Továbbra is azt mondom:
Trump és Biden eloszlásának ki kéne egészítenie egymást, hiszen 0 nyereségű a játszma.
Tehát továbbra se érted mi az a Benford-törvény. Miért lenne 0 nyereségű játszma, ha _csak az első_ számjegy számít (mindegy hogy pl. 1000 vagy 1999)? Megnézted egyáltalán az adatokat? Trump támogatottsága Chicagoban sok helyen erősen változik (egy nagyságrendet is), ami generál egy olyan adatsort, amire valamennyire illeszkedik a Benford-törvény. Bidennél ez nem teljesül, mert kb. konstans a támogatottsága.
De kezdjük az elején: azt elfogadod, amit a wiki oldalon írnak, hogy a Benford-törvény akkor működik jól, hogy ha több nagyságrendet felölelő adatsorod van? Mert ha ezt nem vagy hajlandó elfogadni, akkor tök fölösleges tovább vitáznunk, mert 1+1=2 típusú kérdésben nem értünk egyet.
Minél közelebb vagyunk az 50-50 %-hoz, annál EGYFORMÁBBNAK kell lennie az eloszlásnak,
Ez így van, mivel ugyanazt a számsort generálod. De nem jelenti azt, hogy Benford-törvény szerinti eloszlást kapsz. Gondolj már bele légyszi egy picit. Ha 1000-es csoportból 50% +/- pár %-kal generálsz egy adatsort, annak 500-nál lesz a várható értéke és egy normál eloszlást kapsz mindkét esetben. Ha megnézed az első számjegyek eloszlását mindkét esetben 5-nél lesz egy ugyancsak normál eloszlás.
és minél távolabb vagyunk egymástól, annál inkább egymás inverzének kell lenni, amennyiben NEM lépünk ki a nagyságrendből.
Ezt a részét nagyon nem érted a Benford-törvénynek. A nagyságrend is fontos. Tegyük fel, hogy megint 1000-es körzeteink vannak és van egy 90%-os és egy 9%-os népszerűségű jelölt. Generáljunk számokat ezek alapján. A 90%-osnak 900 körüli normál eloszlása lesz, a 9%-osnak 90 közepű normál eloszlás. Hogy néz ki ezeknek az első számjegyes eloszlása? Pl. 880, 890, 900, 910, 920, illetve 88, 89, 90, 91, 92 esetében => 8, 8, 9, 9, 9, illetve 8, 8, 9, 9, 9. Hoppá, ugyanaz! Mivel csak az első számjegy számít, ezért a tök mindegy mi következik utána. Ezen gondolkodj picit és világossá válik a tévedés a fenti mondatodban.