gif da cena de contas do filme se beber nao case

E se eu te dissesse que, ao contrário do que imaginamos, a distribuição de “primeiros digitos” não é a mesma para os algarismos de 1 a 9 😱😱😱 Pelo menos não num conjunto “natural” ou de números aleatórios.

Os primeiros dígitos num conjunto númerico

Okay, se o que a gente esperava não é verdade, então qual é a verdadeira distribuição?! Foi essa pergunta que Frank Benford ajudou a responder.

Frank Benford

Benford era um físico americano que pegou as observações iniciais de um astronomo Simon Newcomb, generalizou e aplicou para vários datasets provando a existência de um padrão diferente daquele que a gente pensava ali no começo do post.

A Lei

Também conhecida como a Lei dos Primeiros Dígitos, a Lei de Benford define que a probabilidade do primeiro dígito de um número segue uma função logaritímica que mostro abaixo:

\[P (d) = \log_{10} \left(1 + \frac{1}{d} \right)\]

A probabilidadade do primeiro dígito de um número ser \(d\) é dada pelo \(\log\) na base \(10\) de \(1 + \frac{1}{d}\). Por exemplo se tomarmos \(d = 1\) e \(d = 9\) temos:

\[P (1) = \log_{10} \left(1 + \frac{1}{1} \right) = \log_{10} \left(1+1\right) = \log_{10} 2 = 0.3010\] \[P (9) = \log_{10} \left(1 + \frac{1}{9} \right) = \log_{10} \left(1+0.11\right) = \log_{10} 1.11 = 0.0453\]

Com isso sabemos que, a probabilidade de termos um \(1\) como primeiro dígito é seis vezes maior de encontrarmos um \(9\) como primeiro dígito. Louco né?

Isso é muita matemática pra mim, cadê o código?

Vamos lá! Hoje vou usar R para demonstrar com código como funciona a Lei de Benford. O objetivo dos passos a seguir é crirar um script que gere automáticamente duas coisas:

  1. o gráfico da análise de benford;
  2. o gráfico para a frequência de cada um dos primeiros dígitos no nosso dataset.

Instalando

Comece instalando o R seguindo as instruções disponíveis no site oficial do projeto.

Depois no seu diretório de trabalho, crie um arquivo para instalar as dependências, você pode chamar esse arquivo do que quiser, aqui vou chamar de install_packages.R:

options(repos = subset(getCRANmirrors(), Country == "Brazil")$URL)
install.packages("benford.analysis")

O install_packages.R se encarrega de instalar o pacote benford.analysis que traz pronto um conjunto de funções para analisar os dados contra a distribuição de Benford. Para rodar fazemos:

$ Rscript install_packages.R

Rodando o script

Depois criei um arquivo que chamei de benfords_law.R que vai conter os próximos blocos de código.

Começamos importando/carregando o nosso pacote escolhido. Depois escolhi um dataset que vem com o pacote para esse exemplo (você pode carregar o seu próprio dataset se quiser). Nosso dataset contém o censo da População das Cidades dos Estados Unidos em 2009, veja:

require("benford.analysis")              # Carrega o pacote benford.analysis
data("census.2009")                      # Carrega o dataset

A função principal desse pacote é a benford(), é ela que faz todos os cálculos em cima dos meus dados para validá-los de acordo com a Lei de Benford. Ela irá receber um array numérico e podemos dizer quantos primeiros dígitos queremos análisar usando o argumento number.of.digits, o padrão para esse argumento é 2, mas aqui vamos usar 1 por questões demonstrativas:

bfd <- benford(census.2009$pop.2009,     # Coluna com o censo por cidade em 2009
               number.of.digits = 1)     # Número de Primeiros Dígitos para analisar

O resultado do método benford() é uma lista. Essa lista possui oito dataframes contendo os resultados de várias contas e testes que vamos usar daqui pra frente. Algumas desses resultados são utilizados para plotar o gráfico principal da análise. E para plotar o gráfico temos o seguinte resultado:

plot(bfd)

gráficos original

Gráfico Original gerado pela função benford().

Agora, vamos reproduzir o primeiro gráfico separadamente. Esse primeiro gráfico traz alguns elementos interessantes:

  • Cada barra indica a frequência observada para cada primeiro dígito dentro do dataset;
  • A linha vermelha traça a frequência esperada de acordo com a distribuição de Benford;

Para reproduzir esse gráfico começamos utilizando a função para plotar um gráfico de barras barplot(). Passamos para ela as frequências calculadas pela função benford() para cada primeiro dígito que se encontram em bfd$bfd$data.dist.freq. Os demais atributos setados são para deixar o gráfico de barras mais próximo do gráfico original.

barplot(bfd$bfd$data.dist.freq,          # Valores de frequencia para cada barra
        names.arg = bfd$bfd$digits,      # Legenda de cada barra no eixo x
        col = "#A1DCF0",                 # Coloração das barras
        main = "Digits Distribution",    # Título principal
        xlab = "Digits",                 # Legenda eixo x
        ylab = "Freq",                   # Legenda eixo y
        ylim = range(0:6000),            # Limite no eixo y
        xlim = range(0:10),              # Limite no eixo x
        width = .85)                     # Largura da barra

Como gráficos em R são feitos por camadas, podemos adicionar a linha vermelha usando uma outra função chamada lines(). Essa função acrescenta uma nova camada em cima do gráfico plotado anteriormente criando uma linha. No gráfico original, a linha vermelha corresponde a frequência esperada de cada dígito de acordo com a distribuição de Benford e estão armazenadas em bfd$bfd$benford.dist.freq , então é só passar esse objeto para a função lines(), vejamos:

lines(x = bfd$bfd$benford.dist.freq,     # Pontos para formar a linha
      col = "red",                       # Cor da linha
      lwd=2.5,                           # Espessura da linha
      type="c")                          # Tipo da linha: tracejado

frequência de cada dígito num gráfico de barras

Gráfico de barras gerado utilizando barplot().

Nota com a linha vermelha quase sobrepõe o topo das barras de frequência?! Então da para perceber como o pacote benford.analysis ajuda bastante já que não é necessário fazer na mão todos esses cálculos. Esses são algumas funções básicas, você pode também realizar o teste de qui-quadrado em cima dos dados usando a distribuição de Benford e outras estatísticas.

Benford pra quê?

Tá, mas pra quê isso tudo isso é útil?

Conjuntos númericos que são “gerados naturalmente” ou que sofrem muitas transformações matemáticas como censo populacional, apuração de votações, valores de ações e estatísticas de acesso a sites, são exemplos de datasets que se aproximam da Lei de Benford.

Seres humanos tentando burlar números, muitas vezes desconhecem a Lei de Benford e assumem que os dígitos tem a mesma probabilidade de aparecer ou seguem algum outro padrão diferente do evidenciado por Benford.

Já se usou até a Lei de Benford para identificar diferenças entre frames de leitura de procariotos e eucariotos, mas seu uso mais comum é na identificação de fraudes principalmente em dataset contábeis 💰.

Leitura extra

Aqui tem uns links que andei lendo para ajudar na escrita desse post 💁

fonte: https://jtemporal.com/benford-law/

Obrigado pela visita, volte sempre.