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 제21대 국회의원 선거/부정선거 음모론/관련 사건/월터 미베인의 주장 (문단 편집) === 통계 모델상의 문제 === 해당 통계 모델이 성립하기 위해 전제되는 조건은 다음과 같다. * 각 투표자가 투표에 참여할 확률(t)과 특정 정당/후보자를 뽑을 확률(v)은 '''선거구에 따라 정규분포를 따른다.''' * 정상적인 선거가 이루어졌다면 특정 정당/후보자의 총 유권자 대비 득표율 (득표수/총 유권자 수)은 위의 t * v로 표현할 수 있다. * 각 투표자가 투표에 참여할 확률(t)은 선거구별 투표율을 뜻하며, t*v는 선거 결과를 통해 구할 수 있다. * 따라서 주어진 t값과 정규분포를 따르는 v를 이용해서 t*v(최종 득표율)를 설명할 수 없다면 ''fraud''가 발생한 것이다. 분석 과정에서 문제가 되는 것은 미베인이 사전투표소의 유효표 수를 이용해서 해당 투표소의 t를 구하는 과정이다. 전술한 박원호 교수의 지적과 같이 한국의 선거관리위원회에서는 사전투표소의 선거인 수(선거가 가능한 총 유권자의 수)를 정의하기 어렵기 때문에 그냥 사전투표에 참여해 투표용지를 받아간 사람의 수를 그대로 선거인 수로 정의한다. 이 때문에 투표용지를 받아놓고는 투표함에 넣지 않는 극소수의 경우만을 제외하면 대부분의 투표소의 투표율이 100%에 가깝게 나온다. 따라서 첫번째 가정인, 특정 정당의 득표율을 결정하는 두 개의 변수가 모두 각각 정규분포를 따른다는 가정 자체가 성립하지 않는다. 두 개의 정규분포를 곱한 것을 결과로 보았는데 실제로는 한 값은 분포가 거의 없다면 당연히 해당 모델로 설명이 안 되는 것(''fraud''라고 정의한 것)처럼 보이게 된다. 또 사전투표를 분석하는 과정에서 사전투표소들뿐 아니라 선상투표와 거소, 선상투표까지 섞어 버려서(Figure2의 d) 전혀 균일한 집단으로 보이지 않는 것을 확인할 수 있다. 서로 다른 집단을 하나의 변수로 설명을 하도록 모델을 설정하였으니 당연히 ''fraud'' 비율이 높은 것처럼 결과가 나오게 된다.[* 비유하자면 전교 1등의 과목별 성적을 전교 꼴찌의 성적에 섞어서 성적표를 발부해 버리면 마치 전교 꼴찌가 부정행위를 통해 시험을 잘 본 것처럼 보이게 되는 것이다. 애당초 성적표를 개인의 성적에 맞도록 잘 나누지 않는 한 해당 성적표는 쓰레기 데이터일 뿐이다. 박원호 교수의 Garbage In, Garbage out. 이라는 표현의 뜻이 바로 이것이다.] 더군다나 Figure2의 경우 더불어시민당의 득표만을 활용하였는데 정의당과 열린민주당 등의 교차투표 성향까지 있음을 감안하면 그 득표율이 정규분포를 따르지 않을 수 있다. 지역마다 정의당과 열린민주당의 득표율도 다를 것이기 때문이다. 모델 전체의 가정에서도 문제가 있는데 유권자가 특정 정당/후보자를 뽑을 확률이 선거구에 따라 정규분포를 따른다는 가정이다. 선거구별 정치성향의 지역별 분포가 균등하다면 성립할 수 있으나 한국의 지역감정과 같은 전통적인 정치지형상에서 주장하기 어려운 면이 있다. 예를 들어 더불어민주당의 득표율을 모집단을 광주광역시와 대구광역시의 투표소만을 대상으로 뽑는다면 쌍봉낙타 처럼 2개의 정규분포가 겹쳐진 형태로 나타날 것이다. 따라서 해당 가정을 한국 정치 분석을 위해 사용한다는 것 자체가 정알못 인증이라 할 수 있다. 또한 사전분포에 연속균등분포(Continuous uniform distribution)를 그대로 사용한 것도 심각한 문제가 있는데 여기서는 사실상 noninfomative prior라고 말할 수가 없기 때문이다. 이렇게 쓰면 "fraud"가 있을 것 같다는 미베인 교수의 prior probability의 Expect value가 50%에 가깝게 된다. 즉, 사전확률을 너무 높게 잡았다는 점도 애초에 비판점이다. 이를 방지하기 위해 sensitivity analysis를 하는 것인데 그것조차도 했다는 증거를 보여주지 않았다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기