Benford qonunlari - Benfords law - Wikipedia

Bog'liq bo'lmagan maqol bilan aralashmaslik kerak Benford qarama-qarshilik qonuni.
Ochiq kulrang panjara fonida ko'k chiziqlarning kamayishi ketma-ketligi
Birinchi raqamlarning taqsimlanishi, Benford qonuniga binoan. Har bir satr raqamni bildiradi va satrning balandligi bu raqamdan boshlangan sonlarning foiziga teng.
Benford qonuniga zid bo'lgan fizik barqarorlarning birinchi muhim raqamlarining chastotasi

Benford qonuni, shuningdek Nyukom-Benford qonuni, anomal sonlar qonuniyoki birinchi raqamli qonun, haqida kuzatish chastotani taqsimlash ning etakchi raqamlar raqamli ko'plab haqiqiy hayot to'plamlarida ma'lumotlar. Qonunda aytilishicha, tabiiy ravishda paydo bo'lgan ko'plab raqamlar to'plamlarida etakchi raqam kichik bo'lishi mumkin.[1] Qonunga bo'ysunadigan to'plamlarda 1 raqami vaqtning taxminan 30 foizida etakchi muhim raqam bo'lib ko'rinadi, 9 raqami vaqtning 5 foizidan kamrog'ida muhim raqam sifatida ko'rinadi. Agar raqamlar teng ravishda taqsimlangan bo'lsa, ularning har biri taxminan 11,1% vaqtga to'g'ri keladi.[2] Benford qonuni, shuningdek, ikkinchi raqamlar, uchinchi raqamlar, raqamli birikmalar va boshqalarning taqsimlanishi to'g'risida bashorat qiladi.

O'ngdagi grafikda Benford qonuni ko'rsatilgan 10-asos, o'zboshimchalik bilan (tamsayı) asoslarda ifodalangan raqamlarga nisbatan umumlashtirilgan qonunning cheksiz ko'p holatlaridan biri, bu hodisa 10-sonli tizim tizimining artefakt bo'lishi ehtimolini istisno qiladi. Keyinchalik umumlashmalar 1995 yilda nashr etilgan[3] ikkalasi uchun o'xshash bayonotlarni o'z ichiga oladi n-chi etakchi raqam, shuningdek etakchining birgalikda taqsimlanishi n raqamlar, ikkinchisi xulosaga olib keladi, unda muhim raqamlar a sifatida ko'rsatilgan statistik jihatdan bog'liq miqdor.

Ushbu natija turli xil ma'lumotlar to'plamlariga, shu jumladan elektr energiyasi uchun to'lovlar, ko'chalar manzillari, aktsiyalar narxlari, uylar narxi, aholi soni, o'lim darajasi, daryolarning uzunligi va jismoniy va matematik konstantalar.[4] Tabiiy ma'lumotlar haqidagi boshqa umumiy printsiplar singari, masalan, ko'plab ma'lumotlar to'plamlari $ a $ ga yaqinlashganligi normal taqsimot - Benford qonuni qo'llaniladigan ko'plab holatlarni qamrab oluvchi illyustratsion misollar va tushuntirishlar mavjud, ammo Benford qonuni qo'llanadigan oddiy tushuntirishga qarshilik ko'rsatadigan boshqa holatlar mavjud.[5] Qadriyatlar ko'paytma bo'yicha taqsimlanganda, u aniqroq bo'ladi kattalik buyruqlari, ayniqsa, agar raqamlarni yaratish jarayoni a tomonidan tavsiflangan bo'lsa kuch qonuni (bu tabiatda keng tarqalgan).

Qonun fizik nomidan olingan Frank Benford, buni 1938 yilda "Anomal sonlar qonuni" nomli maqolasida bayon etgan,[6] ilgari aytilgan bo'lsa-da Simon Newcomb 1881 yilda.[7][8]

Qonun tushunchasi jihatidan o'xshash, ammo tarqalishi jihatidan bir xil emas Zipf qonuni.

Ta'rif

Pastki chap tomonda ofset qalin o'qi bilan to'rtburchaklar va logaritmalarni aks ettiruvchi och kulrang chiziqlar
A logaritmik o'lchov bar. Tasodifiy tanlov x pozitsiya bir xilda ushbu raqam chizig'ida, taxminan 30%, raqamning birinchi raqami 1 bo'ladi.

Raqamlar to'plami, agar etakchi raqam bo'lsa, Benford qonunini qondiradi deyiladid (d ∈ {1, ..., 9}) bilan sodir bo'ladi ehtimollik

[9]

Bunday to'plamdagi etakchi raqamlar quyidagi taqsimotga ega:

dNing nisbiy kattaligi
130.1%30.1
 
217.6%17.6
 
312.5%12.5
 
49.7%9.7
 
57.9%7.9
 
66.7%6.7
 
75.8%5.8
 
85.1%5.1
 
94.6%4.6
 

Miqdor orasidagi bo'shliqqa mutanosibdir d va d + 1 a logaritmik o'lchov. Shuning uchun, agar kutilgan taqsimot logarifmlar raqamlardan (lekin raqamlarning o'zi emas) bir xil va tasodifiy taqsimlangan.

Masalan, raqam x, 1 va 10 orasida yotish uchun cheklangan, agar 1 raqamidan boshlanadi 1 ≤ x < 2, va agar 9 raqamidan boshlanadi, agar 9 ≤ x < 10. Shuning uchun, x agar raqam 1 bilan boshlanadi log 1 - log x , yoki agar 9 bilan boshlanadi log 9, logx . Interval [log 1, log 2] oralig'idan ancha kengroq [log 9, log 10] (Mos ravishda 0,30 va 0,05); shuning uchun agar log x bir xil va tasodifiy taqsimlangan, tor intervalga qaraganda kengroq intervalgacha tushish ehtimoli ko'proq, ya'ni 9 bilan emas, balki 1 bilan boshlash ehtimoli ko'proq; ehtimolliklar interval kengliklariga mutanosib bo'lib, yuqoridagi tenglamani beradi (shuningdek, kasrdan tashqari boshqa asoslarga umumlashtirish).

Benford qonuni ba'zida kuchliroq shaklda bayon qilinadi va buni tasdiqlaydi kasr qismi ma'lumotlar logarifmining odatda 0 va 1 oralig'ida bir tekis taqsimlanishiga yaqin; shundan kelib chiqadiki, birinchi raqamlarni taqsimlash to'g'risidagi asosiy da'vo kelib chiqishi mumkin.

Benford qonuni boshqa asoslarda

Grafiklari P (d ) boshlang'ich raqam uchun d turli xil asoslarda.[10] Nuqta chiziq ko'rsatiladi P (d ) tarqatish formasi edi. Yilda SVG tasviri, har bir nuqta uchun qiymatni ko'rsatish uchun grafaga o'ting.

Benford qonunining kengaytirilishi birinchi raqamlarning boshqalarda taqsimlanishini bashorat qiladi asoslar bundan tashqari o‘nli kasr; aslida har qanday baza b ≥ 2. Umumiy shakli:

[11]

Uchun b = 2,1 (the ikkilik va unary ) sanoq tizimlari, Benford qonuni haqiqat, ammo ahamiyatsiz: Barcha ikkilik va unary sonlar (0 yoki bo'sh to'plamdan tashqari) 1 raqamidan boshlanadi. (Boshqa tomondan, Benford qonunini ikkinchi va keyingi raqamlarga umumlashtirish ikkilik raqamlar uchun ham ahamiyatsiz emas.[12])

Misol

Birinchi raqamlarning taqsimlanishi (%, qizil chiziqlar) 237 mamlakat aholisi Qora nuqta Benford qonuni tomonidan taqsimlanganligini bildiradi.

