المرجع الالكتروني للمعلوماتية
المرجع الألكتروني للمعلوماتية

الرياضيات
عدد المواضيع في هذا القسم 9761 موضوعاً
تاريخ الرياضيات
الرياضيات المتقطعة
الجبر
الهندسة
المعادلات التفاضلية و التكاملية
التحليل
علماء الرياضيات

Untitled Document
أبحث عن شيء أخر المرجع الالكتروني للمعلوماتية
معنى قوله تعالى زين للناس حب الشهوات من النساء
2024-11-24
مسألتان في طلب المغفرة من الله
2024-11-24
من آداب التلاوة
2024-11-24
مواعيد زراعة الفجل
2024-11-24
أقسام الغنيمة
2024-11-24
سبب نزول قوله تعالى قل للذين كفروا ستغلبون وتحشرون الى جهنم
2024-11-24

الإعلانات والعاب الفيديو
9-6-2022
خصائص جرائم الهرب
24-7-2021
تنظيم الخطاب وترتيبه
2-03-2015
استحباب صوم يوم عرفة.
18-1-2016
الجلبان
19-6-2016
تعليقة على الدعاء (الثلاثون) من الصحيفة السجّاديّة.
2023-10-18

Descriptive Statistics_Benford,s Law  
  
1388   02:52 صباحاً   date: 4-2-2021
Author : Benford, F.
Book or Source : "The Law of Anomalous Numbers." Proc. Amer. Phil. Soc. 78
Page and Part : ...


Read More
Date: 21-3-2021 1684
Date: 25-4-2021 1156
Date: 8-4-2021 1640

Descriptive Statistics_Benford's Law

A phenomenological law also called the first digit law, first digit phenomenon, or leading digit phenomenon. Benford's law states that in listings, tables of statistics, etc., the digit 1 tends to occur with probability ∼30%, much greater than the expected 11.1% (i.e., one digit out of 9). Benford's law can be observed, for instance, by examining tables of logarithms and noting that the first pages are much more worn and smudged than later pages (Newcomb 1881). While Benford's law unquestionably applies to many situations in the real world, a satisfactory explanation has been given only recently through the work of Hill (1998).

Benford's law was used by the character Charlie Eppes as an analogy to help solve a series of high burglaries in the Season 2 "The Running Man" episode (2006) of the television crime drama NUMB3RS.

Benford's law applies to data that are not dimensionless, so the numerical values of the data depend on the units. If there exists a universal probability distribution P(x) over such numbers, then it must be invariant under a change of scale, so

 P(kx)=f(k)P(x).

(1)

If intP(x)dx=1, then intP(kx)dx=1/k, and normalization implies f(k)=1/k. Differentiating with respect to k and setting k=1 gives

(2)

having solution P(x)=1/x. Although this is not a proper probability distribution (since it diverges), both the laws of physics and human convention impose cutoffs. For example, randomly selected street addresses obey something close to Benford's law.

BenfordsLaw

If many powers of 10 lie between the cutoffs, then the probability that the first (decimal) digit is D is given by a logarithmic distribution

 P_D=(int_D^(D+1)P(x)dx)/(int_1^(10)P(x)dx)=log_(10)(1+1/D)

(3)

for D=1, ..., 9, illustrated above and tabulated below.

D P_D D P_D
1 0.30103 6 0.0669468
2 0.176091 7 0.0579919
3 0.124939 8 0.0511525
4 0.09691 9 0.0457575
5 0.0791812    

However, Benford's law applies not only to scale-invariant data, but also to numbers chosen from a variety of different sources. Explaining this fact requires a more rigorous investigation of central limit-like theorems for the mantissas of random variables under multiplication. As the number of variables increases, the density function approaches that of the above logarithmic distribution. Hill (1998) rigorously demonstrated that the "distribution of distributions" given by random samples taken from a variety of different distributions is, in fact, Benford's law (Matthews).

One striking example of Benford's law is given by the 54 million real constants in Plouffe's "Inverse Symbolic Calculator" database, 30% of which begin with the digit 1. Taking data from several disparate sources, the table below shows the distribution of first digits as compiled by Benford (1938) in his original paper.

