La legge di Benford è un mistero matematico che utilizziamo sempre senza saperlo

La legge di Benford è un mistero matematico che utilizziamo sempre senza saperlo
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Pensate a un qualsiasi insieme di dati. Questo potrebbe essere il numero di persone con i capelli rossi nelle varie nazioni del mondo, con la S moscia o che guidano una macchina elettrica. Qualsiasi. Bene, la legge di Benford stabilisce che, all'interno di questo insieme, i numeri presenti non saranno equamente distribuiti, con una maggioranza di 1.

Ci spieghiamo meglio. Così come potrete anche osservare dall'immagine in calce alla notizia, all'interno di questo insieme molto probabilmente il "numero 1" sarà più presente rispetto agli altri numeri, lo stesso vale per il 2, più presente del 3, del 4 e così via.

La legge venne scoperta per la prima volta dall'astronomo Simon Newcomb nel 1881. Tuttavia il nome è attribuito al fisico Frank Benford perché nel 1937 decise di testarla su oltre 20.000 insiemi numerici. Un lavoro incredibilmente grande, che ha dato dei risultati inaspettati: i numeri non erano equamente distribuiti e la loro presenza si attestava intorno a percentuali simili di tutti gli insiemi esaminati.

La Legge di Benford determina la distribuzione di probabilità con cui misurare la frequenza di collocazione delle singole cifre all’interno dei numeri ed è, in poche parole, una legge matematica-statistica. Si tratta di un piccolo "mistero" che affascina da sempre gli addetti ai lavori a cui difficilmente è stata stata una spiegazione.

La legge viene utilizzata per combattere le frodi. "L'IRS lo usa da decenni per scovare i truffatori", ha dichiarato lo statista Theodore Hill a Reuters. Aiuta l'agenzia a "identificare voci sospette. I nostri risultati hanno mostrato che il comportamento dei bot aderisce alla legge di Benford […] tuttavia, le attività relative alle operazioni di informazione non lo facevano."

A proposito di problemi e misteri, sapete che un computer quantistico ha risolto in 36 microsecondi un problema di 9.000 anni?

FONTE: iflscience
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