Пробить по гос номеру владельца


Узнать владельца по номеру автомобиля – Автофакс

Часто встречающийся вопрос, можно ли узнать владельца по номеру автомобиля – как это сделать и что для этого нужно. Ситуация, в который может оказаться каждый: владелец скрылся с места ДТП или просто автомобиль заблокировал вам выезд.

Содержание:

  1. Можно ли узнать владельца по номеру автомобиля
  2. Как узнать владельца автомобиля по номеру

Можно ли узнать владельца по номеру автомобиля

Официальный на сегодня способ отыскать хозяина по гос номеру – «пробить» его по базе ГИБДД, доступ к которой есть только у сотрудников ГИБДД.

По закону нельзя разглашать персональную информацию третьим лицам, чтобы узнать имя владельца по номеру автомобиля – необходимо иметь официальные причины. Например, оба автовладельца фигурируют в деле о зафиксированном правонарушении – дорожно-транспортном происшествии. 

Как узнать владельца автомобиля по номеру

На нашем сайте вы можете узнать период владения ТС, причины изменения владельца. Узнайте на кого оформлена машина – на физическое или юридическое лицо.

ФИО и другие персональные данные узнать на нашем сайте нельзя

Поиск машины по гос номеру бесплатно, Поиск машины по vin

Что такое VIN01.RU?

VIN01.RU - это сайт который поможет Вам при покупке автомобиля больше узнать о нем. Наш сайт позволяет узнать:

  • Год автомобиля и сколько у него было владельцев
  • Историю регистрации транспортного средства участие в ДТП
  • Проверить не находится ли автомобиль в розыске или в залоге у банка
  • Нет ли на нем каких-либо ограничений.
  • Пробег автомобиля при прохождении ТО.
Все данные предоставляются вам бесплатно.

Откуда данные?

Все данные берутся из открытых источников таких как сайт ГИБДД и ЕАИСТО. Мы не храним и не передаем никакую информацию о транспортных средствах, мы лишь помогаем Вам найти информацию о нужном Вам автомобиле в открытых источниках, доступных каждому.

Нашли ошибку на сайте?

Если Вы нашли ошибку в работе данного сайта или у Вас есть какие-либо пожелания, пожалуйста свяжитесь с администрацией сайта по адресу:
[email protected]
либо напишите нам ВКонтакте

Помощь проекту

Цель нашего проекта - предоставить Вам всю доступную информацию на одном сайте абсолютно бесплатно, но нам необходимо оплачивать домен и хостинг. Вы можете помочь нашему проекту с оплатой домена и хостинга для сайта:

Проверка Авто — Без проблем проверить авто по гос номеру!

Одним из ключевых идентификаторов любого автотранспорта является государственный номер, указанный на передней и задней части машины. Нанесенный на пластиковую или металлическую основу, этот специальный знак содержит ключевую информацию об автомобиле, в частности, по номеру легко определить, в каком именно административном округе его зарегистрировали. Увидеть буквенно-цифровую комбинацию можно на любом транспортном средстве, в том числе на грузовике или мотоцикле – присваивается государственный номер в индивидуальном порядке, при постановке на учет в ГИБДД.

С помощью подобных обозначений дорожная инспекция фиксирует участие того или иного автотранспорта в ДТП и определяет его статус, например, в качестве банковского залога или арестованного имущества. Сведения о машинах по всей стране сводятся в единую базу данных, которая может быть полезна не только представителям властей, но и обычных гражданам.

В первую очередь речь идет о частных лицах и предпринимателях, заинтересованных в приобретении автомобилей на вторичном рынке. Если автотранспорт был в эксплуатации, значит, всегда есть вероятность наложения на него определенных регистрационных ограничений и запретов. На законных основаниях купить такое авто невозможно, соответственно, предложение о продаже может быть обыкновенным мошенничеством. Весьма неприятным сюрпризом может стать и техническое состояние автомобиля, например, если продавец укажет меньший пробег или «забудет» сообщить о проведении ремонта после аварии. Самый простой способ избежать ненужных рисков – проверить авто по гос номеру, тем более что для этого не нужно прилагать никаких чрезмерных усилий. Все, что требуется – указать индивидуальный знак на сайте проверка-авто.рус, где ежедневно обновляется база данных и можно быть на сто процентов уверенными в правдивости сведений.

Кому стоит задуматься над проверкой авто?

Даже очень опытные водители порой не знают, какая именно информация зашифрована в номерном знаке, хотя ничего сложного в «считывании» данных нет. Следует заметить, что на территории РФ с 1993 года государственные номера формируются из двух частей:
  • основной, состоящей из трех букв, которые обозначают серию, а также и трех цифр, которые устанавливаются для каждой машины отдельно при регистрации в Госавтоинспекции;
  • дополнительной (расположена в правой части) – здесь указывается код региона, буквенная аббревиатура «RU», а также флаг России.
Впрочем, чтобы узнать, где именно зарегистрирована машина, совсем необязательно заучивать коды разных федеративных округов. Есть куда более простой способ – онлайн проверка на сайте проверка-авто.рус, причем с е помощью удастся получить не только сведения о территориальной принадлежности, но также данные о предыдущих владельцах, комплектации, юридической истории, количестве проведенных ремонтных работ и многом другом. Возможность проверить авто по гос номеру будет интересна разным категориям клиентов, а именно:
  • фирмам, занимающимся перепродажей автомобилей;
  • частным лицам, желающим купить подержанную машину;
  • руководителям автостоянок и автомастерских;
  • продавцам авто, которые хотят предоставить потенциальным клиентам действительно достоверную информацию о предлагаемом автотранспорте. 

Проверка автомобиля

Поиск по всем разделам

Госавтоинспекция

Участникам движения

Организациям

Сервисы

Новости

Контакты

Госфункции

Социальные кампании

Проверка авто по ВИН коду и гос номеру на сайте Авто.ру

Привет!

Авто.руЛегковыеКаталог автомобилейДилерыЗапчастиШины и ДискиАвтосервисыОценить автоОтчёты ПроАвтоОтзывные кампанииКредиты на авто

Коммерческие

Лёгкие коммерческиеГрузовикиСедельные тягачиАвтобусыПрицепы и полуприцепыСельскохозяйственнаяСтроительная и дорожнаяПогрузчикиАвтокраныЭкскаваторыБульдозерыКоммунальная

Мото

МотоциклыСкутерыМотовездеходыСнегоходы

Разное

ЖурналФорумыОтзывыДоговор купли-продажиПроверка штрафовКупить ОСАГОРазместить рекламуДля дилеровПомощьСтань частью командыО проектеАналитика Авто.руЛегковыеС пробегомНовыеКаталогДилерыОценка автоУчебникОтчёты ПроАвтоКоммерческиеЛёгкие коммерческиеГрузовикиСедельные тягачиАвтобусыПрицепы и полуприцепыСельскохозяйственнаяСтроительная и дорожнаяПогрузчикиАвтокраныЭкскаваторыБульдозерыКоммунальнаяМотоМотоциклыСкутерыМотовездеходыСнегоходыЗапчастиКузовные запчастиЭлектрика и светДвигатель и система зажиганияШины и дискиАккумуляторыОтчёты ПроАвтоЖурналФорумыДилерам

Как узнать владельца по номеру автомобиля через интернет бесплатно

С каждым днем на российских дорогах становится все больше транспорта. Отсюда наблюдается рост количества ДТП, конфликтов между водителями и прочих дорожных неурядиц. В связи с этим часто возникает необходимость узнать владельца по номеру автомобиля через интернет. Можно ли сделать это бесплатно? Давайте разбираться.

Основные способы найти владельца по номеру машины

Фамилия, имя и отчество владельца – конфиденциальная информация, то есть личные данные, которые фактически охраняются законом и не должны находиться в общественном доступе. На самом деле же постоянные стычки между автолюбителями, а также частые конфликты с пешеходами и организациями привели к неким негласным послаблениям в этом аспекте. Поначалу на просьбы граждан о наличии некоей базы данных водителей отреагировали в ГИБДД, предоставив всем желающим возможность запрашивать информацию об автомобилях на официальном сайте ведомства.

