La estadística ayuda a detectar el fraude...
El astrónomo y matemático Simon Newcomb fue el primero en observar a finales del siglo XIX que no todos los dígitos del 1 al 9 aparecen con la misma frecuencia en el primer lugar de números en grandes conjuntos de "números naturales": según Newcomb, en estos conjuntos, es mucho más frecuente observar un "1" en la primera posición de los números que un "9" por ejemplo. Unos cincuenta años más tarde, Benford llevó a cabo la comprobación del hecho observado por Newcomb en una gran variedad de conjuntos de datos (áreas de cuencas fluviales, números demográficos, direcciones postales, indicadores de la liga de baseball, peso atómicos de elementos químicos) y encontró una confirmación de las observaciones de Newcomb. Desde entonces, la "ley de Benford" que describe qué distribución de frecuencias podemos esperar para los primeros dígitos de números en grandes conjuntos, ha sido aplicada a la detección de fraude en distintos contextos...En efecto, el hecho de que, en enormes conjuntos de datos asociados a operaciones financieras, elecciones o impuestos por ejemplo, no se cumpla lo predicho por la ley de Benford, puede indicar que ha habido manipulación deliberada y fraudulenta de esos datos...
Fuente: W K. Tam Cho & B J. Gaines (2007)"Breaking the (Benford) Law: Statistical Fraud Detection in Campaign Finance" The American Statistician, 61 (3), 218-223.
No hay comentarios:
Publicar un comentario