MỘT ĐỊNH LUẬT ĐƯỢC SỬ DỤNG NHIỀU LẦN TRƯỚC TÒA CHỨNG MINH BIDEN ĐÃ GIAN LẬN.

Theo Natural News, vở kịch giả vờ làm “tổng thống đắc cử” Joe Biden đang bị đun nóng hơn sau khi định luật của Benford được áp dụng đã xác định rằng, hầu như không có khả năng ông này giành được phần thắng ở tiểu bang Michigan – hoặc bất kỳ bang chiến địa quan trọng nào khác một cách hợp pháp.
Mặc dù nhiều người không biết, định luật Benford là một hệ thống tính toán đã được sử dụng hết lần này đến lần khác để khám phá gian lận bầu cử. Ví dụ, nó đã được sử dụng trong các cuộc bầu cử tổng thống năm 2000 và 2004, cũng như trong cuộc bầu cử thống đốc bang California năm 2003. Nó cũng đã được thừa nhận là chứng cứ trong các vụ án hình sự ở cấp liên bang, tiểu bang và địa phương.
Ví dụ: khi kết hợp dữ liệu trực tiếp từ trang kết quả bầu cử của thành phố Detroit, định luật của Benford chỉ ra rằng có điều gì đó rất bất thường xảy ra ở phía Biden, trong khi phía Trump cho thấy sự phân bố phiếu bầu hoàn toàn tự nhiên.
Nói một cách dễ hiểu, tổng số phiếu bầu của Biden không có một chút logic nào có thể lý giải nó ngoài hành vi gian lận. Sử dụng các tính toán theo định luật của Benford, các con số cuối cùng của ông ta ở Michigan không khớp, với mức không khớp lên tới 99,999%, có nghĩa là chúng rõ ràng và gần như không thể phủ nhận là con số gian lận.
Mặc dù một cuộc bầu cử hợp pháp sẽ cho thấy sự phân bổ phiếu bầu tương đối đồng đều trong mô hình định luật của Benford, cuộc bầu cử năm 2020 cho thấy rõ ràng sự phân bổ phiếu bầu rất bất thường cho Biden, ngay cả khi phiếu bầu của Trump tuân theo một mô hình phân phối bình thường gợi ý tính hợp pháp và trung thực.
“Tôi đã tiến hành một kiểm tra so sánh số phiếu bầu ở khu vực bầu cử của Michigan bằng định luật của Benford và nhận thấy rằng phiếu bầu của Biden / Harris trả về kết quả 0,000017% (ghi nhận sai số thống kê lớn, đặc biệt là với một mẫu rất lớn), trong khi phiếu bầu Trump / Pence trả về số điểm là 53,059791%. Khi nhìn vào tập dữ liệu của mình, tôi nhận thấy có 0 phiếu được ghi nhận ở Michigan”, một độc giả trên phương tiện truyền thông thay thế được Natural News trích lời, người đã tự mình thực hiện các phép tính này bằng bảng tính theo định luật Benford, viết. “Những thứ này rất kỳ quặc”.
Không, Joe Biden đã không thắng ở Michigan!
Điều này dường như được coi là bằng chứng cho thấy thực tế những lá phiếu bí ẩn do các phương tiện đáng ngờ ở Michigan ‘thả dù’ vào sáng sớm ngày 4/11 đã làm sai lệch tổng số phiếu bầu của Biden đến mức chúng bị cho là gian lận trắng trợn qua phép thử bằng định luật Benford.
Hãy nhớ rằng bất kỳ điểm nào dưới 0,05 khi sử dụng định luật Benford đều được coi là có sai số thống kê đáng kể. Điều này có nghĩa là điểm số 0,00000017 của Biden là rất đáng quan ngại về mặt thống kê, và hy vọng điều gì đó sẽ được đưa ra trong quá trình tố tụng nhằm mục tiêu đảm bảo công bằng bầu cử.
Vì định luật của Benford được nhiều người coi là đúng đắn khoa học, nên cánh tả sẽ không thể lập luận chống lại việc sử dụng nó trong những trường hợp như thế này, đặc biệt là khi cánh tả tự coi mình là “đảng của khoa học”. Nếu các đảng viên Đảng Dân chủ vẫn kiên định với niềm tin của mình, thì họ phải nghiêm túc xem xét những phát hiện này vì chúng mở ra một hộp chứa sâu bọ khổng lồ đối với “chiến thắng” được cho là của Biden.
Khi các tòa án đi sâu vào điều này và các bằng chứng khác, mọi thứ có thể chuyển ngược lại có lợi cho Tổng thống Trump rất nhanh – và nhiều người đang mong đợi điều này xảy ra trong vài tuần, hoặc thậm chí vài ngày. Ít nhất một nửa đất nước hiện nhận thức được thực tế là kết quả bầu cử không chính đáng, điều đó có nghĩa là Đảng Dân chủ sẽ phải giải thích rất nhiều việc.
“Tôi không cần định luật của Benford nói với tôi rằng gian lận và lừa đảo đã tràn lan trong cuộc bầu cử này”, một người bình luận tại The Gateway Pundit lưu ý. “Chẳng phải Joe Biden đã nói ‘thẳng’ trên video rằng đảng Dân chủ đã xây dựng chiến dịch ‘gian lận cử tri’ lớn nhất trong lịch sử hay sao?”.
“Nhận xét đó của Joe thật kiêu ngạo và trơ trẽn”, một người khác phản hồi.
“Họ nghĩ rằng quyền lực của họ là tuyệt đối và không thể làm gì được họ. Tôi hy vọng họ đã nhầm”.