Позволяет ли портал ГИБДД узнать по номеру машины владельца? Не совсем. В разделе «Проверка транспортного средства» по ВИН-номеру выдается лишь общая информация об авто: участие в ДТП, наличие в розыске, имеющиеся штрафы и отдельные регистрационные данные. Имя и фамилию владельца автомобиля узнать здесь нельзя, но это вовсе не означает, что их нет. База данных – общая на всю страну, и очень быстро к ней получили доступ различные организации, в том числе страховые компании, автосервисы, частные детективные агентства и т.д. И уже они сегодня являются источником, позволяющим узнать владельца по номеру автомобиля через интернет бесплатно.

Важно отметить, на сайте ГИБДД имеется форма для обратной связи. Если вы стали участником ДТП и ищете владельца второго автомобиля, который скрылся с места происшествия, либо, к примеру, хотите привлечь кого-либо за неправильную парковку и прочие незаконные действия, вам поможет именно этот раздел. Подробно опишите все аспекты события, в том числе укажите номер авто обидчика и отправьте сообщение. Через некоторое время сотрудники ГИБДД свяжутся с вами и сообщат о результатах проведенной проверки. Если нарушение действительно имело место быть, так вы узнаете владельца по номеру авто, причем совершенно бесплатно и законно.

Как пробить номер машины через интернет

Воспользуйтесь любым поисковиком, а лучше несколькими, запросив поиск владельца но номеру авто. Внимательно ознакомьтесь с результатами. В большинстве случаев это будут именно ссылки на соответствующие онлайн-базы данных. При этом подавляющая их часть – платные ресурсы. Если сайт утверждает, что здесь можно пробить номер машины бесплатно, скорее всего, данных о собственниках в базе нет, либо она является устаревшей. С другой стороны, такие сайты вполне безопасны, и при желании вполне можно попытать удачи, введя имеющиеся данные о машине.

Среди платных сайтов авторитетными считаются Avtobot.net и Avtokod.mos.ru, но можно обратить внимание и на их многочисленных конкурентов. При этом важно предварительно ознакомиться с отзывами пользователей, уже воспользовавшихся услугами этих компаний. Кроме того, помните, что номер авто – обычно далеко не единственное, что необходимо для поиска владельца. Также понадобятся ВИН-номер, иногда номер ПТС. Стоимость услуг различается, расценки нужно узнавать заранее. Однако большинство порталов позволяют бесплатно узнать минимально значимый объем данных о транспортном средстве.

Номер автомобиля можно вводить и в самих интернет-поисковиках. Нередко владельцы машин продают их, размещая информацию на сайтах объявлений, на форумах и в социальных сетях. Если нужное транспортное средство успело где-то «засветиться», в результатах поиска вы увидите ссылку на соответствующий сайт, а уже на нем получите информацию о собственнике. Стоит отметить, что это еще и эффективный способ узнать номер телефона владельца авто, который вполне может размещаться там же.

Полезные советы по поиску владельца авто

Не забывайте об упомянутых выше форумах и соцсетях. Вам могут помочь подходящие тематические разделы на таких ресурсах. Например, есть немало дискуссионных тем, в которых пользователи просят помочь в поисках владельца по номеру автомобиля. Эти страницы нередко просматривают люди, имеющие доступ к базе данных. Бесплатно или за небольшое вознаграждение они могут поделиться с вами нужной информацией.

Подозрительный или явно нарушающий правила автомобиль находится в зоне вашей видимости – во дворе дома или на парковке организации? Обратитесь к соседям или официальным представителям с просьбой сообщить, кто является владельцем машины. Возможно, они войдут в ваше положение и подскажут данные злоумышленника. Не забывайте и о помощи сотрудников полиции, у которых есть прямой доступ к базе данных ГИБДД. Обратитесь в ближайший отдел с сообщением о правонарушении в отношении вас, и вскоре получите исчерпывающую информацию об обидчике и его автомобиле.

https://www.youtube.com/watch?v=3iR4hrdKi20

Подпишитесь на нашу рассылку!

Руководство для подрядчика по завершению работы и получению оплаты

В строительном проекте список важен для выполнения работы и получения оплаты. Давайте посмотрим, что именно влечет за собой строительный перфоратор, как он влияет на сроки оплаты и как может вызвать проблемы с правом удержания.

Что такое перфоратор?

Перфорированный список - это документ, в котором перечислены окончательные рабочие элементы, оставшиеся до того, как строительный проект будет считаться завершенным. Все работы, не соответствующие спецификациям строительного контракта, должны быть включены в перфорацию.Как правило, он включает в себя незначительные исправления, изменения или ремонт, необходимые до выпуска окончательного платежа.

Когда используется перфоратор?

Перфорированный список обычно является последним шагом в проекте, чтобы перепроверить, что все было выполнено в соответствии с требованиями владельца. Он также известен как «окончательный список», «закрытый контрольный список» или «последний контрольный список». В Великобритании это называется список ошибок .

Хорошо составленный перфорированный список перечислит все задачи, которые необходимо решить, прежде чем сооружение будет готово к эксплуатации.Рабочие элементы перфорации обычно являются незначительными. Скорее всего, было исправлено большинство серьезных проблем. Эти исправления могут включать любые неполные / неправильные установки или случайные повреждения существующей отделки или конструкций.

Интересный факт: Термин «список перфорации» получил свое название от старого процесса пробивания отверстий на полях рядом с элементами в списке, указывающими на то, что задача выполнена.

Примеры пунктов перфорированного списка

Элементы для тестирования
  • Приборы
  • Оборудование
  • Двери и окна
  • Термостат
  • Сантехника
  • Механические элементы
  • Интернет / телефон / кабель
  • Зонирование ОВК
  • И т.
Элементы, которые нужно добавить
  • Световые крышки
  • Аппаратные средства
  • Подкраски
  • Покрытие / герметик
  • И т. Д.
Элементы, которые необходимо исправить
  • Утечка в водопроводе
  • Поврежденный гипсокартон
  • Неправильно уложенный пол
  • Трещина в тротуаре
  • И т. Д.
Предметы для удаления
  • Мусор
  • Оборудование
  • Инструменты
  • Защитные крышки
  • И т. Д.

Кто отвечает за элементы списка?

Каждый участник строительного проекта должен сыграть свою роль в выполнении перфокарта.

Обычно ответственность за обеспечение того, чтобы обо всех этих статьях были приняты во внимание, лежит на генеральном директоре до того, как будет выдан окончательный сертификат завершения проекта. Генеральный директор может поручать пробивные работы субподрядчикам, ответственным за определенные области работы.

Как правило, GC проводит пошаговое руководство с владельцем, чтобы определить любую незавершенную или несоответствующую работу и создать начальный список обработки.В зависимости от того, какие проблемы остаются, определенные субподрядчики могут быть привлечены к проекту для исправления нерешенных проблем. Для многих проектов это крайний список.

Если в проекте он есть, архитектор также играет важную роль в проверке окончательного списка для утверждения окончательных платежей. Генеральный директор отправит свой список проектов архитектору, который затем проведет собственное пошаговое руководство, чтобы определить, что было выполнено в соответствии с его проектными спецификациями, а что нет.

Затем архитектор обновит список перфорации и отправит его обратно владельцу и сборщику мусора.Затем генеральный директор отвечает за рассылку перфокарта субподрядчикам и обеспечение выполнения ими всей работы.

Субподрядчики обычно несут самую большую нагрузку в процессе составления перфокарта. Именно они выполняют большую часть работы по перфорации и собирают все необходимые заказы на изменения и документацию, которые GC должен передать владельцу. Лучшая практика здесь - начать систематизировать эти документы как можно скорее, а не ждать до конца проекта.