Balandliklari ro'yxatini o'rganish Kategoriyalar bo'yicha dunyodagi 58 eng baland inshootlar 1 eng keng tarqalgan etakchi raqam ekanligini ko'rsatadi, o'lchov birligidan qat'i nazar (qarang: "o'lchov o'zgarmasligi", quyida):

Etakchi raqammetroyoqlariBenford qonunida
Graf%Graf%
12441.4%1627.6%30.1%
2915.5%813.8%17.6%
3712.1%58.6%12.5%
4610.3%712.1%9.7%
511.7%1017.2%7.9%
658.6%46.9%6.7%
711.7%23.4%5.8%
846.9%58.6%5.1%
911.7%11.7%4.6%

Yana bir misol - ning etakchi raqami 2n:

1, 2, 4, 8, 1, 3, 6, 1, 2, 5, 1, 2, 4, 8, 1, 3, 6, 1 ... (ketma-ketlik A008952 ichida OEIS )

Tarix

Benford qonunining kashf etilishi kanadalik amerikalik astronom 1881 yilga to'g'ri keladi Simon Newcomb buni payqadim logaritma oldingi sahifalar jadvallari (1dan boshlangan) boshqa sahifalarga qaraganda ancha eskirgan edi.[7] Newcomb-ning e'lon qilingan natijasi ushbu kuzatuvning ma'lum bo'lgan birinchi namunasidir va ikkinchi raqam bo'yicha taqsimotni ham o'z ichiga oladi. Nyukom bitta raqamning paydo bo'lishi ehtimoli to'g'risida qonun taklif qildi N raqamning birinchi raqami bo'lish logga teng edi (N + 1) - jurnal (N).

Ushbu hodisa 1938 yilda yana fizik tomonidan qayd etilgan Frank Benford,[6] kim uni 20 xil domen ma'lumotlari bo'yicha sinab ko'rdi va buning uchun kredit oldi. Uning ma'lumotlar to'plamiga 335 daryoning suv sathlari, 3259 AQSh aholisi, 104 kishi kiritilgan jismoniy barqarorlar, 1800 molekulyar og'irliklar, Matematik qo'llanmadan 5000 ta yozuv, nashrdagi 308 ta raqam Reader Digest, ro'yxatidagi birinchi 342 kishining ko'cha manzillari Amerikalik fan odamlari va 418 o'lim darajasi. Maqolada ishlatiladigan kuzatuvlarning umumiy soni 20229 tani tashkil etdi. Keyinchalik bu kashfiyot Benford nomi bilan ataldi (uni misol qilib keltirdi) Stigler qonuni ).

1995 yilda, Ted Xill aytib o'tilgan aralash taqsimotlar haqida natijani isbotladi quyida.[13][14]

Izohlar

Umumiy nuqtai

Benford qonuni bir necha kattalik darajalarini qamrab oladigan ma'lumotlarga nisbatan aniqroq qo'llaniladi. Qoida tariqasida, ma'lumotlar qanchalik kattaroq tartiblarni qamrab oladigan bo'lsa, Benford qonuni shunchalik aniqroq qo'llaniladi. Masalan, Benford qonuni Buyuk Britaniyaning aholi punktlari sonini ko'rsatadigan raqamlar ro'yxatiga nisbatan qo'llaniladi, deb kutish mumkin. Ammo agar "aholi punkti" 300 dan 999 gacha aholisi bo'lgan qishloq deb ta'riflangan bo'lsa, unda Benford qonuni qo'llanilmaydi.[15][16]

Quyida keltirilgan ehtimollik taqsimotini ko'rib chiqing, a ga murojaat qiling log shkalasi.Har ikkala holatda ham qizil rangdagi umumiy maydon birinchi raqamning 1 ga, ko'k rangdagi umumiy maydon bilan birinchi raqamning 8 ga teng bo'lgan nisbiy ehtimoli bo'lib, birinchi tarqatish uchun qizil maydonlarning kattaligi. va ko'k har bir qizil va ko'k chiziqning kengligi bilan mutanosibdir. Shuning uchun, ushbu taqsimotdan olingan raqamlar taxminan Benford qonuniga amal qiladi. Boshqa tomondan, ikkinchi taqsimot uchun qizil va ko'k maydonlarning nisbati har bir qizil va ko'k satrining kengliklaridan juda farq qiladi. Aksincha, qizil va ko'k ranglarning nisbiy maydonlari kengliklardan ko'ra barlarning balandligi bilan aniqlanadi. Shunga ko'ra, ushbu taqsimotdagi birinchi raqamlar Benford qonunini umuman qondirmaydi.[16]

Jurnal miqyosida ko'rsatilgan o'zgaruvchining logining keng ehtimollik taqsimoti. Benford qonunini ko'k (birinchi raqam 8) soyaga nisbatan qizil (birinchi raqamli) bilan qoplangan maydonda ko'rish mumkin.
Jurnal miqyosida ko'rsatilgan o'zgaruvchining logining tor ehtimollik taqsimoti. Benford qonuniga rioya qilinmaydi, chunki tor taqsimot Benford qonuni mezonlariga javob bermaydi.

Shunday qilib, bir nechta tarqaladigan haqiqiy dunyo taqsimotlari kattalik buyruqlari bir xilda (masalan., qishloqlar / shaharchalar / shaharlar aholisi, birja narxlari), ehtimol Benford qonunini juda yuqori aniqlikda qondirishi mumkin. Boshqa tomondan, asosan yoki to'liq bir kattalikdagi taqsimot (masalan., kattalar odamining balandligi yoki IQ ko'rsatkichlari) Benford qonunini juda aniq qondirishi ehtimoldan yiroq emas.[15][16] Biroq, qo'llaniladigan va qo'llanilmaydigan rejimlar orasidagi farq keskin kesilgan emas: taqsimot toraygan sari Benford qonunidan og'ishlar asta-sekin o'sib boradi.

(Ushbu munozara Benford qonunining to'liq izohi emas, chunki u nima uchun ma'lumotlar to'plamlari tez-tez uchrab turishi, o'zgaruvchining logarifmini taqsimlash ehtimoli sifatida chizilganida bir nechta kattalik darajalari bo'yicha nisbatan bir xil bo'lishini tushuntirib bermagan.[17])

Kriger-Kafri entropiyasini tushuntirish

1970 yilda Volfgang Kriger hozirda Krieger Generator teoremasi deb ataladigan narsani isbotladi.[18][19] 2009 yilda Oded Kafri[20] Kafri shar va boks modelidan foydalangan holda Benford qonunini chiqargan.[21] Krieger Generator teoremasini Kafri shar-boks modelidagi taxminni asos sifatida ko'rib chiqish mumkin. 0, 1, ... raqamlarning aniq soni bilan n, ..., , raqam n o'z ichiga olgan Kafri qutisiga tengdir n o'zaro ta'sir qilmaydigan to'plar. Boshqa bir qator olimlar va statistik mutaxassislar Benford qonuni uchun entropiya bilan bog'liq tushuntirishlarni taklif qilishdi.[22][23][24][9][25]

Multiplikatsion tebranishlar

Benford qonunining ko'plab haqiqiy misollari multiplikativ tebranishlardan kelib chiqadi.[26] Masalan, agar aktsiya narxi 100 dollardan boshlanib, har kuni u tasodifiy tanlangan koeffitsientga 0,99 dan 1,01 gacha ko'paytirilsa, uzoq vaqt davomida uning narxining taqsimlanishi Benford qonunini yuqori va yuqori aniqlikda qondiradi.

