факторов фактическое значение константы может с 95% уровнем надежности находиться в интервале от 24,22% до 38,66%. То есть существует лишь 5% вероятность, что данная константа окажется ниже или выше этого диапазона значений.

Напомним, что константа (или свободный член) в уравнении регрессии (1) показывает долю голосов (в %), отданных за будущего президента Украины вне зависимости от роста индекса вброса бюллетеней. Как мы уже говорили, для того, чтобы не допустить второго тура г-ну Порошенко нужно было бы набрать более 50% голосов. Поскольку даже при самой оптимистической оценке величина константы в уравнении (1) не превышает 38,66%, то можно с 95% уровнем надежности утверждать, что при отсутствии вброса бюллетеней ему бы пришлось идти на второй тур.

Кластеризация вбросов бюллетеней по округам

Причина столь большого разброса в оценках параметров уравнения регрессии ‑ слишком малая выборка, поскольку для расчетов использовались данные по 25 регионам. Поэтому для того, чтобы уменьшить разброс в оценках и повысить надежность полученных параметров построим уравнение регрессии на основе данных по 190 территориальным избирательным округам (включая и ЗВО ‑ заграничный избирательный округ). Для большей наглядности дадим в табл. 3 интересующую нас информацию по статистике голосования в разрезе избирательных округов в соответствие с их индексом вброса бюллетеней.

Табл. 3. Рейтинг избирательных округов по индексу вброса бюллетеней и итоги голосования за П. А. Порошенко

Источник: данные ЦИК Украины и расчеты автора

В целом из табл. 3 также можно сделать вывод, что избирательные округа с более высоким индексом вброса бюллетеней, как правило, имеют в большинстве случаев и относительно более высокий процент голосов, отданных за действующего президента. Но как мы уже говорили, эта зависимость носит не функциональный, а лишь статистический вероятностный характер.

Далее проведем кластеризацию избирательных округов в зависимости от места, занимаемого ими в рейтинге по индексу вброса бюллетеней. В результате выделим 19 кластеров, в каждый из которых включим по 10 округов. В частности, в первый кластер вошли округа: №86 Ивано-Франковской обл., №128 Львовской обл., №121 Львовской обл., №167 Тернопольской обл., №125 Львовской обл., №84 Ивано-Франковской обл., №165 Тернопольской обл., №124 Львовской обл., №169 Тернопольской обл. и №122 Львовской обл., занявшие в этом рейтинге первые десять мест. В то время как в последний XIX кластер включены следующие округа: №145 Одесской обл., №49 Донецкой обл., №47 Донецкой обл., №144 Одесской обл., №115 Луганской обл., №50 Донецкой обл., №58 Донецкой обл., №61 Донецкой обл., №114 Луганской обл. и №62 Донецкой обл., занявшие в рейтинге по индексу вброса бюллетеней последние 181-190 места.

Заметим, что интересующая нас статистика по каждому из 19 кластерам округов рассчитана таким же образом, как и по кластерам регионов. Например, для I кластера индекс вброса бюллетеней находился так: 1. Сначала индекс вброса бюллетеней по каждому из 10 округов, входящих в кластер, умножался на число участвовавших в голосовании жителей 2. Затем полученные по каждому из округов результаты суммировались и делились на общее число граждан, голосовавших в округах, вошедших в I кластер. Аналогичным образом по I кластеру находилась и доля проголосовавших за Петра Порошенко. По нашим подсчетам, в целом по I кластеру округов индекс вброса бюллетеней оказался равен 176,4, а доля официально проголосовавших за президента составила 67,65%.

Полученные данные представлены в табл. 4, которая показывает, что снижение индекса вброса бюллетеней привела к значительному снижению в 16 из 19 кластеров доли проголосовавших за Петра Порошенко избирателей. В частности, при переходе от XV к XVI кластеру скорость снижения доли голосовавших за нынешнего президента в пересчете на одну единицу падения индекса вброса бюллетеней оказалась максимальной, достигнув 1,6 процентных пункта. В то время как при переходе от III к IV кластеру эта скорость падала до минимальных 0,055 процентных пункта. В целом же при переходе от I к XIX кластеру снижение индекса вброса бюллетеней на 151,3 единиц привело к снижению доли проголосовавших за П. А. Порошенко на 34,81 процентных пункта. Таким образом, в пересчете на одну единицу падения индекса вброса бюллетеней скорость падения доли проголосовавших за Петра Порошенко в среднем по 19 кластерам составила 0,230 процентных пункта.

Правда, при переходе с V к VI кластеру, с IX к X кластеру и с XIV к XV кластеру при падении индекса вброса бюллетеней, напротив, наблюдается некоторое увеличение доли проголосовавших за Петра Порошенко. В первом случае доля выросла с 56,61% до 60,84%, во втором случае ‑ с 53,57% до 54,65% и в третьем случае – с 45,58% до 46,33%. Во всех этих трех случаях скорость падения становиться отрицательной, то есть, напротив, при снижении индекса вброса бюллетеней наблюдается рост доли проголосовавших за будущего президента.

Заметим, что в VI кластере, продемонстрировавшим при росте индекса вброса бюллетеней наибольший рост доли проголосовавших за президента, находятся два округа Винницкой области, где, как мы уже говорили, Петр Порошенко относительно популярен. В целом же эту нетипичную динамику можно объяснить не только воздействием неучтенных нами факторов (например, разным уровнем популярности шоколадного олигарха в различных округах), но и тем обстоятельством, что в ряде округов вброс бюллетеней делался как в пользу будущего украинского президента, так и отдельных его конкурентов (в первую очередь там, где их местные элиты считали своими). Видимо поэтому снижение индекса вброса бюллетеней в этих случаях могло сопровождаться небольшим повышением доли проголосовавших за П. А. Порошенко.

Табл. 4. Падение доли проголосовавших за Петра Порошенко в зависимости от снижения индекса вброса бюллетеней по 19 кластерам избирательных округов

Источник: расчеты автора по данным ЦИК Украины

Масштаб фальсификации выборов по округам

Теперь для дальнейшего исследования обозначим данные в табл. 3, представленные в разделе «Индекс вброса бюллетеней», как независимую переменную (фактор) X. В то время как данные в табл. 3, представленные в разделе «Доля голосов, по версии ЦИК отданных за Петра Порошенко, в %», обозначим как зависимую переменную (результат) Y. Воспользуемся установленным в