ML Atlas

11 · Prawa i prawdy · 4 min czytania · aktualizacja

Co mówi prawo Benforda i dlaczego tak często pierwszą cyfrą jest 1?

W skrócie

W wielu zbiorach liczb pierwszą cyfrą jest 1 w około 30% przypadków, a 9 tylko w 5%. Kiedy prawo Benforda działa, dlaczego i kiedy zawodzi.

Co to jest

W wielu naturalnie powstających zbiorach liczb pierwsza cyfra d występuje z prawdopodobieństwem log₁₀(1 + 1/d), więc jedynka pojawia się na początku w około 30% przypadków, a dziewiątka w mniej niż 5%. Zjawisko zauważył Simon Newcomb w 1881 roku (zauważył, że pierwsze strony tablic logarytmicznych są bardziej zniszczone), a Frank Benford w 1938 roku sprawdził je na ponad 20 tysiącach liczb z różnych źródeł: powierzchni rzek, populacji, stałych fizycznych.

Pełny rozkład pierwszych cyfr: 1 — 30,1%, 2 — 17,6%, 3 — 12,5%, 4 — 9,7%, 5 — 7,9%, 6 — 6,7%, 7 — 5,8%, 8 — 5,1%, 9 — 4,6%. Naiwna intuicja podpowiada, że każda cyfra powinna mieć równe szanse (po 11,1%). Tak jest tylko dla liczb losowanych równomiernie z ustalonego przedziału — a takich w naturze jest niewiele.

Prawo jest znane z audytu finansowego: sfabrykowane kwoty często mają „zbyt równy” rozkład cyfr, bo ludzie wymyślający liczby nie trzymają się Benforda.

Mechanizm — dlaczego tak działa

Najprostsze wyjaśnienie: liczba zaczyna się od 1, gdy leży między 1 a 2, 10 a 20, 100 a 200 itd. Na skali logarytmicznej odcinek od 1 do 2 zajmuje 30,1% drogi od 1 do 10 (bo log₁₀ 2 ≈ 0,301), a odcinek od 9 do 10 — tylko 4,6%. Jeśli wartości są „rozsmarowane” równomiernie na skali logarytmicznej przez kilka rzędów wielkości, pierwsze cyfry muszą układać się według Benforda.

Kiedy dane są równomierne w logarytmie? Gdy powstają w procesach multiplikatywnych — wzrost procentowy, iloczyny wielu czynników (ceny, populacje, długości rzek). Iloczyn wielu niezależnych czynników ma logarytm będący sumą, a suma rozmywa się szeroko. Ciąg potęg 2 to modelowy przykład: każda kolejna liczba to poprzednia razy 2.

Drugie wyjaśnienie — niezmienniczość względem skali. Jeśli istnieje uniwersalny rozkład pierwszych cyfr, który nie zmienia się po przeliczeniu jednostek (z dolarów na złote, z metrów na stopy), to jedynym takim rozkładem jest rozkład Benforda. Theodore Hill w 1995 roku pokazał też, że mieszanka danych z wielu różnych rozkładów zmierza do Benforda.

Kiedy prawo nie działa: gdy dane obejmują mniej niż jeden–dwa rzędy wielkości (wzrost ludzi, oceny 1–5), gdy liczby są nadawane (numery telefonów, kody pocztowe), gdy istnieją sztywne progi i cenniki (ceny typu 9,99). Odstępstwo od Benforda nie jest więc samo w sobie dowodem oszustwa.

Na przykładzie

Potęgi dwójki od 2¹ do 2¹⁰⁰⁰: jedynka zaczyna 30,1% z nich, dwójka 17,6%, trójka 12,5%, dziewiątka 4,5% — żadna cyfra nie odbiega od prawa o więcej niż około 0,2 punktu procentowego. Dla porównania: 100 000 liczb losowanych równomiernie z przedziału od 1 do 10 000 (ziarno 0) zaczyna się od jedynki w 11,0% przypadków.

Teraz dane, w których prawo zawodzi. Ceny biletów na Titanicu (876 niezerowych): siódemka jest najczęstszą pierwszą cyfrą (27,6%), przed jedynką (24,2%), a czwórka pojawia się tylko w 1,8%. Powód: bilety trzeciej klasy kosztowały typowo około 7–8 funtów, więc dane to mieszanka kilku taryf, a nie proces multiplikatywny. Masa ciała pingwinów Palmer (od 2700 do 6300 g) w ogóle nie zaczyna się od jedynki, a 45,9% zaczyna się od trójki — zakres jest za wąski.

Dane: Titanic Palmer Penguins (pingwiny z Antarktydy)

W praktyce

  • Pierwszą cyfrę wyciągniesz w pandas: s[s > 0].map(lambda v: int(f"{v:e}"[0])), potem value_counts(normalize=True).
  • Rozkład teoretyczny: np.log10(1 + 1 / np.arange(1, 10)).
  • Do porównania używaj testu chi-kwadrat (scipy.stats.chisquare) lub średniego bezwzględnego odchylenia; przy dużych n test odrzuci nawet nieistotne różnice.
  • Sprawdź najpierw, czy dane obejmują kilka rzędów wielkości i nie mają sztywnych progów — inaczej Benford nie ma zastosowania.
  • W wykrywaniu anomalii traktuj odchylenie jako sygnał do sprawdzenia, nie jako dowód fałszerstwa.

Najczęstsze pytania

Dlaczego jedynka jest najczęstszą pierwszą cyfrą?
Bo w danych rozłożonych równomiernie na skali logarytmicznej przedział od 1 do 2 zajmuje 30% każdego rzędu wielkości, a przedział od 9 do 10 tylko 5%. Wartości rosnące procentowo dłużej „przebywają” na jedynce.
Czy prawo Benforda wykrywa oszustwa?
Może wskazać podejrzane zbiory, np. w księgowości, gdzie kwoty z natury obejmują wiele rzędów wielkości. Samo odchylenie nie jest dowodem: wiele uczciwych danych nie spełnia prawa Benforda.
Jakie dane spełniają prawo Benforda?
Dane obejmujące kilka rzędów wielkości i powstające multiplikatywnie: populacje miast, kwoty transakcji, ceny akcji, długości rzek, stałe fizyczne. Nie spełniają go dane o wąskim zakresie i liczby nadawane administracyjnie.

Źródła

  • Frank Benford, „The law of anomalous numbers”, Proceedings of the American Philosophical Society 78(4), 1938, s. 551–572.
  • Simon Newcomb, „Note on the frequency of use of the different digits in natural numbers”, American Journal of Mathematics 4(1), 1881, s. 39–40.
  • Theodore P. Hill, „A statistical derivation of the significant-digit law”, Statistical Science 10(4), 1995, s. 354–363.
  • Mark J. Nigrini, „Benford’s Law: Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection”, Wiley, 2012.

Zobacz też