Sababi shundaki logaritma aksiya narxining a tasodifiy yurish Shunday qilib, vaqt o'tishi bilan uning taqsimoti tobora kengayib boradi va silliq bo'ladi (qarang yuqorida ).[26] (Texnik jihatdan, markaziy chegara teoremasi tobora ko'proq tasodifiy o'zgaruvchilarni ko'paytirganda a hosil bo'ladi normal taqsimot kattaroq va kattaroq tafovut bilan, shuning uchun u oxir-oqibat deyarli bir xil kattalikdagi tartiblarni qamrab oladi.) Benford qonuni bilan taxminiy kelishuvga ishonch hosil qilish uchun taqsimot har qanday omil tomonidan 10 ga qadar kattalashganda taxminan o'zgarmas bo'lishi kerak; a g'ayritabiiy ravishda keng dispersiyali tarqatilgan ma'lumotlar to'plami ushbu taxminiy xususiyatga ega bo'lar edi.

Multiplikatsion tebranishlardan farqli o'laroq, qo'shimchalar tebranishlar Benford qonuniga olib kelmaydi: ular o'rniga olib keladi ehtimollikning normal taqsimoti (yana. tomonidan markaziy chegara teoremasi ), bu Benford qonunini qondirmaydi. Masalan, "ma'lum bir kunda boshdan kechiradigan yurak urish soni" ni quyidagicha yozish mumkin sum ko'plab tasodifiy o'zgaruvchilardan (masalan, kunning barcha daqiqalaridagi daqiqada yurak urishlarining yig'indisi), shuning uchun bu miqdor ehtimoldan yiroq Benford qonuniga amal qilish. Aksincha, yuqorida tavsiflangan ushbu taxminiy aktsiyalar bahosi quyidagicha yozilishi mumkin mahsulot ko'plab tasodifiy o'zgaruvchilar (ya'ni har bir kun uchun narx o'zgarishi koeffitsienti) ehtimol Benford qonuniga yaxshi amal qilish.

Ko'p ehtimollik taqsimoti

Anton Formann o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikka e'tiborni qaratib, muqobil tushuntirish berdi tarqatish ning muhim raqamlari va taqsimoti kuzatiladigan o'zgaruvchan. U simulyatsiya ishida a ning o'ng tomondagi uzun taqsimotlarini ko'rsatdi tasodifiy o'zgaruvchi Nyukom-Benford qonuniga mos keladi va ikkita tasodifiy o'zgaruvchining nisbati taqsimoti uchun moslik umuman yaxshilanadi.[27] Ba'zi taqsimotlardan olingan raqamlar uchun (IQ ko'rsatkichlari, insonning balandligi) Benford qonuni bajarilmaydi, chunki bu o'zgarishlar Benford qonuniga mos kelmasligi ma'lum bo'lgan normal taqsimotga bo'ysunadi,[8] chunki normal taqsimot bir necha daraja va kattaliklarni qamrab ololmaydi mantissae ularning logaritmalari bir tekis taqsimlanmaydi (hattoki) bir xil taqsimlanmaydi, ammo agar kimdir ushbu taqsimotdagi raqamlarni "aralashtirsa", masalan gazeta maqolalaridan raqamlarni olib, Benford qonuni yana paydo bo'ladi. Buni matematik jihatdan ham isbotlash mumkin: agar bir necha bor "tasodifiy" tanlasa ehtimollik taqsimoti (o'zaro bog'liq bo'lmagan to'plamdan) va keyin tasodifiy ravishda ushbu taqsimotga muvofiq raqamni tanlaydi, natijada olingan raqamlar ro'yxati Benford qonuniga bo'ysunadi.[13][28] Kundalik hayot sonlarida Benford qonunining paydo bo'lishi uchun shunga o'xshash ehtimoliy tushuntirish, agar u bir xil taqsimot aralashmalarini hisobga olganda, tabiiy ravishda paydo bo'lishini ko'rsatib berildi.[29]

O'zgarish

Agar uzunliklar ro'yxati mavjud bo'lsa, ro'yxatdagi raqamlarning birinchi raqamlarini taqsimlash, odatda, barcha uzunliklar metr, metr yoki metr yoki fut yoki dyuym bilan ko'rsatilganidan qat'i nazar o'xshash bo'lishi mumkin. Xuddi shu narsa pul birliklariga ham tegishli. .

Bu emas har doim ish. Masalan, kattalar odamlarining bo'yi metrlarda o'lchanganida deyarli har doim 1 yoki 2 bilan boshlanadi, oyoqlarda esa deyarli har doim 4, 5, 6 yoki 7 bilan boshlanadi.

Ammo ko'plab buyurtmalar bo'yicha teng ravishda tarqaladigan uzunliklar ro'yxatini ko'rib chiqing. Masalan, ilmiy ishlarda keltirilgan 1000 uzunlikdagi ro'yxat molekulalar, bakteriyalar, o'simliklar va galaktikalarning o'lchovlarini o'z ichiga oladi. Agar kimdir bu uzunliklarning hammasini metrga yozsa yoki barchasini oyoq bilan yozsa, birinchi raqamlarning taqsimlanishi ikkita ro'yxatda bir xil bo'lishi kerak deb kutish oqilona.

Ma'lumotlar to'plamining birinchi raqamlarini taqsimlash mavjud bo'lgan ushbu holatlarda o'lchov o'zgarmas (yoki ma'lumotlar ko'rsatilgan birliklardan mustaqil), birinchi raqamlarning taqsimlanishi har doim Benford qonuni bilan berilgan.[30][31]

Masalan, ushbu uzunliklar ro'yxatidagi birinchi (nolga teng bo'lmagan) raqam o'lchov birligi oyoq yoki yard bo'lishidan qat'iy nazar bir xil taqsimotga ega bo'lishi kerak. Ammo bir hovlida uch metr bor, shuning uchun uzunlikdagi hovlilarning birinchi raqami 1 ga teng bo'lish ehtimoli oyoq uzunligining birinchi raqami 3, 4 yoki 5 ga teng bo'lish ehtimoli bilan bir xil bo'lishi kerak; xuddi shunday uzunlikdagi metrlarning birinchi raqamining 2 ga teng bo'lish ehtimoli oyoqdagi uzunlikning birinchi raqamining 6, 7 yoki 8 ga teng bo'lish ehtimoli bilan bir xil bo'lishi kerak. Buni barcha mumkin bo'lgan o'lchov o'lchovlariga qo'llasak, logaritmik taqsimotga erishamiz. Benford qonuni.

Birinchi raqamlar uchun Benford qonuni tayanch sanoq tizimlari uchun o'zgarmas. Sum-invariantlikning, teskari-invariantlikning, qo'shilish va ayirma o'zgarmaslikning shartlari va dalillari mavjud.[32][33]

Ilovalar

Buxgalteriya firibgarligini aniqlash

1972 yilda, Hal Varian qonunni mumkin bo'lgan holatlarni aniqlash uchun ishlatilishini taklif qildi firibgarlik davlat rejalashtirish qarorlarini qo'llab-quvvatlash uchun taqdim etilgan ijtimoiy-iqtisodiy ma'lumotlar ro'yxatida. Raqamlarni to'qib chiqaradigan odamlar o'z raqamlarini teng ravishda taqsimlashga moyil ekanligi haqidagi taxminlarga asoslanib, Benford qonuniga binoan ma'lumotlardan birinchi raqamli chastota taqsimotini kutilayotgan taqsimot bilan oddiy taqqoslash har qanday g'ayritabiiy natijalarni ko'rsatishi kerak.[34]

Huquqiy holat

Qo'shma Shtatlarda Benford qonunlariga asoslangan dalillar federal, shtat va mahalliy darajadagi jinoiy ishlarda tan olingan.[35]