                       
col. title 1 2 3 4 5 6 7 8 9 samples
A Rivers, Area 31.0 16.4 10.7 11.3 7.2 8.6 5.5 4.2 5.1 335
B Population 33.9 20.4 14.2 8.1 7.2 6.2 4.1 3.7 2.2 3259
C Constants 41.3 14.4 4.8 8.6 10.6 5.8 1.0 2.9 10.6 104
D Newspapers 30.0 18.0 12.0 10.0 8.0 6.0 6.0 5.0 5.0 100
E Specific Heat 24.0 18.4 16.2 14.6 10.6 4.1 3.2 4.8 4.1 1389
F Pressure 29.6 18.3 12.8 9.8 8.3 6.4 5.7 4.4 4.7 703
G H.P. Lost 30.0 18.4 11.9 10.8 8.1 7.0 5.1 5.1 3.6 690
H Mol. Wgt. 26.7 25.2 15.4 10.8 6.7 5.1 4.1 2.8 3.2 1800
I Drainage 27.1 23.9 13.8 12.6 8.2 5.0 5.0 2.5 1.9 159
J Atomic Wgt. 47.2 18.7 5.5 4.4 6.6 4.4 3.3 4.4 5.5 91
K n^(-1)sqrt(n) 25.7 20.3 9.7 6.8 6.6 6.8 7.2 8.0 8.9 5000
L Design 26.8 14.8 14.3 7.5 8.3 8.4 7.0 7.3 5.6 560
M Reader's Digest 33.4 18.5 12.4 7.5 7.1 6.5 5.5 4.9 4.2 308
N Cost Data 32.4 18.8 10.1 10.1 9.8 5.5 4.7 5.5 3.1 741
O X-Ray Volts 27.9 17.5 14.4 9.0 8.1 7.4 5.1 5.8 4.8 707
P Am. League 32.7 17.6 12.6 9.8 7.4 6.4 4.9 5.6 3.0 1458
Q Blackbody 31.0 17.3 14.1 8.7 6.6 7.0 5.2 4.7 5.4 1165
R Addresses 28.9 19.2 12.6 8.8 8.5 6.4 5.6 5.0 5.0 342
S n^1n^2...n! 25.3 16.0 12.0 10.0 8.5 8.8 6.8 7.1 5.5 900
T Death Rate 27.0 18.6 15.7 9.4 6.7 6.5 7.2 4.8 4.1 418
  Average 30.6 18.5 12.4 9.4 8.0 6.4 5.1 4.9 4.7 1011
  Probable Error +/-0.8 +/-0.4 +/-0.4 +/-0.3 +/-0.2 +/-0.2 +/-0.2 +/-0.3    

The following table gives the distribution of the first digit of the mantissa following Benford's Law using a number of different methods.

method OEIS sequence
Sainte-Lague A055439 1, 2, 3, 1, 4, 5, 6, 1, 2, 7, 8, 9, ...
d'Hondt A055440 1, 2, 1, 3, 1, 4, 2, 5, 1, 6, 3, 1, ...
largest remainder, Hare quotas A055441 1, 2, 3, 4, 1, 5, 6, 7, 1, 2, 8, 1, ...
largest remainder, Droop quotas A055442 1, 2, 3, 1, 4, 5, 6, 1, 2, 7, 8, 1, ...

REFERENCES:

Barlow, J. L. and Bareiss, E. H. "On Roundoff Error Distributions in Floating Point and Logarithmic Arithmetic." Computing 34, 325-347, 1985.

Benford, F. "The Law of Anomalous Numbers." Proc. Amer. Phil. Soc. 78, 551-572, 1938.

Bogomolny, A. "Benford's Law and Zipf's Law." http://www.cut-the-knot.org/do_you_know/zipfLaw.shtml.

Boyle, J. "An Application of Fourier Series to the Most Significant Digit Problem." Amer. Math. Monthly 101, 879-886, 1994.

Flehinger, B. J. "On the Probability that a Random Integer Has Initial Digit A." Amer. Math. Monthly 73, 1056-1061, 1966.

Franel, J. Naturforschende Gesellschaft, Vierteljahrsschrift (Zürich) 62, 286-295, 1917.

Havil, J. "Benford's Law." §14.2 in Gamma: Exploring Euler's Constant. Princeton, NJ: Princeton University Press, pp. 145-155, 2003.

Hill, T. P. "Base-Invariance Implies Benford's Law." Proc. Amer. Math. Soc. 12, 887-895, 1995a.

Hill, T. P. "The Significant-Digit Phenomenon." Amer. Math. Monthly 102, 322-327, 1995b.

Hill, T. P. "A Statistical Derivation of the Significant-Digit Law." Stat. Sci. 10, 354-363, 1995c.

Hill, T. P. "The First Digit Phenomenon." Amer. Sci. 86, 358-363, 1998.

