Probleme der NBL- basierten Datenanalyse
Newcomb-Benford’s Law ohne Limits: Jeder Anpassungstest macht das "schwachsichtige" NBL zum verlässlichen Alphafehlergenerator
Korrekturverfahren gewährleistet valide Tests und Fitness für Big Data, selbst kleinste Spannweiten der Datenbestände sind erlaubt
Von Günther Pökl
Newcomb-Benford’s Law (NBL) erklärt die Ziffern- bzw. Mantissenhäufigkeiten in realen, nicht manipulierten Datenbeständen mit theoretischen Häufigkeitsverteilungen, die nur dann gälten, wäre die Spannweite der Dichtefunktion der Datenlogarithmen unendlich groß. NBL-basierte Datenanalyse hat daher stets einen Fehler. Dieser wird mit wachsender Standardabweichung der Datenlogarithmen kleiner und mit wachsendem Datenvolumen größer. Er ist die Ursache der hohen Alphafehlerrate bei Datenanalyse mit NBL. Das Tool "Reegood" wird vorgestellt, mit Hilfe dessen es bei NBL-basierter Datenanalyse durchgängig zu statistisch validen Tests mit großer Testmacht kommt.
NBL hat einen Geburtsfehler: Auf die Erklärung des als NBL bekannten Phänomens der hyperbolisch verteilten Ziffernhäufigkeiten bei gleichverteilten Mantissenhäufigkeiten kamen 1881 der Entdecker Simon Newcomb und 1938 der Wiederentdecker Frank Benford angeblich auf nahezu gleiche Weise. Newcomb fiel unterschiedliche Abnützung der Seiten von Logarithmenbüchern auf, über Benford wird dies ebenfalls berichtet, nur hatte er dazu noch 20 Datenbestände zur Untermauerung der These an der Hand. Vielleicht kannte Benford die kurze Abhandlung Newcombs doch, denn er beschreibt das von Newcomb dargelegte Phänomen bei Logarithmenbüchern in seiner Abhandlung, aber kurioserweise anonymisierend und äußerst knapp.
Dieser Beitrag aus der Zeitschrift Risk, Fraud & Compliance (ZRFC) (Ausgabe 3, 2016, Seite 115 bis 120) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt.
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