Saylov to'g'risidagi ma'lumotlar

Valter Mebane, Michigan universiteti siyosatshunosi va statistikasi, birinchi raqamli Benford qonun testini (2BL-test) birinchi bo'lib qo'llagan. saylov sud ekspertizasi.[36] Bunday tahlillar saylov natijalaridagi qonunbuzarliklarni aniqlash va aniqlashga yordam beradigan oddiy, ammo aqlga sig'maydigan usul deb hisoblanadi saylovdagi firibgarlik.[37] Siyosatshunoslar Jozef Dekkert, Mixail Myagkov va Piter C. Ordeshook Benford qonuni muammoli va saylovlarni soxtalashtirishning statistik ko'rsatkichi sifatida noto'g'ri ekanligini ta'kidladi.[38] Ularning uslubi Mebane tomonidan javoban tanqid qilindi, garchi u Benford qonunlarini saylov ma'lumotlariga nisbatan qo'llashda ko'plab ogohlantirishlar mavjudligiga rozi bo'lsa ham.[39]

Benford qonuni firibgarlikning dalili sifatida ishlatilgan ichida 2009 yil Eron saylovlari.[40] Mebane tomonidan o'tkazilgan tahlil natijalariga ko'ra, ovozlarning ikkinchi raqamlari prezidentga tegishli Mahmud Ahmadinajod, saylov g'olibi Benford qonuni kutganidan sezilarli darajada farq qiladi va saylov qutilari juda kam yaroqsiz byulletenlar natijalarga katta ta'sir ko'rsatdi va keng tarqalganligini ko'rsatdi byulletenlarni to'ldirish.[41] Boshqa bir tadqiqot ishlatilgan bootstrap nomzodni topish uchun simulyatsiyalar Mehdi Karrobi 7-raqamdan boshlanib, Benford qonuniga binoan kutilganidan deyarli ikki baravar ko'p ovozlar olingan,[42] dan tahlil qilish paytida Kolumbiya universiteti 2009 yil Eronda bo'lib o'tgan prezidentlik saylovlarida aniqlanganidek, adolatli saylovlar juda kam sonli qo'shni raqamlarni va oxirgi raqamlardagi shubhali og'ishlarni keltirib chiqarish ehtimoli 0,5 foizdan kam.[43] Shuningdek, Benford qonuni sud tekshiruvi va ma'lumotlardan firibgarlikni aniqlash uchun ham qo'llanilgan 2003 yil Kaliforniyadagi gubernatorlik saylovi,[44] The 2000 va 2004 yil AQSh prezident saylovlari,[45] va 2009 yil Germaniya federal saylovi;[46] Benford qonun testi "firibgarlik uchun statistik test sifatida jiddiy qabul qilishga arziydi" deb topildi, garchi "biz bilgan buzilishlarga sezgir bo'lmasa ham, ko'p ovozlarga ta'sir ko'rsatdi".[45][qo'shimcha tushuntirish kerak ]

Saylovdagi firibgarliklar haqidagi da'volar orasida 2016 yilgi Rossiya saylovlari, Kirill Kalinin va Mebane tomonidan birgalikda yozilgan maqola Washington Post mamlakatning har bir 96.869 saylov uchastkasidagi saylovchilar sonining ikkinchi raqamining o'rtacha ko'rsatkichi to'rtta muhim ko'rsatkichga teng bo'lganligi Benford qonuni bo'yicha kutilgan o'rtacha ko'rsatkichga (4.187) teng bo'lganligini kuzatdi. Saylovdagi firibgarlikning boshqa ko'rsatkichlari asosida Kalinin va Mebane ushbu "mukammal" statistika shuni ko'rsatadiki, aybdorlar Benford qonuni talablariga muvofiq ovozlarni ataylab soxtalashtirishgan.[47]

Makroiqtisodiy ma'lumotlar

Xuddi shunday, Gretsiya hukumati Evropa Ittifoqiga kirishdan oldin xabar bergan makroiqtisodiy ma'lumotlar evro hududi mamlakat qo'shilganidan bir necha yil o'tib bo'lsa ham, ehtimol Benford qonunidan foydalangan holda firibgar ekanligi ko'rsatildi.[48][49]

Narxlar sonini tahlil qilish

Benford qonuni narxlarni o'rganish uchun kontekstga muvaffaqiyatli kiritilgan. Ushbu mezonning narxlardagi qonunbuzarliklarni aniqlashdagi ahamiyati birinchi bor Evropa miqyosidagi tadqiqotda ko'rsatildi[50] evro kiritilishidan oldin va keyin iste'molchilar narxlarining narxlarini o'zgartirish uchun raqamlarini o'rganib chiqdi. Evroning 2002 yildagi muomalaga kiritilishi, turli xil valyuta kurslari bilan, mavjud nominal narxlarni buzdi va shu bilan birga real narxlarni saqlab qoldi. Ning birinchi raqamlari nominal narxlar Benford qonuni bo'yicha taqsimlangan holda, ushbu nominal bozor narxlarida ikkinchi va uchinchi raqamlar bo'yicha ushbu ko'rsatkichdan aniq og'ish ko'rsatildi psixologik narxlash evro kiritilishining nominal zarbasidan keyin.

Genom ma'lumotlari

Soni ochiq o'qish ramkalari va ularning genom kattaligi bilan aloqasi bir-biridan farq qiladi eukaryotlar va prokaryotlar birinchisi log-chiziqli munosabatni, ikkinchisi esa chiziqli munosabatni ko'rsatmoqda. Ushbu kuzatuvni har ikkala holatda ham ma'lumotlarga juda mos kelishini tekshirish uchun Benford qonuni ishlatilgan.[51]

Ilmiy firibgarlikni aniqlash

Nashr etilgan hujjatlarda regressiya koeffitsientlari sinovi Benford qonuni bilan kelishilganligini ko'rsatdi.[52] Taqqoslash guruhi sifatida sub'ektlardan statistik taxminlarni tuzish so'ralgan. Uydirma natijalar Benfordning birinchi raqamlar to'g'risidagi qonuniga to'g'ri keldi, ammo Benfordning ikkinchi raqamlari to'g'risidagi qonuniga bo'ysunmadi.

COVID-19 ma'lumotlari

Tadqiqotchilar Benford qonunining COVID-19 raqamlarini chiqarishda yuzaga kelishi mumkin bo'lgan firibgarlikni, masalan, umumiy va kunlik tasdiqlangan holatlar va o'limlarni baholash uchun qo'llanilishini ko'rsatdilar.[53] Tadqiqotda ma'lumotlar Rossiya va Eron uchun mumkin bo'lgan o'zgarishlarni taklif qildi, ammo AQSh, Braziliya, Hindiston, Peru, Janubiy Afrika, Kolumbiya, Meksika, Ispaniya, Argentina, Chili, Buyuk Britaniya, Frantsiya, Saudiya Arabistoni, Xitoy, Filippinlar, Belgiya, Pokiston va Italiya.

Statistik testlar

Garchi kvadratchalar bo'yicha sinov Benford qonuniga muvofiqligini tekshirish uchun ishlatilgan, u kichik namunalar bilan ishlatilganda past statistik kuchga ega.

The Kolmogorov - Smirnov testi va Kuiper sinovi namuna hajmi kichik bo'lsa, ayniqsa Stivenning tuzatuvchi omilidan foydalanganda kuchliroq bo'ladi.[54] Ushbu testlar diskret taqsimotlarga nisbatan haddan tashqari konservativ bo'lishi mumkin. Benford testining qiymatlari Morrow tomonidan yaratilgan.[55] Sinov statistikasining muhim qiymatlari quyida keltirilgan:

a
Sinov
0.100.050.01
Kuiper1.1911.3211.579
Kolmogorov-Smirnov1.0121.1481.420

Ushbu kritik qiymatlar Benford qonuniga berilgan gipotezani rad etish uchun zarur bo'lgan minimal sinov statistik qiymatlarini beradi ahamiyatlilik darajalari.