Первичная работа: последний этап перед выплатой

Причина, по которой каждый участник проекта должен быть вовлечен или обеспокоен перфорацией, состоит в том, что он привязан к окончательному платежу. Владелец, как правило, будет удерживать удерживаемые платежи до тех пор, пока не будут завершены все пункты предварительного списка, в результате чего судьба подрядчика и субподрядчиков находится в руках владельца.

В конце концов, удержание часто превышает размер прибыли от работы. Когда подрядчик считает, что он достиг существенного завершения, он может запросить «предварительную» инспекцию проекта.Если повезет, работа по перфорации будет тривиальной, а окончательный платеж не так уж и далек.

В настоящее время по большинству контрактов окончательный платеж производится, когда элементы перфорационного листа завершены в соответствии со спецификациями контракта. После «перфорации» список обычно прилагается к Сертификату о существенном завершении.

Однако у нас есть один ключевой вывод: Сохранение , а не не продлевает сроки удержания вашего механика!

Балансировка пунктов перфокарта и прав удержания

Другая возможная проблема, с которой могут столкнуться подрядчики, - это влияние на права удержания.В каждом штате есть законы о механизме удержания, которые устанавливают сроки подачи документов. Эти сроки должны быть соблюдены, чтобы обеспечить право удержания.

Как правило, крайние сроки залогового удержания начинают отсчитывать с «даты последней поставки рабочей силы / материалов» или фактического завершения проекта. Сложность здесь заключается в том, что в большинстве штатов не включают пробивку при определении крайних сроков удержания .

Защитите и ускорьте платеж с помощью Levelset

Попрощайтесь со списаниями.Защитите свою дебиторскую задолженность и оптимизируйте процесс удержания прав.

Многие сочли бы, что их последний день предоставления рабочей силы или материалов для проекта или дата завершения проекта включают работу по перфорированному списку, но в контексте удержания механика они будут ошибаться.

По какой-либо причине, государства почти всегда исключают перфокарты, гарантии и другие виды работ по исправлению положения из любого из этих расчетов.

Опасность здесь очевидна. Если вы не примете это правило во внимание, ваш фактический срок удержания механики может упасть намного раньше, чем вы ожидаете.

Что делать, если приближается срок удержания?

Ранее на этой неделе я разговаривал с субподрядчиком, который столкнулся с не такой уж редкой дилеммой. Работа по предварительному списку проекта затянулась так долго, что приближался крайний срок залогового удержания его механика, в то время как у него все еще оставалась работа на сайте, а так как он все еще выполнял работу по предварительному списку, выплаты были задержаны.

Для целей этого обсуждения на самом деле не имеет значения, завышена ли сумма, удержанная из контракта на работу по списку перфокатов, потому что в контексте удержания механики вы захотите подать иск, чтобы обеспечить все, что причитается. вы - включая суммы, причитающиеся после завершения работы над перфоратором.

catch-22 заключается в том, что срок удержания ваших механиков истекает из-за денег, которые вам могут не причитаться по контракту (потому что по контракту разрешено удерживать все без исключения работы по перфорации).

К сожалению, очень немногие штаты решают эту проблему в законах о залоге механиков. Обычно в такой ситуации субподрядчику или поставщику не дается никаких указаний. Лучшей практикой может быть просто подать иск на сумму, которую вы ожидаете причитаться после принятия окончательного списка.

И, конечно же, существует проблема взаимоотношений по проекту, когда возникает крайний срок удержания механиков еще на проекте. Итог: никогда не бывает хорошо, когда перфорационная работа продолжается так долго, что истекает срок действия ваших прав на оплату (через право на удержание механики в случае неоплаты).

Лучшие практики для подрядчиков и субподрядчиков

Поскольку элементы штамповки трудно предвидеть или определять в контракте, важно подготовить субподрядчики. Три ключа к этому - общаться, документировать и обучать!

Общайтесь

Наличие открытых каналов связи с вашим GC или менеджером проекта имеет решающее значение для успешного закрытия вашего контракта.В любое время, когда в вашей работе есть помехи или повреждения - дайте им знать прямо сейчас! Главная цель GC - тоже дойти до финиша. Чем меньше предметов, тем легче будет жизнь. Таким образом, информирование GC как можно раньше сократит задержки, сделает закрытие более простым и легким, так что вы оба можете получить деньги.

Документируйте свою работу

Фотографируйте все и вся. Документирование вашей работы с помощью фотографий о ходе и завершении может помочь вам не перезвонить для дополнительной работы.Часто, особенно для отделочных и отделочных работ, другие подрядчики начинают следующий этап строительства и потенциально могут повредить выполненные работы. Если возникнут какие-либо проблемы, у вас будут фотографии, подтверждающие, что вы правильно выполнили свою работу.

Подробнее о документировании строительных работ

Самоучитель

Прочтите договор. Тогда прочтите еще раз! Убедитесь, что объем вашей работы как можно более детализирован и что в него включены ваши обязанности. В противном случае вы можете в конечном итоге выполнять работу или платить за предметы, которые потенциально выходят за рамки вашей работы.

Итог по пробивным работам

Каждый проект сталкивается со своими уникальными проблемами, но подготовка полного и точного перечня результатов даст каждому участнику проекта четкое представление о том, что необходимо сделать, чтобы завершить проект. Вот почему мы создали этот простой, легкий в использовании, загружаемый шаблон перфок-листа , чтобы помочь вам завершить свой проект эффективно и с прибылью.

Сводка

Название статьи

Перфорированный список может вызывать проблемы: общие проблемы и передовые методы

Описание

Работа с перфоратором может показаться незначительной, но она оказывает несоразмерное влияние на оплату.Если не убрать удар, удержание не будет высвобождено.

Автор

Алекс Бенарроче

Имя издателя

levelset

Логотип издателя

.

Количество представителей по штатам 2020

Конгресс США состоит из двух палат: Палаты представителей и Сената. Обе палаты вместе образуют национальный законодательный орган Соединенных Штатов.

Состав Палаты определяется Статьей 1 Конституции. Палата отвечает за принятие федеральных законов (законопроектов), которые затем направляются на рассмотрение президенту. Кроме того, Палата представителей имеет несколько исключительных полномочий, таких как импичмент федеральным должностным лицам и избрание одного из трех основных получателей на пост президента, если ни один из кандидатов не получил большинства избирателей.

члена Палаты представителей избираются на двухлетний срок и рассматриваются для переизбрания каждый четный календарный год (следующие переизбрания будут в 2020, 2022, 2024 и т. Д.). Всего в Палате представителей 435 членов, 235 из которых связаны с Демократической партией, 199 - с Республиканской партией, а один - с Независимой партией.

В 1941 году Конгресс постоянно принял «Метод равных пропорций», чтобы определить, сколько представителей от каждого штата распределяется.Это означает, что количество представителей каждого штата определяется населением штата. Калифорния имеет наибольшее количество представителей - 53 при населении 39 747 267 человек. Техас занимает второе место с 36 представителями и населением 29 087 070 человек.

.

R-DataCamp-Data Manipulation с dplyr в R_agoldminer 的 博客 -CSDN 博客

1. Преобразование данных с помощью dplyr

1.1 Набор данных по странам (видео)
1.2 Понимание ваших данных
1.3 Выбор столбцов

Выберите следующие четыре столбца из переменной округов :

  • штат
  • округ
  • население
  • бедность

Вам не нужно сохранять результат в переменной.

Инструкция:

  • Выберите столбцы, перечисленные в переменной округов .
  # Выберите столбцы округа%>% выберите (штат, округ, население, бедность)  
1.4 Фильтр и упорядочивание глаголов (видео)
1.5 Организация наблюдений

Здесь вы видите набор данных counties_selected с несколькими выбранными интересными переменными. Эти переменные: private_work , public_work , self_employed описывают, работают ли люди на правительство, на частные компании или на себя.

В этих упражнениях вы отсортируете эти наблюдения, чтобы найти наиболее интересные случаи.