Knuth, D. E. "The Fraction Parts." §4.2.4B in The Art of Computer Programming, Vol. 2: Seminumerical Algorithms, 3rd ed. Reading, MA: Addison-Wesley, pp. 254-262, 1998.

Ley, E. "On the Peculiar Distribution of the U.S. Stock Indices Digits." Amer. Stat. 50, 311-313, 1996.

Livio, M. The Golden Ratio: The Story of Phi, the World's Most Astonishing Number. New York: Broadway Books, pp. 232-236, 2002.

Matthews, R. "The Power of One." http://www.fortunecity.com/emachines/e11/86/one.html.

Newcomb, S. "Note on the Frequency of the Use of Digits in Natural Numbers." Amer. J. Math. 4, 39-40, 1881.

Nigrini, M. J. The Detection of Income Tax Evasion Through an Analysis of Digital Frequencies. Ph.D. thesis. Cincinnati, OH: University of Cincinnati, 1992.

Nigrini, M. "A Taxpayer Compliance Application of Benford's Law." J. Amer. Tax. Assoc. 18, 72-91, 1996.

Nigrini, M. "I've Got Your Number." J. Accountancy 187, pp. 79-83, May 1999. http://www.aicpa.org/pubs/jofa/may1999/nigrini.htm.

Nigrini, M. Digital Analysis Using Benford's Law: Tests Statistics for Auditors. Vancouver, Canada: Global Audit Publications, 2000.

Plouffe, S. "Graph of the Number of Entries in Plouffe's Inverter." http://www.lacim.uqam.ca/~plouffe/statistics.html.

Raimi, R. A. "The Peculiar Distribution of First Digits." Sci. Amer. 221, 109-119, Dec. 1969.

Raimi, R. A. "On the Distribution of First Significant Digits." Amer. Math. Monthly 76, 342-348, 1969.

Raimi, R. A. "The First Digit Phenomenon." Amer. Math. Monthly 83, 521-538, 1976.

Schatte, P. "Zur Verteilung der Mantisse in der Gleitkommadarstellung einer Zufallsgröße." Z. Angew. Math. Mech. 53, 553-565, 1973.

Schatte, P. "On Mantissa Distributions in Computing and Benford's Law." J. Inform. Process. Cybernet. 24, 443-455, 1988.

Sloane, N. J. A. Sequences A055439, A055440, A055441, and A055442 in "The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences."




الجبر أحد الفروع الرئيسية في الرياضيات، حيث إن التمكن من الرياضيات يعتمد على الفهم السليم للجبر. ويستخدم المهندسون والعلماء الجبر يومياً، وتعول المشاريع التجارية والصناعية على الجبر لحل الكثير من المعضلات التي تتعرض لها. ونظراً لأهمية الجبر في الحياة العصرية فإنه يدرّس في المدارس والجامعات في جميع أنحاء العالم. ويُعجب الكثير من الدارسين للجبر بقدرته وفائدته الكبيرتين، إذ باستخدام الجبر يمكن للمرء أن يحل كثيرًا من المسائل التي يتعذر حلها باستخدام الحساب فقط.وجاء اسمه من كتاب عالم الرياضيات والفلك والرحالة محمد بن موسى الخورازمي.


يعتبر علم المثلثات Trigonometry علماً عربياً ، فرياضيو العرب فضلوا علم المثلثات عن علم الفلك كأنهما علمين متداخلين ، ونظموه تنظيماً فيه لكثير من الدقة ، وقد كان اليونان يستعملون وتر CORDE ضعف القوسي قياس الزوايا ، فاستعاض رياضيو العرب عن الوتر بالجيب SINUS فأنت هذه الاستعاضة إلى تسهيل كثير من الاعمال الرياضية.

تعتبر المعادلات التفاضلية خير وسيلة لوصف معظم المـسائل الهندسـية والرياضـية والعلمية على حد سواء، إذ يتضح ذلك جليا في وصف عمليات انتقال الحرارة، جريان الموائـع، الحركة الموجية، الدوائر الإلكترونية فضلاً عن استخدامها في مسائل الهياكل الإنشائية والوصف الرياضي للتفاعلات الكيميائية.
ففي في الرياضيات, يطلق اسم المعادلات التفاضلية على المعادلات التي تحوي مشتقات و تفاضلات لبعض الدوال الرياضية و تظهر فيها بشكل متغيرات المعادلة . و يكون الهدف من حل هذه المعادلات هو إيجاد هذه الدوال الرياضية التي تحقق مشتقات هذه المعادلات.