问题标签 [benfords-law]

我正在用 Java 编写一个程序，看看 Benford 定律是否真的正确。我正在使用 BigDecimal，但自从我实现它以来就出现了错误。

如果运行此程序，则会出现错误。错误在下面的链接中。 https://pastebin.com/ShJmGjdJ

我是 python 新手，正在编写一个从 .csv 文件中读取值的程序，然后显示一个图表，显示测试结果与本福德定律的预期输出相比。

.csv 文件具有我需要在第一列中读取的贷款值，如下所示：

主文件 app.py：

在 calc.py 中：

现在我遇到的问题是图形输出没有正确显示值列计数除以具有值的总行数的百分比结果，即对于前导数字为 1 的值，图形上的百分比应该是 0.25 和很快。有 352 行。

请帮忙。谢谢

我为 R 找到了这个包：https ://rdrr.io/cran/BenfordTests/man/ks.benftest.html

它允许您对给定数字列表的 Benford 分布 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Benford%27s_law )执行 Kolmogorov Smirnov 测试。

我正在寻找 Python 中的等价物（最好我可以通过 conda 安装它），但我的 Google 搜索到目前为止都是徒劳的。任何输入表示赞赏，谢谢。

我实际上正在为 Benford Law 创建一个包（用于学术目的）。而且我正在尝试使用“chisq.test”进行拟合优度。

我有这个向量：

道具= [1377 803 477 381 325 261 253 224 184]

我想与这个概率向量（本福德定律的第一个数字）进行比较：

th = [0.301 0.176 0.125 0.097 0.079 0.067 0.058 0.051 0.046]

因此，我进行了测试：

然后，如果我正确理解了测试的目的，它应该返回一个很大的 p 值（接近 1 而不是 0），因为数据 (prop) 的比例与理论比例 (th) 非常相似，但是输出给我吗 ：

“给定概率数据的卡方检验：道具 X 方 = 22.044，df = 8，p 值 = 0.004835”

因此，如果有人可以帮助我理解它给出了这么低的 p 值？

非常感谢

PS：

我用相同的数据执行了“chisq.benftest”（本福德定律的皮尔逊卡方拟合优度检验），它给了我一个更连贯的 p 值（0.7542），因此我应该在某个地方犯了一个错误，但我不知道在哪里。