Инструкция:

  • Добавьте команду для сортировки наблюдений за переменной public_work в порядке убывания.
  counties_selected <- округа%>% выберите (штат, округ, население, частная_ работа, общественная_ работа, самозанятый) # Добавить глагол для сортировки в порядке убывания public_work countties_selected%>% аранжировать (desc (public_work))  
1.6 Фильтрация по условиям

Вы используете команду filter () , чтобы получить только наблюдения, которые соответствуют определенному условию или соответствуют нескольким условиям.

Инструкция 1:

  • Найдите только округа с населением более одного миллиона человек ( 1000000 ).
  counties_selected <- округа%>% выберите (штат, округ, население) # Фильтр для округов с населением выше 1000000 countties_selected%>% фильтр (население> 1000000)  

Инструкция 2:

  • Найдите только те округа в штате Калифорния, в которых также проживает более одного миллиона человек ( 1000000 ).
  counties_selected <- округа%>% выберите (штат, округ, население) # Отфильтровать округа в штате Калифорния с населением более 1000000 человек countties_selected%>% фильтр (штат == "Калифорния" и население> 1000000)  
1,7 Фильтрация и сортировка

Нас часто интересуют как фильтрация, так и сортировка набора данных, чтобы сосредоточиться на наблюдениях, представляющих для вас особый интерес. Здесь вы найдете округа, которые являются яркими примерами того, какая часть населения работает в частном секторе.

Инструкция:

  • Отфильтруйте округа в штате Техас, в которых проживает более десяти тысяч человек (10000), и отсортируйте их в порядке убывания процента людей, занятых частной работой.
  counties_selected <- округа%>% выберите (штат, округ, население, частная_ работа, общественная_ работа, самозанятый) # Фильтр для Техаса и более 10000 человек; сортировать по убыванию private_work countties_selected%>% filter (штат == 'Техас', население> 10000)%>% аранжировать (desc (private_work))  
1.8 Mutate (видео)
1.9 Расчет количества государственных служащих

В видеоролике вы использовали переменную безработицы , которая представляет собой процентное соотношение, для расчета количества безработных в каждом округе. В этом упражнении вы проделаете то же самое с другой процентной переменной: public_work .

Предоставленный код уже выбирает столбцы состояния , округа , населения и public_work .

Инструкция 1:

  • Используйте mutate () , чтобы добавить в набор данных столбец с названием public_workers с количеством людей, занятых на государственной (государственной) работе.
  counties_selected <- округа%>% выберите (штат, округ, население, public_work) # Добавьте новый столбец public_workers с количеством людей, занятых на общественных работах countties_selected%>% мутировать (public_workers = население * public_work / 100)  

Инструкция 2:

  • Сортировка нового столбца в порядке убывания.
  counties_selected <- округа%>% выберите (штат, округ, население, public_work) # Сортировать в порядке убывания столбца public_workers countties_selected%>% mutate (public_workers = public_work * Population / 100)%>% аранжировать (desc (public_workers))  
1.10 Расчет процентной доли женщин в стране

Набор данных включает столбцы для общего числа (не в процентах) мужчин и женщин в каждом округе. Вы можете использовать это вместе с переменной населения , чтобы вычислить долю мужчин (или женщин) в каждом округе.

В этом упражнении вы сами выберете соответствующие столбцы.

Инструкция:

  • Выберите столбцы штат , округ , население , мужчин и женщин .
  • Добавьте новую переменную ratio_women с долей населения округа, состоящей из женщин.
  # Выберите в столбцах состояние, округ, население, мужчины и женщины. countties_selected <- округа%>% выберите (штат, округ, население, мужчины, женщины) # Вычислить ratio_women как долю населения, состоящую из женщин countties_selected%>% мутировать (ratio_women = женщины / население)  
1.11 Выберите, измените, отфильтруйте и упорядочите

В этом упражнении вы соберете воедино все, что вы узнали в этой главе ( select () , mutate () , filter () и range () ), чтобы найти округа с самая высокая доля мужчин.

Инструкция:

  • Выберите только столбцы штат , округ , население , мужчин и женщин .
  • Добавьте переменную ratio_men , указав долю населения округа, состоящую из мужчин.
  • Фильтр для округов с населением не менее десяти тысяч (10000).
  • Расположите округа в порядке убывания доли мужчин.
  округов%>% # Выберите пять столбцов выберите (штат, округ, население, мужчины, женщины)%>% # Добавляем переменную ratio_men mutate (ratio_men = мужчины / население)%>% # Фильтр для населения не менее 10 000 фильтр (популяция> = 10000)%>% # Расположите пропорции мужчин в порядке убывания упорядочить (desc (ratio_men))  

2.Агрегирование данных

2.1 Глагол count (видео)
2.2 Подсчет по регионам

Набор данных графств содержит столбцы для региона, штата, населения и количества граждан, которые мы выбрали и сохранили в виде таблицы counties_selected . В этом упражнении вы сосредоточитесь на столбце регион .

  counties_selected <- округа%>% выберите (регион, штат, население, горожане)  

Инструкция:

  • Используйте count () , чтобы найти количество округов в каждом регионе, используя второй аргумент для сортировки в порядке убывания.
  # Используйте count, чтобы найти количество округов в каждом регионе countties_selected%>% count (регион, sort = ИСТИНА)  
2.3 Учет граждан по штатам

Вы можете взвесить свой счет по определенным переменным, а не по количеству округов. В этом случае вы найдете количество граждан в каждом штате.

  counties_selected <- округа%>% выберите (регион, штат, население, горожане)  

Инструкция:

  • Подсчитайте количество округов в каждом штате, взвешенное на основе столбца граждан и отсортированное в порядке убывания.
  # Найдите количество округов на штат, взвешенное по гражданам countties_selected%>% count (состояние, wt = граждане, sort = TRUE)  
2.4 Мутация и счет

Вы можете комбинировать несколько глаголов вместе, чтобы ответить на все более сложные вопросы о ваших данных. Например: «В каких штатах США большинство людей ходят на работу пешком?»

Вы будете использовать столбец ходьбы, который показывает процент людей в каждом округе, идущих на работу, чтобы добавить новый столбец и рассчитывать на его основе.

  counties_selected <- округа%>% выберите (регион, штат, население, прогулка)  

Инструкция:

  • Используйте mutate () , чтобы вычислить и добавить столбец с именем Population_walk , содержащий общее количество людей, идущих на работу пешком в округе.
  • Используйте (взвешенный и отсортированный) счетчик () , чтобы найти общее количество людей, идущих на работу пешком в каждом штате.
  выбранные округа%>% # Добавить Population_walk, содержащий общее количество людей, идущих на работу mutate (population_walk = прогулка * популяция / 100)%>% # Подсчет взвешивается по новому столбцу count (состояние, wt = популяция_walk, sort = TRUE)  
2.5 Группировка, суммирование и разгруппировка глаголов (видео)
2.6 Подведение итогов

Глагол summarize () очень полезен для свертывания большого набора данных в одно наблюдение.

  counties_selected <- округа%>% выберите (округ, население, доход, безработица)  

Инструкция:

  • Суммируйте набор данных округов, чтобы найти следующие столбцы: min_population (с наименьшим населением), max_unemployment (с максимальной безработицей) и average_income (со средним значением переменной дохода).
  # Подведите итоги, чтобы найти минимальную численность населения, максимальную безработицу и средний доход countties_selected%>% суммировать (min_population = min (население), max_unemployment = max (безработица), средний_ доход = средний (доход))  
2.7 Обобщение по состоянию

Другой интересный столбец - land_area , который показывает площадь суши в квадратных милях. Здесь вы суммируете численность населения и площадь земель по штатам с целью определения плотности (в человеке на квадратные мили).

  counties_selected <- округа%>% выберите (штат, округ, население, земля_зона)  

Инструкция 1:

  • Сгруппируйте данные по штатам и суммируйте, чтобы создать столбцы total_area (с общей площадью в квадратных милях) и total_population (с общей численностью населения).
  # Сгруппируйте по штатам и найдите общую площадь и население countties_selected%>% group_by (состояние)%>% суммировать (total_area = sum (land_area), total_population = sum (население))  