Ushbu qonunga xos ikkita muqobil test nashr qilindi: birinchi navbatda, max (m) statistik[56] tomonidan berilgan

ikkinchidan, masofa (d) statistik[57] tomonidan berilgan

bu erda FSD birinchi muhim raqam va N namuna hajmi. Morrou quyida keltirilgan ikkala ushbu statistika uchun muhim qiymatlarni aniqladi:[55]

⍺
Statistik
0.100.050.01
Leemisniki m0.8510.9671.212
Cho-Geynsniki d1.2121.3301.569

Morrow har qanday tasodifiy o'zgaruvchi uchun ham buni ko'rsatdi X (uzluksiz pdf bilan) standart og'ishiga bo'linadi (σ), qiymat A shunday topish mumkinki, tasodifiy o'zgaruvchining birinchi muhim raqamini taqsimlash ehtimoli (X/σ)A Benford qonunidan kamroq bilan farq qiladi ε > 0.[55] Ning qiymati A ning qiymatiga bog'liq ε va tasodifiy o'zgaruvchining taqsimlanishi.

Bootstrapping va regressiya asosida firibgarlikni aniqlashning buxgalteriya hisobi usuli taklif qilingan.[58]

Agar maqsad kelishmovchilik o'rniga Benford qonuni bilan shartnoma tuzish bo'lsa, unda yaroqlilik testlari yuqorida aytib o'tilganlar noo'rin. Bu holda o'ziga xos ekvivalentlik uchun testlar qo'llanilishi kerak. Agar ehtimollik massasi funktsiyalari orasidagi masofa (masalan, umumiy o'zgaruvchanlik masofasi yoki odatdagi Evklid masofasi) etarli bo'lmasa, empirik taqsimot Benford qonuniga teng deyiladi. Ushbu sinov usuli Benford qonuniga amal qilish bilan Ostrovski (2017) da tasvirlangan.[59]

Amaliy doirasi

Benford qonuniga bo'ysunishi ma'lum bo'lgan taqsimotlar

Ba'zi taniqli cheksiz butun sonli ketma-ketliklar Benford qonunini aniq qondirish mumkin asimptotik chegara chunki ketma-ketlikning ko'proq shartlari kiritilgan). Bular orasida Fibonachchi raqamlari,[60][61] The faktoriallar,[62] 2 vakolatlari,[63][64] va vakolatlari deyarli boshqa har qanday raqam.[63]

Xuddi shunday, ba'zi doimiy jarayonlar Benford qonunini to'liq qondiradi (asimptotik chegarada, jarayon vaqt o'tishi bilan). Ulardan biri eksponent o'sish yoki yemirilish jarayon: Agar miqdor vaqt ichida eksponent ravishda ko'payib yoki kamayib boradigan bo'lsa, unda har bir birinchi raqamga ega bo'lgan vaqt foizi Benford qonunini asimptotik ravishda qondiradi (ya'ni jarayon vaqt o'tishi bilan aniqlikning oshishi).

Benford qonuniga bo'ysunmasligi ma'lum bo'lgan tarqatish

The kvadrat ildizlar va o'zaro ketma-ket tabiiy sonlar ushbu qonunga bo'ysunmaydi.[65] Telefon kataloglari Benford qonunini buzadi, chunki (mahalliy) raqamlar asosan belgilangan uzunlikka ega va ular bilan boshlanmaydi uzoq masofa prefiks (ichida Shimoliy Amerika raqamlash rejasi, raqam 1).[66] 1960 va 1970 yilgi aholini ro'yxatga olish ma'lumotlariga ko'ra AQShning beshta shtatidan kamida 2500 kishidan iborat aholisi bo'lgan barcha joylarning aholisi Benford qonunini buzadi, bu erda faqat 19% 1-raqam bilan boshlangan, ammo 20% 2-raqam bilan boshlangan, chunki 2500-da qisqartirish statistik tarafkashlik bilan tanishtiradi.[65] Patologik hisobotlarning terminal raqamlari yaxlitlash sababli Benford qonunini buzmoqda.[67]

Bir nechta kattalik darajalarini qamrab olmaydigan taqsimotlar Benford qonuniga amal qilmaydi. Bunga bo'y, vazn va IQ ko'rsatkichlari kiradi.[8][68]

Benford qonuniga bo'ysunishi kutilgan va kutilmagan taqsimot mezonlari

Benford qonuni qo'llanilishini kutish mumkin bo'lgan bir qator mezonlarga, xususan buxgalteriya ma'lumotlariga tegishli.[69]

Benford qonuniga bo'ysunishini kutish mumkin bo'lgan taqsimotlar
  • O'rtacha qiymat o'rtacha va egri chiziq ijobiy bo'lsa
  • Sonlarning matematik birikmasidan kelib chiqadigan raqamlar: masalan. miqdori × narxi
  • Tranzaksiya darajasi to'g'risidagi ma'lumotlar: masalan. to'lovlar, sotish
Benford qonuniga bo'ysunishi kutilmagan taqsimotlar
  • Raqamlar ketma-ket beriladigan joylarda: masalan. chek raqamlari, hisob-faktura raqamlari
  • Raqamlarga inson tafakkuri ta'sir qiladigan joyda: masalan. psixologik chegaralar bilan belgilangan narxlar ($ 1,99)
  • Ko'p sonli firma raqamlariga ega bo'lgan hisob-kitoblar: masalan. 100 dollar miqdoridagi pulni qaytarib berishni qayd etish uchun o'rnatilgan hisoblar
  • Minimal yoki maksimal ichki o'rnatilgan hisoblar
  • Raqamlar kattaligi tartibiga kirmaydigan taqsimotlar.

Benford qonunining muvofiqligi teoremasi

Matematik jihatdan Benford qonuni, agar tekshirilayotgan taqsimot "Benford qonunlariga muvofiqlik teoremasi" ga to'g'ri keladigan bo'lsa, amal qiladi.[15] Chiqarilish, agar butunlik qiymatlari uchun ehtimollik zichligi funktsiyasi logarifmining Furye konvertatsiyasi nolga teng bo'lsa, Benford qonuniga amal qilinishini aytadi. Eng muhimi, Furye konvertatsiyasi n-1 uchun nolga teng bo'lsa (yoki ahamiyatsiz) bo'lsa, bu qondiriladi. Agar tarqatish keng bo'lsa, bu qondiriladi (chunki keng tarqatish kichik Furye konvertatsiyasini nazarda tutadi). Smit shunday xulosa qiladi (716-bet):

“Benford qonunidan keyin logaritmik shkala bo'yicha birlik masofasi bilan taqqoslaganda keng taqsimotlar qo'llaniladi. Xuddi shunday, qonunga ko'ra birlik masofasiga nisbatan tor bo'lgan taqsimotlar amal qilmaydi ... "Agar taqsimot log o'qidagi birlik masofasiga nisbatan keng bo'lsa, demak, tekshirilayotgan sonlar to'plamidagi tarqalish o'ndan kattaroqdir. . ”

Xulosa qilib aytganda, Benford qonuni taqsimotdagi raqamlarning kamida kattalik tartibiga tarqalishini talab qiladi.

Umumiy tarqatish bilan testlar

Benford qonuni bir qator muhim taqsimotlarda hosil bo'lgan raqamlarga (10-raqamgacha) nisbatan empirik sinovdan o'tkazildi, jumladan bir xil taqsimlash, eksponensial taqsimot, normal taqsimot va boshqalar.[8]

Kutilganidek, bir xil taqsimot Benford qonuniga bo'ysunmaydi. Aksincha, ikkita bir xil taqsimotlarning nisbat taqsimoti Benford qonuni bilan yaxshi tavsiflangan.

