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<title>Benford's Law. History, mathematical justification and applications</title>
<creator>Talavera Palacios, Naila</creator>
<contributor>Mayo Iscar, Agustín</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</contributor>
<description>Newcomb-Benford’s Law, also known as “the first significant -digit Law “ or “the&#xd;
Law of Anomalous Numbers ”, is based on an observation from which a law was&#xd;
formalized about the distribution of the first significant digits in positive numerical&#xd;
data, where the probabilities of the most significant figures are not uniformly&#xd;
distributed, as might be expected. In addition, it receives these other names because&#xd;
it shows how the lower digits occur in nature more-often than the higher&#xd;
ones, indicating the absence of this event a possible risk of abnormal duplications&#xd;
and anomalies in certain datasets, and this is why it is a key tool in fields like fraud&#xd;
detection.&#xd;
In this sense, the issue of this project is to summarize bibliography with the&#xd;
purpose of showing the mathematical, statistical and empirical frameworks&#xd;
concerning this Law. We will study the distribution of the first significant digits,&#xd;
point out how to apply the formulas and we will interpret and check its&#xd;
effectiveness with the results obtained using two different datasets. Finally, we will&#xd;
also review the applications of this law in our day-to-day.</description>
<description>La ley de Newcomb-Benford , también llamada “la ley del primer dígito” o “ley de&#xd;
los números anómalos”, está basada en una observación a partir de la cual se&#xd;
formalizó una ley sobre la distribución de los primeros dígitos significativos en&#xd;
conjuntos de datos numéricos positivos, donde las probabilidades de las cifras&#xd;
más significativas no están distribuidas de manera uniforme, como cabría esperar.&#xd;
Además, recibe estos otros nombres ya que muestra cómo los primeros dígitos&#xd;
ocurren en la naturaleza con mayor frecuencia que los últimos, indicando la&#xd;
ausencia de este suceso en ciertos conjuntos de datos un alto riesgo de que este&#xd;
contenga anomalías, y es por eso que es una herramienta clave en campos tales&#xd;
como la detección de fraude.&#xd;
En este sentido, este proyecto se basará en la recopilación de bibliografía acerca&#xd;
de la ley de Newcomb-Benford con el objeto de mostrar su marco matemático,&#xd;
estadístico y empírico. Estudiaremos la distribución de los primeros dígitos&#xd;
significativos y lo aplicaremos a dos conjuntos de datos reales . Por último,&#xd;
revisaremos también las aplicaciones de dicha ley en nuestro día a día.</description>
<date>2020-12-01</date>
<date>2020-12-01</date>
<date>2020</date>
<type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</type>
<identifier>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43776</identifier>
<language>eng</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
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