Инструкция 2:

  • Добавьте столбец с плотностью с количеством человек на квадратную милю и расположите его в порядке убывания.
  # Добавьте столбец плотности, затем отсортируйте в порядке убывания countties_selected%>% group_by (состояние)%>% суммировать (total_area = sum (land_area), total_population = сумма (население))%>% mutate (density = total_population / total_area)%>% аранжировать (desc (плотность))  
2,8 Обобщение по штатам и регионам

Вы можете группировать по нескольким столбцам вместо группировки по одному. Здесь вы попрактикуетесь в агрегировании по штатам и регионам и заметите, насколько оно полезно для выполнения нескольких агрегатов подряд.

  counties_selected <- округа%>% выберите (регион, штат, округ, население)  

Инструкция 1:

  • Просуммируйте, чтобы найти общую численность населения в виде столбца total_pop в каждой комбинации региона и штата.
  # Суммируйте, чтобы найти общую численность населения countties_selected%>% group_by (регион, штат)%>% суммировать (total_pop = сумма (население))  

Инструкция 2:

  • Обратите внимание, что таблица все еще сгруппирована по регионам; используйте другой этап суммирования, чтобы вычислить два новых столбца: среднее население штата в каждом регионе ( average_pop, ) и среднее население штата в каждом регионе ( median_pop ).
  # Вычислить столбцы average_pop и median_pop countties_selected%>% group_by (регион, штат)%>% суммировать (total_pop = sum (совокупность))%>% суммировать (среднее_поп = среднее (общее_поп), median_pop = медиана (total_pop))  
2.9 Глагол top_n (видео)
2.10 Выбор страны из каждого региона

Ранее вы использовали столбец пешком , который предлагает процент людей в каждом округе, идущих пешком на работу, чтобы добавить новый столбец и подсчитать общее количество людей, идущих пешком на работу в каждом округе.

Теперь вам интересно найти округ в каждом регионе с наибольшим процентом граждан, идущих на работу пешком.

  counties_selected <- округа%>% выберите (регион, штат, округ, метро, ​​население, прогулка)  

Инструкция:

  • Найдите округ в каждом регионе с наибольшим процентом граждан, идущих на работу пешком.
  # Сгруппируйте по регионам и найдите наибольшее количество граждан, идущих на работу countties_selected%>% group_by (регион)%>% top_n (1, прогулка)  
2.11 Поиск штата с самым высоким доходом в каждом регионе

Вы учились сочетать несколько глаголов dplyr вместе. Здесь вы объедините group_by () , summarize () и top_n () , чтобы найти штат в каждом регионе с наибольшим доходом.

Когда вы группируете по нескольким столбцам, а затем подводите итоги, важно помнить, что резюмирование «отслаивает» одну из групп, но оставляет остальные включенными. Например, если вы group_by (X, Y) затем суммируете, результат все равно будет сгруппирован по X .

  counties_selected <- округа%>% выберите (регион, штат, округ, население, доход)  

Инструкция:

  • Рассчитайте средний доход (как average_income ) округов в каждом регионе и штате (обратите внимание, что group_by () уже было выполнено для вас).
  • Найдите штат с самым высоким доходом в каждом регионе.
  выбранные округа%>% group_by (регион, штат)%>% # Рассчитать средний доход суммировать (средний_ доход = средний (доход))%>% # Найдите штат с самым высоким доходом в каждом регионе top_n (1, средний_ доход)  
2.12 Используя summarize, top_n и сосчитать вместе

В этой главе вы научились использовать пять глаголов dplyr , связанных с агрегацией: count () , group_by () , summarize () , ungroup () и top_n () . В этом упражнении вы будете использовать их все, чтобы ответить на вопрос: В скольких штатах больше людей живет в городских районах, чем в других районах?

Напомним, что столбец метро имеет одно из двух значений: «Метро» (для городских районов с высокой плотностью населения) или «Неметро» (для пригородных и загородных районов).

  counties_selected <- округа%>% выберите (штат, метро, ​​население)  

Инструкция 1:

  • Для каждой комбинации state и metro найдите общую численность населения как total_pop .
  # Найдите общую численность населения для каждой комбинации штата и метро countties_selected%>% group_by (штат, метро)%>% суммировать (total_pop = сумма (население))  

Инструкция 2:

  • Извлеките наиболее заполненную строку из каждого состояния, которая будет либо Metro , либо Nonmetro .
  # Извлечь наиболее заполненную строку для каждого состояния countties_selected%>% group_by (штат, метро)%>% суммировать (total_pop = sum (совокупность))%>% top_n (1, всего_поп)  

Инструкция 3:

  • Разгруппируйте, затем подсчитайте, как часто появляется Metro или Nonmetro, чтобы узнать, в каких штатах проживает больше людей в этих районах.
  # Подсчитайте штаты с большим количеством людей в районах метро или не метро countties_selected%>% group_by (штат, метро)%>% суммировать (total_pop = sum (совокупность))%>% top_n (1, total_pop)%>% разгруппировать ()%>% граф (метро)  

3.Выбор и преобразование данных

3.1 Выбор (видео)
3.2 Выбор столбцов

Используя глагол выбора, мы можем ответить на интересные вопросы о нашем наборе данных, сосредоточившись на связанных группах глаголов. Двоеточие (: ) полезно для одновременного получения нескольких столбцов.

Инструкция:

  • Используйте glimpse () , чтобы изучить все переменные в таблице графств .
  • Выберите столбцы для штата, округа, населения и (используя двоеточие) всех пяти переменных, связанных с отраслью; В таблице есть пять последовательных переменных, относящихся к отрасли труда людей: профессиональный , сервисный , офисный , строительство и производство .
  • Расположите таблицу в порядке убывания service , чтобы найти округа с самыми высокими показателями занятости в сфере услуг.
  # Загляните в таблицу графств проблеск (графства) округа%>% # Выберите столбцы, связанные со штатом, округом, населением и отраслью выберите (штат, округ, население, специалист, услуги, офис, строительство, производство)%>% # Упорядочить сервис в порядке убывания аранжировать (desc (service))  
3.3 Выбор помощников

Из видео вы узнали о помощнике выбора start_with () .Другой помощник по выбору - это nds_with () , который находит столбцы, заканчивающиеся определенной строкой.

Инструкция:

  • Выберите столбцы состояние, округ, население и все столбцы, заканчивающиеся на , работают .
  • Фильтр только для округов, в которых не менее 50% населения занято общественной работой.
  округов%>% # Выберите штат, округ, население и те, которые заканчиваются на "работа" select (штат, округ, население, end_with ('работа'))%>% # Отфильтруйте округа, в которых не менее 50% людей занимаются общественной работой фильтр (public_work> = 50)  
3.4 Глагол переименования (видео)
3.5 Переименование столбца после отсчета

Глагол rename () часто бывает полезен для изменения имени столбца, полученного из другого глагола, например count () . В этом упражнении вы переименуете столбец n с count () (о котором вы узнали в главе 2) на что-то более информативное.

Инструкция 1:

  • Используйте count () , чтобы определить, сколько округов находится в каждом штате.
  # Подсчитайте количество округов в каждом штате округа%>% счет (состояние)  

Инструкция 2:

  • Обратите внимание на столбец n в выходных данных; используйте rename () , чтобы переименовать его в num_counties .
  # Переименуйте столбец n в num_counties округа%>% количество (состояние)%>% переименовать (num_counties = n)  
3.6 Переименовать столбец как часть выбора

rename () - это не единственный способ выбрать новое имя для столбца: вы также можете выбрать имя как часть select () .

Инструкция:

  • Выберите столбцы состояние , округа и бедность из набора данных округов ; на том же шаге переименуйте столбец бедности в бедность .
  # Выберите штат, округ и уровень бедности как уровень бедности округа%>% выберите (штат, округ, бедность_рейта = бедность)  
3.7 Глагол трансмутации (видео)
3.8 Выбор глаголов
3.9 Использование трансмутации

Как вы узнали из видео, глагол преобразования позволяет вам контролировать, какие переменные вы сохраняете, какие переменные вы вычисляете и какие переменные отбрасываете.