Na normal taqsimot, na ikkita normal taqsimotning nisbat taqsimoti ( Koshi taqsimoti ) Benford qonuniga bo'ysunish. Garchi yarim normal taqsimot Benford qonuniga bo'ysunmasa ham, ikkita yarim normal taqsimotning nisbat taqsimoti bajariladi. O'ng kesilgan normal taqsimot ham, o'ng kesilgan ikki normal taqsimotning nisbat taqsimoti ham Benford qonuni bilan yaxshi tavsiflanmagan. Buning ajablanarli joyi yo'q, chunki bu taqsimot ko'proq raqamlarga to'g'ri keladi.

Benford qonuni shuningdek, ikki eksponent taqsimotning eksponent taqsimoti va nisbati taqsimotini yaxshi tavsiflaydi. Xi-kvadrat taqsimotining mosligi quyidagiga bog'liq erkinlik darajasi (df) df = 1 bilan yaxshi kelishuv va df ortishi bilan kamayish kelishuvi bilan. The F- tarqatish past darajadagi erkinlik uchun yaxshi moslangan. Dfsning ko'payishi bilan chi-kvadrat taqsimotiga qaraganda moslik kamayadi, lekin juda sekin. Kundalik normal taqsimotning mosligi quyidagiga bog'liq anglatadi va dispersiya tarqatish. Varians o'rtacha holatga qaraganda moslashishga juda katta ta'sir ko'rsatadi. Ikkala parametrning kattaroq qiymatlari qonun bilan yaxshi kelishuvga olib keladi. Ikki log normal taqsimotining nisbati log normal, shuning uchun bu taqsimot o'rganilmagan.

Ko'rib chiqilgan boshqa tarqatishlarga quyidagilar kiradi Mute tarqatish, Gompertzning tarqalishi, Weibull tarqatish, gamma taqsimoti, log-logistika taqsimoti va eksponent quvvatni taqsimlash bularning barchasi qonun bilan oqilona kelishuvni namoyish etadi.[56][70] The Gumbel tarqatish - tasodifiy o'zgaruvchining qiymati oshishi bilan zichlik oshadi - bu qonun bilan kelishilganligini ko'rsatmaydi.[70]

Birinchisidan yuqori raqamlarga umumlashtirish

Raqam raqamlar (lar) dan boshlanish ehtimolligining log-log grafigi n, Benford qonunini qondiradigan tarqatish uchun. Ballar aniq formulani ko'rsatadi, P (n) = log10(1 + 1 / n). Grafik chiziqli asimptota orqali o'tib ketadi (1, log10 e) log-log miqyosida -1 nishab bilan. Sariq rangdagi misol shuni ko'rsatadiki, raqamning 314 bilan boshlanish ehtimoli 0,00138 atrofida. Nuqta chiziqlar taqqoslash uchun bir xil taqsimlanish ehtimoli ko'rsatilgan. Yilda SVG tasviri, uning qiymatlarini ko'rsatish uchun nuqta ustiga suring.

Qonunni birinchi raqamdan yuqori raqamlarga etkazish mumkin.[71] Xususan, har qanday berilgan son uchun raqamlar qatoridan boshlanadigan raqamga duch kelish ehtimoli n ushbu uzunlikning etakchi nollarini bekor qilish - quyidagicha berilgan:

Masalan, sonning 3, 1, 4 raqamlaridan boshlanish ehtimoli jurnal10(1 + 1/314) ≈ 0.00138, o'ngdagi rasmda bo'lgani kabi. Buni qondiradigan raqamlarga 3.14159 ..., 314285.7 ... va 0.00314465 ... kiradi.

Ushbu natija yordamida ma'lum bir raqam raqam ichida berilgan pozitsiyada paydo bo'lishi ehtimolini topish uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, ikkinchi raqam sifatida "2" ga duch kelish ehtimoli[71]

Va bu ehtimol d (d = 0, 1, ..., 9) ga o'xshash n-inchi (n > 1) raqam

Ning taqsimlanishi n-inchi raqam, kabi n ortadi, quyida ko'rsatilgandek, o'nta raqamning har biri uchun 10% bo'lgan bir xil taqsimotga tezda yaqinlashadi.[71] To'rtta raqam 10% teng taqsimotni qabul qilish uchun etarli bo'ladi, chunki '0' to'rtinchi raqamda vaqtning 10.0176%, 9 '9.9824% bilan paydo bo'ladi.

Raqam0123456789
1-chiYo'q30.1%17.6%12.5%9.7%7.9%6.7%5.8%5.1%4.6%
2-chi12.0%11.4%10.9%10.4%10.0%9.7%9.3%9.0%8.8%8.5%
3-chi10.2%10.1%10.1%10.1%10.0%10.0%9.9%9.9%9.9%9.8%

Lahzalar

O'rtacha va Lahzalar ushbu qonundan keyin 1 dan 9 gacha bo'lgan raqamlar uchun tasodifiy o'zgaruvchilar hisoblab chiqilgan:[72]

Benford qonuni bo'yicha ikki xonali taqsimot uchun quyidagi qiymatlar ham ma'lum:[73]

Benford qonuniga binoan dastlabki ikkita raqamning birgalikda paydo bo'lishi ehtimoli aniq jadval mavjud,[73] birinchi va ikkinchi raqamlar o'rtasidagi aholi o'zaro bog'liqligi kabi:[73] r = 0.0561.

Ommaviy madaniyatda

  • Benford qonuni televizion jinoyat dramasining "Yugurayotgan odam" epizodida (2006) o'xshashlik sifatida ishlatilgan NUMB3RS, Benford qonuni bir qator o'g'irliklarni hal qilishga yordam berish uchun ishlatilgan.[74]
  • 2016 yilgi film Buxgalter, Benford qonuni robototexnika ishlab chiqaradigan kompaniyaning mablag'larini o'g'irlashni fosh qilish uchun ishlatiladi.
  • In Netflix seriyali Ozark, Benford qonuni kartel a'zosining moliyaviy hisobotini tahlil qilish va uning firibgarligini aniqlash uchun ishlatiladi.
  • To'rtinchi qism Netflix seriyali Ulangan Benford qonuni haqida.

