Padarykime prielaidą, jog šiandien tiek I.Šimonytė, tiek G.Nausėda surinks tiek pat balsų (tarpusavio santykyje), kaip ir per pirmą turą, t.y. nei vienas negaus balsų iš kitų partijų, arba jeigu gaus, tai nepakeis judviejų gautų balsų tarpusavio santykio.
Įvertinus aktyvumą iki 18 val, ir truputi paskaičiavus.... tiesa, dabartiniame skaičiavime trūksta aktyvumo rodiklių iš užsienyje esančių konsulatų.... tačiau gaunamas toks galimas rinkimų rezultatas:

NAUSĖDA ŠIMONYTĖ
49.6 50.4

Žemiau: R kodas naudojamas skaičiavimui

#*******************************************************************************
# Paketų instaliavimas ir loadinimas ####
#*******************************************************************************
# apima dplyr, tidyr, ggplot...
if(!require(tidyverse)) install.packages("tidyverse"); 
suppressMessages(require(tidyverse))
if(!require(knitr)) install.packages("knitr")
suppressMessages(require(knitr))

#*******************************************************************************
# Duomenų iš VRK parsiutnimas ####
#*******************************************************************************
url <- "http://vrk.lt/statiniai/puslapiai/rinkimai/904/1/1546/rezultatai/VN_904_1_1546.csv" 
# guess_encoding(url)
R1 <- read.csv(url, stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE, sep="\t", fileEncoding = "UTF-16LE")

url <- "http://vrk.lt/statiniai/puslapiai/rinkimai/904/2/aktyvumas/AK_904_2.csv"
# guess_encoding(url)
R2 <- read.delim(url, stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE, dec=",")
                  
#*******************************************************************************
# Duomenų apdorojimas 
#*******************************************************************************
R1 <- R1 %>% filter(PAVARDE %in% c("NAUSĖDA", "ŠIMONYTĖ"))%>%
    select(RPL_UNIKALUS_NUMERIS, PAVARDE, BALSU_VISO)%>%
    spread(PAVARDE, BALSU_VISO)%>%
    rename(R1_NAUSĖDA=NAUSĖDA,
           R1_ŠIMONYTĖ=ŠIMONYTĖ)

R2 <- data.frame(RPL_UNIKALUS_NUMERIS=R2$RPL_UNIKALUS_NUMERIS,
                 
                    R2_BALSU_SK=R2$is.viso,
                    R2_svoris=(R2$is.viso/R2$RINKEJU_SKAICIUS))%>%
    full_join(., R1, by="RPL_UNIKALUS_NUMERIS")%>% 
    mutate(R2_NAUS=R2_svoris * R1_NAUSĖDA,
           R2_ŠIMO=R2_svoris * R1_ŠIMONYTĖ)%>%
    na.omit()

#*******************************************************************************
# Rezultatai
#*******************************************************************************
BALSAI <- data.frame(NAUSĖDA=round(sum(R2[,6])/sum(R2[,6:7])*100,1),
                     ŠIMONYTĖ=round(sum(R2[,7])/sum(R2[,6:7])*100,1))
kable(BALSAI)