Инструкция:

  • Оставить только столбцы state , county и Население и добавить новый столбец, density , который содержит населения на land_area .
  • Фильтр только для округов с населением более одного миллиона человек.
  • Отсортируйте таблицу в порядке возрастания плотности.
  округов%>% # Сохраните столбцы штата, округа и населения и добавьте столбец плотности transmute (штат, округ, население, плотность = население / земля)%>% # Фильтр для округов с населением более одного миллиона человек фильтр (совокупность> 1000000)%>% # Плотность сортировки по возрастанию аранжировать (плотность)  
3.10 Соответствие глаголов их определениям
3.11 Выбор из четырех глаголов

В этой главе вы узнали о четырех глаголах: выбрать, изменить, преобразовать и переименовать. Здесь вы выберете подходящий глагол для каждой ситуации. В скобках ничего менять не нужно.

Инструкция:

  • Выберите правильный глагол, чтобы изменить название столбца безработица на ставка безработицы .
  • Выберите правильный глагол, чтобы сохранить только столбцы состояние , округ и те, которые содержат бедность .
  • Вычислите новый столбец с именем Fraction_women с долей населения, состоящей из женщин, без удаления каких-либо столбцов.
  • Оставьте только три столбца: штат, округ и занятых / население , которые вы назовете занятость .
  # Изменить название столбца безработицы округа%>% переименовать (безработица = безработица) # Сохраните столбцы штата и округа, а также столбцы, содержащие сведения о бедности округа%>% select (штат, округ, содержит ("бедность")) # Вычислить столбец Fraction_women, не отбрасывая другие столбцы округа%>% мутировать (фракция_женщины = женщины / население) # Оставить только столбцы "Штат", "Округ" и "Коэффициент занятости" округа%>% трансмутация (штат, округ, коэффициент занятости = занятые / население)  

4.Пример использования: набор данных

babynames
4.1 Данные Babynames (видео)
4.2 Фильтрация и сортировка на один год

Выученные вами глаголы dplyr полезны для исследования данных. Например, вы можете узнать самые распространенные имена в конкретный год.

Инструкция:

  • Фильтр только за 1990 год.
  • Отсортируйте таблицу в порядке убывания количества рожденных детей.
  детские имена%>% # Фильтр за 1990 год фильтр (год == 1990)%>% # Сортировать числовой столбец в порядке убывания аранжировать (desc (число))  
4.3 Использование top_n с babynames

Вы видели, что можно использовать filter () и организовать () , чтобы найти наиболее распространенные имена за один год. Однако вы также можете использовать group_by и top_n , чтобы найти наиболее распространенное имя за каждый год.

Инструкция:

  • Используйте group_by и top_n , чтобы найти наиболее распространенное имя для младенцев в США каждый год.
  # Найдите самое распространенное имя в каждом году babynames%>% group_by (год)%>% top_n (1, число)  
4.4 Визуализация имен с помощью ggplots

Пакет dplyr очень полезен для исследования данных, но особенно полезен в сочетании с другими пакетами tidyverse , такими как ggplot2 .

Инструкция 1:

  • Отфильтруйте только имена Стивен, Томас и Мэтью и назначьте его объекту с именем selected_names .
  # Фильтр для имен Стивена, Томаса и Мэтью selected_names <- babynames%>% фильтр (имя% в% c ("Стивен", "Томас", "Мэтью"))  

Инструкция 2:

  • Визуализируйте эти три имени в виде линейного графика с течением времени, при этом каждое имя представлено разным цветом.
  # Нанесите на график имена, используя разные цвета для каждого имени ggplot (selected_names, aes (x = год, y = число, цвет = имя)) + geom_line ()  
4.5 Сгруппированные мутации (видео)
4.6 Определение года наиболее распространенного названия

Из предыдущего видео вы узнали, как фильтровать конкретное имя, чтобы определить частоту этого имени во времени. Теперь вы собираетесь выяснить, в каком году каждое имя было наиболее распространенным.

Для этого вы объедините подход группового изменения с top_n .

Инструкция:

  • Заполните код, чтобы найти год, в котором каждое имя является наиболее распространенным.
  # Найдите год, когда каждое имя является наиболее распространенным babynames%>% group_by (год)%>% mutate (year_total = сумма (число))%>% разгруппировать ()%>% mutate (дробь = число / год_общий)%>% group_by (имя)%>% top_n (1, дробь)  
4.7 Сложение суммы и максимума для каждого имени

Из видео вы узнали, как можно сгруппировать по году и использовать mutate () для сложения итогов за этот год.

В этих упражнениях вы научитесь нормализовать по другой, но тоже интересной метрике: вы разделите каждое имя на максимальное значение для этого имени. Это означает, что каждое имя достигнет пика 1.

После добавления новых столбцов результат по-прежнему будет сгруппирован по имени. Это разбивает его на 48000 групп, что фактически замедляет последующие шаги, такие как , мутировать s.

Инструкция 1:
Используйте сгруппированное изменение, чтобы добавить два столбца:

  • name_total , где общее количество детей, родившихся с этим именем, во всем наборе данных.
  • name_max , с наибольшим количеством новорожденных за любой год.
  # Добавить столбцы name_total и name_max для каждого имени babynames%>% group_by (имя)%>% mutate (name_total = сумма (число), name_max = max (число))  

Инструкция 2:

  • Добавьте еще один шаг, чтобы разгруппировать таблицу.
  • Добавьте столбец с именем фракция_макс, в котором число в году разделено на максимум для этого имени.
  детские имена%>% group_by (имя)%>% mutate (name_total = сумма (число), name_max = max (число))%>% # Разгруппировать таблицу разгруппировать ()%>% # Добавляем столбец дроби_макс, содержащий число по имени максимум изменить (фракция_макс = число / имя_макс)  
4.8 Визуализация нормализованного изменения популярности

Вы выбрали несколько имен и рассчитали каждое из них как долю их пика. Это тип «нормализации» имени, когда вы сосредотачиваетесь на относительном изменении внутри каждого имени, а не на общей популярности имени.

В этом упражнении вы визуализируете нормализованную популярность каждого имени. Ваша работа из предыдущего упражнения, names_normalized , предоставлена ​​вам.

  names_normalized <- babynames%>% group_by (имя)%>% mutate (name_total = сумма (число), name_max = max (число))%>% разгруппировать ()%>% изменить (фракция_макс = число / имя_макс)  

Инструкция:

  • Отфильтруйте таблицу names_normalized , чтобы ограничить ее тремя именами: Стивен, Томас и Мэтью.
  • Визуализируйте Fraction_max для этих имен с течением времени.
  # Фильтр для имен Стивена, Томаса и Мэтью name_filtered <- names_normalized%>% filter (имя% в% c ('Стивен', 'Томас', 'Мэтью')) # Визуализируйте эти имена с течением времени ggplot (names_filtered, aes (x = год, y = фракция_max, color = name)) + geom_line ()  
4.9 Оконная функция (видео)
4.10 Использование соотношений для описания частоты имени

Из этого видео вы узнали, как определить разницу в частоте имен детей в разные годы подряд.Что, если вместо того, чтобы найти разницу, вы захотите найти соотношение?

Вы уже начнете с данных babynames_fraction, чтобы оценить популярность каждого имени в течение каждого года.