Shuningdek qarang

Adabiyotlar

  1. ^ Arno Berger va Teodor P Xill, Benford qonuni orqaga qaytadi: Matematik marvarid uchun oddiy tushuntirish yo'q, 2011 y
  2. ^ Vayshteyn, Erik V. "Benford qonuni". MathWorld, Wolfram veb-resursi. Olingan 7 iyun 2015.
  3. ^ Tepalik, Teodor. "Muhim-raqamli qonunning statistik xulosasi". Evklid loyihasi.
  4. ^ Pol X. Kvam, Brani Vidakovich, Parametrik bo'lmagan statistika fan va muhandislikka qo'llaniladigan ma'lumotlar, p. 158
  5. ^ Berger, Arno; Hill, Teodor P. (30 iyun 2020). "Benford qonuni matematikasi: primer". Stat. Uslublar. arXiv:1909.07527. doi:10.1007 / s10260-020-00532-8. S2CID  202583554.
  6. ^ a b Frank Benford (1938 yil mart). "Anomal sonlar qonuni". Proc. Am. Falsafa. Soc. 78 (4): 551–572. JSTOR  984802. (obuna kerak)
  7. ^ a b Simon Newcomb (1881). "Natural sonlarda har xil raqamlardan foydalanish chastotasi to'g'risida eslatma". Amerika matematika jurnali. 4 (1/4): 39–40. Bibcode:1881AmJM .... 4 ... 39N. doi:10.2307/2369148. JSTOR  2369148. S2CID  124556624. (obuna kerak)
  8. ^ a b v d Formann, A. K. (2010). Morris, Richard Jeyms (tahrir). "Newcomb - Benford qonuni ba'zi bir tarqalgan tarqatishlarga nisbatan". PLOS ONE. 5 (5): e10541. Bibcode:2010PLoSO ... 510541F. doi:10.1371 / journal.pone.0010541. PMC  2866333. PMID  20479878.
  9. ^ a b Miller, Stiven J., tahrir. (9 iyun 2015). Benford qonuni: nazariya va qo'llanmalar. Prinston universiteti matbuoti. p. 309. ISBN  978-1-4008-6659-5.
  10. ^ Ular qat'iy ravishda bar bo'lishi kerak, ammo aniqlik uchun chiziqlar sifatida ko'rsatilgan.
  11. ^ Pimbli, JM (2014). "Benford qonuni logaritmik o'zgarish sifatida" (PDF). Maksvell Konsalting, MChJ. Olingan 15 noyabr 2020.
  12. ^ XOSRAVANI, A (2012). Benford o'zgaruvchilarining o'zgarishi o'zgaruvchanligi va ularni sonli modellashtirish. Avtomatik boshqarish va elektronika sohasidagi so'nggi tadqiqotlar. 57-61 betlar. ISBN  978-1-61804-080-0.
  13. ^ a b Teodor P. Xill (1995). "Muhim-raqamli qonunning statistik xulosasi". Statistik fan. 10 (4): 354–363. doi:10.1214 / ss / 1177009869. JANOB  1421567.
  14. ^ Hill, Teodor P. (1995). "Asosiy invariantlik Benford qonunini nazarda tutadi". Amerika matematik jamiyati materiallari. 123 (3): 887–895. doi:10.1090 / S0002-9939-1995-1233974-8. ISSN  0002-9939.
  15. ^ a b v Stiven V. Smit. "Raqamli signalni qayta ishlash bo'yicha olim va muhandisning qo'llanmasi, 34-bob, Benford qonunini tushuntirish".. Olingan 15 dekabr 2012. (ayniqsa 10-bo'lim ).
  16. ^ a b v Fyuster, R. M. (2009). "Benford qonunini oddiy tushuntirish" (PDF). Amerika statistikasi. 63 (1): 26–32. CiteSeerX  10.1.1.572.6719. doi:10.1198 / tast.2009.0005. S2CID  39595550.
  17. ^ Arno Berger va Teodor P. Xill, Benford qonuni orqaga qaytadi: Matematik marvarid uchun oddiy tushuntirish yo'q, 2011 y. The authors describe this argument, but say it "still leaves open the question of why it is reasonable to assume that the logarithm of the spread, as opposed to the spread itself—or, say, the log log spread—should be large" and that "assuming large spread on a logarithmic scale is teng to assuming an approximate conformance with [Benford's law]" (italics added), something which they say lacks a "simple explanation".
  18. ^ Krieger, Wolfgang (1970). "On entropy and generators of measure-preserving transformations". Amerika Matematik Jamiyatining operatsiyalari. 149 (2): 453. doi:10.1090/S0002-9947-1970-0259068-3. ISSN  0002-9947.
  19. ^ Downarowicz, Tomasz (12 May 2011). Entropy in Dynamical Systems. Kembrij universiteti matbuoti. p. 106. ISBN  978-1-139-50087-6.
  20. ^ "Oded Kafri". amazon.com.
  21. ^ Kafri, Oded (2009). "Entropy principle in direct derivation of Benford's law". arXiv:0901.3047 [cs.dm ].
  22. ^ Smorodinsky, Meir (1971). "Chapter IX. Entropy and generators. Krieger's theorem". In: Ergodic Theory, Entropy. Lecture Notes in Mathematics, vol 214. Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/BFb0066096.
  23. ^ Ciofalo, Michele (2009). "Entropy, Benford's first digit law, and the distribution of everything". CiteSeerX. Dipartamento di Ingenieria Nucleare, Universita degli Studi di Palermo, Italy. CiteSeerX  10.1.1.492.9157.
  24. ^ Jolion, Jean-Michel (2001). "Images and Benford's Law". Matematik tasvirlash va ko'rish jurnali. 14 (1): 73–81. doi:10.1023/A:1008363415314. ISSN  0924-9907. S2CID  34151059.
  25. ^ Lemons, Don S. (2019). "Thermodynamics of Benford's first digit law". Amerika fizika jurnali. 87 (10): 787–790. arXiv:1604.05715. Bibcode:2019AmJPh..87..787L. doi:10.1119/1.5116005. ISSN  0002-9505. S2CID  119207367.
  26. ^ a b L. Pietronero; E. Tosatti; V. Tosatti; A. Vespignani (2001). "Explaining the uneven distribution of numbers in nature: the laws of Benford and Zipf". Fizika A. 293 (1–2): 297–304. arXiv:cond-mat/9808305. Bibcode:2001PhyA..293..297P. doi:10.1016/S0378-4371(00)00633-6.
  27. ^ Formann, A. K. (2010). "The Newcomb–Benford law in its relation to some common distributions". PLOS ONE. 5 (5): e10541. Bibcode:2010PLoSO...510541F. doi:10.1371/journal.pone.0010541. PMC  2866333. PMID  20479878.
  28. ^ Theodore P. Hill (1998 yil iyul-avgust). "The first digit phenomenon" (PDF). Amerikalik olim. 86 (4): 358. Bibcode:1998AmSci..86..358H. doi:10.1511/1998.4.358.
  29. ^ Janvresse, Élise; Thierry (2004). "From Uniform Distributions to Benford's Law" (PDF). Amaliy ehtimollar jurnali. 41 (4): 1203–1210. doi:10.1239/jap/1101840566. JANOB  2122815. Arxivlandi asl nusxasi (PDF) 2016 yil 4 martda. Olingan 13 avgust 2015.
  30. ^ Pinkham, Roger S. (1961). "On the Distribution of First Significant Digits". Ann. Matematika. Statist. 32 (4): 1223–1230. doi:10.1214/aoms/1177704862.
  31. ^ MathWorld – Benford's Law
  32. ^ Jamain, Adrien (September 2001). "Benford's Law" (PDF). London Imperial kolleji. Olingan 15 noyabr 2020.
  33. ^ Berger, Arno (June 2011). "A basic theory of Benford's Law". Probability Surveys. 8 (2011) 1–126: 126.
  34. ^ Varyan, Hal (1972). "Benford's Law (Letters to the Editor)". Amerika statistikasi. 26 (3): 65. doi:10.1080/00031305.1972.10478934.
  35. ^ "Benforddan Erdosgacha". Radio laboratoriyasi. 2009-10-09-qism. 2009 yil 30 sentyabr.
  36. ^ Walter R. Mebane, Jr., "Election Forensics: Vote Counts and Benford’s Law " (July 18, 2006).
  37. ^ "Saylov sud-tibbiyot ekspertizasi ", Iqtisodchi (2007 yil 22-fevral).
  38. ^ Deckert, Joseph; Myagkov, Mixail; Ordeshook, Peter C. (2011). "Benford qonuni va saylov firibgarligini aniqlash". Siyosiy tahlil. 19 (3): 245–268. doi:10.1093 / pan / mpr014. ISSN  1047-1987.
