El objetivo de este trabajo es proporcionar al estadístico con un método para la difícil tarea de decidir si un determinado conjunto de datos podría haber sido inventado en forma fraudulenta o en aparente autenticidad. Esto no se hace mediante el examen de los números en sí, pero, sorprendentemente, se hace investigando el lenguaje digital utilizado en escribir esos números! Lo que las letras son para las palabras, los dígitos son para los números. La técnica se basa en la Ley de Benford, una ley estadística que se refiere a la consistencia y predictibilidad de las proporciones relativas a los dígitos que ocurren en los datos típicos de la vida real, estableciendo que dígitos bajos son mucho más frecuentes que los dígitos altos. La ley es extremadamente útil como una herramienta para detectar el fraude, especialmente el fraude fiscal, ya que los estafadores tienden a inventar números donde los dígitos tienen aproximadamente las mismas proporciones, debido a la intuición equivocada de que todos los dígitos aparecen en los datos con igualdad de oportunidades.
Al comparar la distribución teórica de Benford con la distribución real de dígitos de los datos de la contabilidad de las empresas, el estadístico puede fácilmente descubrir el fraude en relación con datos falsos o inventados. Estas pruebas forenses digitales son ahora los procedimientos habituales en los departamentos de los ingresos fiscales de la mayoría de los gobiernos de todo el mundo, así como en la contabilidad de las grandes compañías de auditoría.
The objective of this paper is to provide the statistician with a method for the challenging task of deciding whether a given data set might have been invented in a fraudulent way or appearing authentic. This is done not by examining the numbers themselves, but surprisingly, rather by investigating the digital language utilized in writing those numbers! What letters are to words, digits are to numbers. The technique relies on Benford�s Law, a statistical law referring to the consistent and predictable relative proportions of digits occurring in typical real-life data, stating that low digits are much more frequent than high digits. The law is immensely useful as a tool to detect fraud, especially tax fraud, since cheaters inventing fake data mistakenly write them with all digits having about the same proportion due to the erroneous intuition that all digits come with equal chances. By comparing theoretical Benford digit distribution to the actual digit distribution within the accounting data provided by companies, the statistician can easily discover fraud relating to fake and invented data. These digital forensic tests are now standard procedures in most of the Tax Revenue Departments of governments worldwide, as well as in large accounting and auditing companies.
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