Инструкция:

  • Расположите данные в порядке возрастания имени и года.
  • Сгруппируйте по имени, чтобы ваше изменение работало внутри каждого имени.
  • Добавьте коэффициент соотношения в столбец, содержащий соотношение между каждым годом.
  babynames_fraction%>% # Расположите данные по названию, затем по году аранжировать (имя, год)%>% # Группируем данные по имени group_by (имя)%>% # Добавьте столбец отношения, который содержит соотношение между каждым годом мутировать (соотношение = дробь / отставание (дробь))  
4.11 самых больших прыжков в имени

Ранее вы добавляли столбец ratio , чтобы описать соотношение частоты детского имени между последовательными годами, чтобы описать изменения в популярности имени. Теперь вы посмотрите на подмножество этих данных, которое называется babynames_ratios_filtered , чтобы глубже изучить имена, которые испытали самый большой скачок популярности за последние годы.

  babynames_ratios_filtered <- babynames_fraction%>% аранжировать (имя, год)%>% group_by (имя)%>% изменить (соотношение = фракция / отставание (фракция))%>% фильтр (дробь> = 0.00001)  

Инструкция:

  • Для каждого имени в данных сохранить наблюдение (год) с наибольшим коэффициентом ; обратите внимание, что данные уже сгруппированы по имени .
  • Сортировка столбца ratio в порядке убывания.
  • Далее отфильтруйте данные babynames_ratios_filtered , отфильтровав столбец фракция , чтобы отображать только результаты, большие или равные 0,001 .
  babynames_ratios_filtered%>% # Извлекаем наибольшее соотношение из каждого имени top_n (1, соотношение)%>% # Сортировать столбец соотношения в порядке убывания упорядочить (desc (ratio))%>% # Фильтр по фракциям, большим или равным 0,001 фильтр (дробь> = 0,001)  
4.12 Поздравляем!
.

Каковы шансы, что судебные дела Трампа повлияют на исход выборов в США 2020 года?

Результаты президентской гонки 2020 года еще не подтверждены официально из-за юридических проблем, связанных с предполагаемыми нарушениями на выборах. Патрик Борчерс, профессор права семьи Лиллис в Университете Крейтон в Небраске, изучил обвинения в мошенничестве и объяснил, как судебные дела команды Трампа могут повлиять на исход выборов в США.

9 ноября кампания Трампа подала иск против секретаря Содружества Пенсильвании Кэти Буквар и семи окружных избирательных комиссий, утверждая, что они «грубо нарушали и нарушают процедуры защиты и процедуры», необходимые для обеспечения честности выборов.На следующий день пресс-секретарь Белого дома Кейли МакЭнани заявила, что у адвокатов Трампа есть 234 страницы «письменных показаний под присягой», касающихся предполагаемых нарушений на выборах в одном из округов Мичиган.

Как сообщил адвокат Дональда Трампа Руди Джулиани во время выступления на канале Fox News Sunday Morning Futures, команда президента может подать до десяти судебных исков по поводу предполагаемых нарушений на выборах. В ответ на растущие жалобы на предполагаемое мошенничество с избирателями, генеральный прокурор США Уильям Барр издал служебную записку, уполномочивающую федеральных прокуроров «расследовать существенные обвинения в нарушениях при голосовании и подсчете голосов до подтверждения результатов выборов».

Sputnik: Как вы относитесь к решению Барра? Какая правовая основа у этого есть?

Патрик Борчерс : Я думаю, что записка Барра не имеет большого практического значения. Мошенничество с избирателями является федеральным преступлением, если в бюллетенях фигурирует федеральный кандидат, как это, очевидно, было в 2020 году. Прокуроры Соединенных Штатов имеют право преследовать в судебном порядке мошенничество с избирателями, и записка Барра лишь напомнила им об этом. Даже тогда, осторожным языком было сформулировано, что это должен быть существенный или значительный случай.Задокументированные случаи мошенничества с избирателями очень редки, и даже консервативные организации могут указать не более 200 из всех зарегистрированных выборов. Легко понять, почему фальсификация отдельных избирателей не имеет рационального смысла. Наказания значительны, а шансы на то, что выборы будут решены одним или несколькими голосами, низки.

Sputnik: Поверенный президента Руди Джулиани заявил, что к концу этой недели кампания Трампа может подать четыре или пять судебных исков в штатах США, включая Пенсильванию, Мичиган и Джорджию.Он не исключил, что это число увеличится. Что вы думаете о попытках команды Трампа оспорить результаты выборов в местных судах? При каких обстоятельствах эти иски превратятся в полноценный судебный процесс?

Патрик Борчерс : Если президент серьезно относится к этому, ему нужен адвокат получше, чем Джулиани. Похоже, что нет никакой последовательной теории костюмов. В редких случаях возможно повторное голосование на выборах, запятнанных фальсификацией.Вероятно, самым известным случаем была гонка в Палату представителей 2018 года, в которой кандидат от республиканцев, по всей видимости, победил кандидата от демократов с перевесом 905 голосов. Однако на слушании перед представителями избирательных комиссий было доказано, что политический деятель заказал 1 200 открепительных удостоверений для избирателей в округе, заполнил их в пользу кандидата от республиканцев, а затем отправил их, что является незаконным в соответствии с законодательством Северной Каролины. Кандидат от республиканцев согласился на повторное голосование, которое он чуть не проиграл.

Однако обратите внимание на крайние факты в деле Северной Каролины. Мошенничество было хорошо задокументировано, и можно было доказать, что оно изменило результат. Даже в самых близких штатах, которые оспариваются, маржа Байдена превышает 10 000 голосов. В Мичигане, одном из штатов, где подаются иски, разница составляет более 140 000 голосов. Шансы документально зафиксировать подделку такого количества бюллетеней мне кажутся очень низкими.

© REUTERS / MARK MAKELA

Карри Дуза, сторонница президента Дональда Трампа, держит плакат с надписью «ТОЛЬКО ДЛЯ ЗАКОННЫХ ГОЛОСОВ», крича через улицу сторонникам избранного президента Джо Байдена на следующий день после объявления победы на президентских выборах Байдена. в Филадельфии, штат Пенсильвания, США.С. 8 ноября 2020г.

Sputnik: Хотя некоторые широко распространенные утверждения о предполагаемых фальсификациях на выборах уже были опровергнуты, все еще существует ряд проблем, которые, очевидно, требуют рассмотрения: во-первых, республиканцы не имели возможности наблюдать за подсчетом бюллетеней в некоторых штатах; во-вторых, Республиканская партия призывает исследовать сбой программного обеспечения для проведения выборов в округе Антрим (Мичиган), предполагая, что аналогичные сбои могли произойти в других избирательных участках с использованием той же технологии; в-третьих, по данным Правового фонда общественных интересов (PILF), в списках избирателей Пенсильвании числится не менее 21 000 погибших, что, по всей видимости, означает, что государство не вело их регистрационные записи избирателей «в разумных пределах».Как вы относитесь к этим обвинениям? Считаете ли вы, что штатам США нужно разобраться, чтобы восстановить доверие общества к целостности системы?

Патрик Борчерс : Все неудачи в обеспечении безопасности выборов вызывают беспокойство. Однако за подсчетом бюллетеней наблюдают члены обеих основных партий. Речь шла о том, что посторонним лицам не разрешали наблюдать за подсчетом бюллетеней. Что касается сбоя в программном обеспечении штата Мичиган, то, учитывая преимущество Байдена в количестве более 140 000 голосов, кажется маловероятным, чтобы кто-либо мог обоснованно утверждать, что это повлияло на результат.

Что касается внесения умерших в списки для голосования, то это неизбежно. Сотрудникам избирательных комиссий сложно делать перекрестные ссылки на записи о смерти и быстро обновлять их. Поскольку во многих штатах используются устаревшие пакеты программного обеспечения, которые не взаимодействуют друг с другом, о выдаче свидетельства о смерти не всегда можно сообщить сотрудникам избирательных комиссий немедленно. Государства, использующие эти устаревшие системы, должны инвестировать в лучшее программное обеспечение.

Это касается того, подан ли бюллетень или запрошен ли он от имени умершего.Один глупый человек из Флориды, демократ, запросил открепительное удостоверение на имя своей покойной жены и был пойман, потому что почерк в заявлении не совпал. Он сказал, что пытался «проверить систему», но теперь ему предъявлено обвинение в совершении уголовного преступления.

