Аннотация на русском языке: В данной статье предлагается еще один взгляд на анализ ежедневных результатов опроса избирателей, основанный на предлагаемом нами использовании фрактального анализа и методов теории самоподобия. В данной статье рассматривается иной подход к выявлению скрытой информации в данных при помощи теории самоподобия, использование которой дает возможность эффективно оценить наличие и устойчивость тренда при анализе временных рядов. Как нам представляется, данные методы могут показать интересные результаты и оказаться полезными для получения новой информации.

The summary in English: This article offers another look at the analysis of the daily results of the poll, based on our proposed use of fractal analysis and methods of the theory of self-similarity. This article discusses a different approach to identifying hidden information in the data using self-similarity theory, the use of which makes it possible to effectively assess the presence and stability of a trend when analyzing time series. It seems to us that these methods can show interesting results and be useful for obtaining new information.

Ключевые слова: фрактальный анализ, самоподобие, показатель Херста, метод наименьших квадратов.
Key words: fractal analysis, self-similarity, Hurst index, least squares method.