Bác Dmitri Nguyễn, cái luật mà ông tác giả nhắc đến có lẽ là định lý trung tâm (Central Limit Theorem). Định lý trung tâm cổ điển yêu cầu các biến phải độc lập, và được lấy mẫu từ cùng 1 phân bổ (identically independent i.i.d ) thì trung bình cộng của các biến này sẽ tiến tới phân bổ chuẩn (Normal distribution)
Như ý của SSX nói thì cử tri phụ thuộc vào nhau, và quyết định của cử tri là lấy ngẫu nhiên từ các phân bổ khác nhau vì vậy CLT cổ điển ko áp dụng được. Tuy vậy điều kiện Lyaponov ko đòi hỏi các cử tri phải lấy từ cùng một phân bổ mà chỉ yêu cầu các cử tri độc lập với nhau thì CLT vẫn được áp dụng. Kolmogorov thậm chí còn chứng minh rằng khi các biến phụ thuộc với nhau rất yếu (weak dependence) thì CLT vẫn áp dụng được.
Đó là về phương diện toán học, còn về phương diện xã hội học thì chẳng ai có thể đánh giá được độ phụ thuộc giữa các cử tri cho nên tôi nghĩ rằng các lý luận cho rằng dữ liệu phải tuân theo phân bổ chuẩn là chưa thuyết phục. Tôi chỉ nghi ngờ tính xác thực của dữ liệu vì nó có các hình răng cưa đều nhau mà thôi.
|