Sputnik: Государственный секретарь Джорджии Брэд Раффенспергер ранее объявил, что штат проведет пересчет голосов. Какова вероятность того, что бюллетени будут пересчитаны в других штатах, где итоги голосования показывают ничтожную разницу? Может ли это как-то существенно повлиять на исход выборов 2020 года?

Патрик Борчерс : В какой-то момент казалось, что Джорджия может попасть в диапазон нескольких сотен голосов, как это сделала Флорида в 2000 году.Однако сейчас лидерство Байдена составляет более 12 000 голосов. Это очень малая процентная маржа (около 0,2%), но довольно большая цифра в абсолютном выражении. Технология голосования резко улучшилась после катастрофического пересчета бюллетеней с перфокартами во Флориде. Теперь, по сути, все голосование осуществляется избирателями, заполняющими бюллетени Scantron, в которых избиратель окрашивает в овале его или ее предпочитаемый кандидат. Бюллетени оптически сканируются и заносятся в таблицу на машине.

Преимущество этого метода заключается в том, что голосование ведется на бумаге, поэтому при необходимости бюллетень можно проверить вручную.К тому же он более точен. В 2016 году в Висконсине, штате Висконсин, был проведен пересчет голосов, в котором президент Трамп получил около 20 тысяч голосов. В результате пересчета его отрыв увеличился примерно на 100 голосов. Учитывая это, я думаю, маловероятно, что пересчет голосов в Висконсине, Джорджия, или любом другом штате изменит исход.

Природа бюллетеней является причиной резкого изменения результатов в штатах, таких как Пенсильвания, в том, что сотрудникам избирательных комиссий не разрешили начать обработку бюллетеней по почте до дня выборов 3 ноября.Сторонники президента Трампа в основном голосовали лично, а сторонники Байдена голосовали по почте. Таким образом, Трамп лидировал с примерно 600 000 голосов на основе личного подсчета, но когда подсчитывались бюллетени по почте, Байден обогнал его и стал лидером с более чем 40 000 голосов. Во многих штатах остается только подсчитать «временные» бюллетени. Предварительные бюллетени подаются людьми, которые зарегистрировались в этот день, изменили адрес или по какой-то причине не ясно, имеют ли они право голосовать. Это длительный процесс, чтобы убедиться, что предварительное голосование будет принято.Вообще тенденция в предварительных бюллетенях Демократическая.

.

17 штатов подали в SCOTUS брифинг о поддержке Техасом "победы" Байдена в Джорджии, Мичигане, Пенсильвании и Висконсине - RT USA News

Семнадцать штатов США официально поддержали жалобу Техаса в Верховный суд США, утверждая, что четыре штата, подтвердившие президентские выборы демократа Джо Байдена, неправильно провели их в нарушение Конституции США.

Генеральный прокурор Миссури Эрик Шмитт руководил своими коллегами из Алабамы, Арканзаса, Флориды, Индианы, Канзаса, Луизианы, Миссисипи, Монтаны, Небраски, Северной Дакоты, Оклахомы, Южной Каролины, Южной Дакоты, Теннесси, Юты и Западной Вирджинии в подаче amicus брифинг в Верховный суд США в среду.

amici «сильно заинтересованы в том, чтобы голоса их собственных граждан не разбавлялись неконституционным управлением выборами в других штатах», - говорится в 30-страничном кратком изложении , добавляя, что когда другие органы в этих штатах посягают на власть своих законодательных органов - единственных, которым конституционно доверены выборы - «они угрожают свободе не только своих собственных граждан, но и каждого гражданина Соединенных Штатов, который принимает участие в законных выборах на этих выборах.

К ним в среду вечером присоединилась Аризона, что несколько удивительно, учитывая сохраняющиеся вопросы о результатах выборов в этой стране.

AG Марк Брнович сказал, что, по его мнению, Аризона не была названа ответчиком , «потому что наш офис успешно предотвратил многие из тех же тревожных и внесенных в последнюю минуту изменений в законы нашего штата о честности выборов».

Подача документов в среду поступила после того, как несколько генеральных прокуроров предложили словесную поддержку Texas AG Кену Пакстону, который во вторник подал в суд на Джорджию, Мичиган, Пенсильванию и Висконсин по поводу их проведения на выборах 3 ноября.

Также на rt.com Арканзас, Алабама и Луизиана поддерживают Техас в Верховном суде США, утверждая, что выборы в четырех штатах являются «неконституционными». В жалобе

Пакстона не говорится о мошенничестве на выборах как таковом, но указывается, что имело место «нарушений при голосовании», ненадлежащих «поправок к должным образом принятым законам штатов о выборах» и даже возможное подавление голосования республиканцев, «независимо от того, были ли они приняты». законный или незаконный » во всех четырех штатах.

«Эти недостатки в совокупности не позволяют узнать, кто законно выиграл выборы 2020 года, и угрожают затмить все будущие выборы», - говорится в иске в Техасе. Верховный суд включил его в дело, но еще не принял решения о его рассмотрении. Это единственное место для споров между государствами.

Также на rt.com Каковы шансы? Вероятность победы Байдена на поле боя "менее 1 на квадриллион", говорится в иске Техаса.

В иске в Техасе также упоминается «экспертный анализ с использованием общепринятого статистического теста» , чтобы сделать вывод о том, что шансы Байдена законно выиграть всенародное голосование во всех четырех случаях составляют «менее одного на квадриллион», с учетом оценки президента Дональда Трампа. раннее лидерство.

Результаты в день выборов показали, что Трамп опередил Байдена во всех четырех случаях, пока ночной подсчет бюллетеней, присланных по почте, не перевел результат на сторону демократа. В то время как Мичиган, Пенсильвания и Висконсин управляются демократами, у Джорджии есть губернатор-республиканец. Однако его администрация под давлением демократов согласилась на юридическое соглашение об изменении правил выборов в начале этого года.

Также на rt.com «Это главное»: Трамп клянется «ВМЕШАТЬСЯ» в судебный процесс в Техасе, направленный на отмену результатов поля битвы

Понравилась эта история? Поделись с другом!

.

Количество зарегистрированных избирателей по штатам 2020

Регистрация избирателя - это требование, чтобы лицо, имеющее право голоса, включилось в список избирателей до того, как это лицо получит право или разрешение на голосование. Регистрация избирателей может быть автоматической или может потребовать от каждого правомочного лица подать заявку. Регистрация различается в зависимости от юрисдикции.

Почти 92 миллиона имеющих право голоса американцев не голосовали на президентских выборах 2016 года. Регистрация и участие избирателей имеют решающее значение для надлежащего функционирования национальной демократии и для обеспечения справедливого представительства правительства США.

Низкое регистрационное число избирателей и низкая явка избирателей могут быть результатом нескольких факторов. Чтобы повысить уровень регистрации и участия избирателей, необходимо устранить препятствия для регистрации для голосования и препятствия для голосования, такие как дополнительные ограничения на идентификационные формы и реформы, обеспечивающие безопасный подсчет всех правомочных бюллетеней. Кроме того, те, кто отдалился от демократического процесса или не хотят участвовать в голосовании, должны чувствовать, что их голос слышен их лидерами и поощряется к участию в выборах.

Некоторыми политиками в пользу избирателей, которые показали, что они увеличивают регистрацию и участие избирателей, являются автоматическая регистрация избирателей, регистрация избирателей в тот же день, предварительная регистрация, онлайн-регистрация, досрочное голосование, заочное голосование без уважительной причины и восстановление прав для лиц, ранее лишенных свободы.

В то время как Калифорния имеет наибольшее количество зарегистрированных избирателей (15 690 000), штат имеет второй самый низкий процент зарегистрированных избирателей по сравнению с его общей численностью населения. Зарегистрированные избиратели в Калифорнии составляют 51 человек.90% от общей численности населения. На Гавайях самый низкий процент - 49,50%.

В штате Мэн самый высокий процент зарегистрированных избирателей - 77,10% (828 000) зарегистрированных избирателей. Только в девяти штатах округа Колумбия процент зарегистрированных избирателей составляет 70% или выше.

.

Смотрите также