  39. ^ Mebane, Valter R. (2011). Benford qonuni va saylov firibgarligini aniqlash to'g'risida "sharh""". Siyosiy tahlil. 19 (3): 269–272. doi:10.1093 / pan / mpr024.
  40. ^ Stiven Battersbi Statistics hint at fraud in Iranian election Yangi olim 2009 yil 24 iyun
  41. ^ Walter R. Mebane, Jr., "Note on the presidential election in Iran, June 2009 " (University of Michigan, June 29 2009), pp. 22–23.
  42. ^ Boudewijn Roukema, "Benford's law anomalies in the 2009 Iranian presidential election " (Nicolaus Copernicus University, 16 June 2009).
  43. ^ Bernd Beber and Alexandra Scacco, "The Devil Is in the Digits: Evidence That Iran's Election Was Rigged ", Washington Post (2009 yil 20-iyun).
  44. ^ Mark J. Nigrini, Benford's Law: Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection (Hoboken, NJ: Wiley, 2012), pp. 132–35.
  45. ^ a b Walter R. Mebane, Jr., "Election Forensics: The Second-Digit Benford's Law Test and Recent American Presidential Elections" in Election Fraud: Detecting and Deterring Electoral Manipulation, edited by R. Michael Alvarez et al. (Washington, D.C.: Brookings Institution Press, 2008), pp. 162–81. PDF
  46. ^ Shikano, Susumu; Mack, Verena (2011). "When Does the Second-Digit Benford's Law-Test Signal an Election Fraud? Facts or Misleading Test Results". Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik. 231 (5–6): 719–732.
  47. ^ Kirill Kalinin and Walter R. Mebane, Jr., "When the Russians fake their election results, they may be giving us the statistical finger ", Washington Post (2017 yil 11-yanvar).
  48. ^ William Goodman, The promises and pitfalls of Benford's law, Ahamiyati, Royal Statistical Society (June 2016), p. 38.
  49. ^ Goldacre, Ben (2011 yil 16 sentyabr). "The special trick that helps identify dodgy stats". Guardian. Olingan 1 fevral 2019.
  50. ^ Sehity, Tarek el; Hoelzl, Erik; Kirchler, Erich (1 December 2005). "Price developments after a nominal shock: Benford's Law and psychological pricing after the euro introduction". Marketing bo'yicha xalqaro tadqiqotlar jurnali. 22 (4): 471–480. doi:10.1016/j.ijresmar.2005.09.002.
  51. ^ Friar, JL; Goldman, T; Pérez-Mercader, J (2012). "Genome sizes and the benford distribution". PLOS ONE. 7 (5): e36624. arXiv:1205.6512. Bibcode:2012PLoSO...736624F. doi:10.1371/journal.pone.0036624. PMC  3356352. PMID  22629319.
  52. ^ Diekmann, A (2007). "Not the First Digit! Using Benford's Law to detect fraudulent scientific data". J Appl Stat. 34 (3): 321–329. doi:10.1080/02664760601004940. hdl:20.500.11850/310246. S2CID  117402608.
  53. ^ Wei, Anran; Vellwock, Andre Eccel (2020). "Is COVID-19 data reliable? A statistical analysis with Benford's Law". Research Gate Pre-print. doi:10.13140/RG.2.2.31321.75365/1. Olingan 4 noyabr 2020.
  54. ^ Stephens, M. A. (1970). "Use of the Kolmogorov–Smirnov, Cramér–Von Mises and Related Statistics without Extensive Tables". Qirollik statistika jamiyati jurnali, B seriyasi. 32 (1): 115–122.
  55. ^ a b v Morrow, J. (2010) "Benford's Law, Families of Distributions and a test basis", UW-Madison
  56. ^ a b Leemis, L. M .; Schmeiser, B. W.; Evans, D. L. (2000). "Survival distributions satisfying Benford's Law". Amerika statistikasi. 54 (4): 236–241. doi:10.1080/00031305.2000.10474554. S2CID  122607770.
  57. ^ Cho, W. K. T.; Gaines, B. J. (2007). "Breaking the (Benford) law: Statistical fraud detection in campaign finance". Amerika statistikasi. 61 (3): 218–223. doi:10.1198/000313007X223496. S2CID  7938920.
  58. ^ Suh, I. S.; Headrick, T. C.; Minaburo, S. (2011). "An effective and efficient analytic technique: A bootstrap regression procedure and Benford's Law". J Forensic & Investigative Accounting. 3 (3).
  59. ^ Ostrovski, Vladimir (2017 yil may). "Testing equivalence of multinomial distributions". Statistika va ehtimollik xatlari. 124: 77–82. doi:10.1016 / j.spl.2017.01.004. S2CID  126293429.
  60. ^ Washington, L. C. (1981). "Benford's Law for Fibonacci and Lucas Numbers". Fibonachchi chorakligi. 19 (2): 175–177.
  61. ^ Duncan, R. L. (1967). "An Application of Uniform Distribution to the Fibonacci Numbers". Fibonachchi chorakligi. 5: 137–140.
  62. ^ Sarkar, P. B. (1973). "An Observation on the Significant Digits of Binomial Coefficients and Factorials". Sankhya B. 35: 363–364.
  63. ^ a b In general, the sequence k1, k2, k3, etc., satisfies Benford's law exactly, under the condition that log10 k bu mantiqsiz raqam. This is a straightforward consequence of the teng taqsimlash teoremasi.
  64. ^ That the first 100 powers of 2 approximately satisfy Benford's law is mentioned by Ralph Raimi. Raimi, Ralph A. (1976). "The First Digit Problem". Amerika matematik oyligi. 83 (7): 521–538. doi:10.2307/2319349. JSTOR  2319349.
  65. ^ a b Raimi, Ralph A. (August–September 1976). "The first digit problem". Amerika matematik oyligi. 83 (7): 521–538. doi:10.2307/2319349. JSTOR  2319349.
  66. ^ The Shimoliy Amerika raqamlash rejasi uses 1 as a long distance prefix, and much of the rest of the world reserves it to begin special 3-digit numbers like 112 (shoshilinch telefon raqami).
  67. ^ Beer, Trevor W. (2009). "Terminal digit preference: beware of Benford's law". J. klinikasi. Pathol. 62 (2): 192. doi:10.1136/jcp.2008.061721. PMID  19181640. S2CID  206987736.
  68. ^ Singleton, Tommie W. (May 1 2011). "Understanding and Applying Benford’s Law ", ISACA Journal, Information Systems Audit and Control Association. Retrieved Nov. 9, 2020.
  69. ^ Durtschi, C; Hillison, W; Pacini, C (2004). "The effective use of Benford's law to assist in detecting fraud in accounting data". J Forensic Accounting. 5: 17–34.
  70. ^ a b Dümbgen, L; Leuenberger, C (2008). "Explicit bounds for the approximation error in Benford's Law". Ehtimollikdagi elektron aloqa. 13: 99–112. arXiv:0705.4488. doi:10.1214/ECP.v13-1358. S2CID  2596996.
  71. ^ a b v Hill, Theodore P. (1995). "The Significant-Digit Phenomenon". Amerika matematikasi oyligi. 102 (4): 322–327. doi:10.1080/00029890.1995.11990578. JSTOR  2974952.
  72. ^ Scott, P.D.; Fasli, M. (2001) "Benford's Law: An empirical investigation and a novel explanation" Arxivlandi 2014 yil 13-dekabr kuni Orqaga qaytish mashinasi. CSM Technical Report 349, Department of Computer Science, Univ. Esseks
  73. ^ a b v Suh, I. S.; Headrick, T. C. (2010). "A comparative analysis of the bootstrap versus traditional statistical procedures applied to digital analysis based on Benford's law" (PDF). Sud ekspertizasi va tergov hisobi jurnali. 2 (2): 144–175.
  74. ^ mathworld.wolfram: "Benford's Law"

Qo'shimcha o'qish

Tashqi havolalar