Masters Thesis, Universidad de la República, Uruguay .
ISSN/ISBN: Not available at this time. DOI: Not available at this time.
Note - this is a foreign language paper: SPA
Abstract: La Ley de Benford establece, contrariamente a la intuición, que, en algunos conjuntos de datos numéricos, la frecuencia de aparición del primer dígito significativo no es uniforme. La frecuencia con la que aparece cada dígito sigue una proporción particular que se explicita en la denominada por Benford [1] en 1938 como “Ley de los números anómalos”. El 1 aparece como primer dígito significativo un 30,1% de las veces, el 2 un 17,6%, el 3 un 12,5%, el 4 un 9,7%, el 5 un 7,9%, el 6 un 6,7%, el 7 un 5,8%, el 8 un 5,1% y el 9 un 4,6%, aproximadamente. Esta ley permaneció como una mera “curiosidad estadística” por varias décadas. En 1992 fue catapultada a la luz e interés público por el contador norteamericano Mark Nigrini, quien en su tesis de doctorado la utilizó para detectar fraudes en las declaraciones fiscales. En este trabajo se estudia la Ley de Benford como una distribución de probabilidad, primero en base 10, y luego en cualquier base natural mayor a 2 con una aproximación más formal. Así, siguiendo a Hill [3] se reconstruye la σ-álgebra de sucesos que será dominio para la función de probabilidad. Se demuestra la condición necesaria y suficiente para que una variable aleatoria siga la Ley de Benford y que la Ley de Benford es la única ley de probabilidad sobre la mantisa invariante frente a cambios de escala. En el texto se exponen métodos estadísticos para analizar si un conjunto de datos sigue o no la Ley de Benford. Se ejemplifican dichos métodos con conjuntos de datos clásicos que siguen la ley y se analiza cumplimiento de la Ley de Benford en los resultados del censo realizado en Uruguay en 2011.
Bibtex:
@mastersThesis{,
AUTHOR = {María Caputi Zunini},
TITLE = {Ley de Benford },
SCHOOL = {Universidad de la República, Uruguay },
YEAR = {2016},
URL = https://repositorio.cfe.edu.uy/bitstream/handle/123456789/247/Caputi%20Zunini%2C%20Maria%20%2C%20Ley.pdf?sequence=1&isAllowed=y},
}
Reference Type: Thesis
Subject Area(s): Probability Theory, Statistics