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埃斯科巴里和胡佛与 2016 年进行了不恰当的比较，使他们的“差异中的差异”估计无效
这是 Diego Escobari 和 Gary Hoover 撰写的关于 2019 年玻利维亚总统大选的报告系列博客文章中的第十篇。正如我们在报告《Nickels Before Dimes》中观察到的那样，他们的结论经不起推敲。在这里，我们详细阐述了埃斯科巴里和胡佛的各种说法和结论 […] 埃斯科巴里和胡佛与 2016 年进行了不恰当的比较，导致他们的“差异中的差异”估计无效，这篇文章首先出现在经济与政策研究中心。
来源:经济与政策研究中心这是关于 Diego Escobari 和 Gary Hoover 撰写的有关 2019 年玻利维亚总统大选报告的系列博客文章中的第十篇。正如我们在报告《Nickels Before Dimes》中所观察到的那样，他们的结论经不起推敲。在这里，我们详细阐述了 Escobari 和 Hoover 在他们的论文中提出的各种主张和结论。文章链接：第一部分、第二部分、第三部分、第四部分、第五部分、第六部分、第七部分、第八部分和第九部分。
这是关于 Diego Escobari 和 Gary Hoover 撰写的有关 2019 年玻利维亚总统大选报告的系列博客文章中的第十篇。正如我们在报告《Nickels Before Dimes》中所观察到的那样，他们的结论经不起推敲。在这里，我们详细阐述了 Escobari 和 Hoover 在他们的论文中提出的各种主张和结论。文章链接：第一部分、第二部分、第三部分、第四部分、第五部分、第六部分、第七部分、第八部分和第九部分。 Nickels Before Dimes 第一部分 第二部分 第三部分 第四部分 第五部分 第六部分 第七部分 第八部分 第九部分在上一篇文章中，我们观察到，即使地理位置在一次选举和另一次选举之间保持稳定，也不能保证地理位置对选票份额的影响随着时间的推移保持一致。这可能会导致在计票过程中观察到的差距不断扩大，即使没有任何欺诈行为。我们还观察到，TSE 公告中包含的投票站的结果显示出这种趋势。我们断言，这对埃斯科巴里和胡佛来说是一个问题。在这篇文章中，我们展示了当趋势差异与计数偏差相互作用时，他们的“差异-差异”模型如何错误地识别欺诈行为——即使产生的趋势是线性的。
图 1 地理图 1 合成选举数据的两个示例
图 1 图 1 合成选举数据的两个示例来源：作者的计算。
表 1
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