<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=108565"><dc:title>Analiza Benfordovega zakona</dc:title><dc:creator>Povrženič,	Špela	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Drnovšek,	Roman	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>Benfordov zakon</dc:subject><dc:subject>numerični procesi</dc:subject><dc:subject>vodilne števke</dc:subject><dc:subject>statistični testi</dc:subject><dc:subject>prevare</dc:subject><dc:description>Benfordov zakon je empirični zakon, ki nam pove, da se nizke vodilne števke v podatkih iz vsakdanjega sveta pojavijo veliko večkrat kot visoke vodilne števk. Ravno zaradi te lastnosti lahko zakon uporabimo tudi kot forenzičen test pri preverjanju podatkovnih prevar. Benfordov zakon lahko brez problema uporabimo tudi v nekem druge številske sistemu, prav tako pa lahko naše podatke brez problema spreminjamo v druge merske enote in se porazdelitev s tem sploh ne bo spremenila, saj za Benfordov zakon velja načelo invariantnosti. Štirje temeljni numerični procesi, ki nas pripeljejo do znanega gibanja vodilnih števk, pa so proces slučajnih linearnih kombinacij, proces združevanja podatkovnih množic, proces naključnega izbora števil in multiplikativni proces. Pred samo analizo podatkov je nujno potrebno, da ima podatkovna množica čim večji razpon in da ohranimo samo tiste vrednosti, ki so primerne za našo analizo. Za testiranje Benfordovega zakona lahko uporabimo test Z, test hi-kvadrat, pregled odstopanj vsote kvadratov, Savillovo regresijsko mero, test ponavljajočih vrednosti in pa metodo odkrivanja razvojnega vzorca števk. Na koncu testiramo Benfordov zakon na resničnih podatkih o bruto investicijah v nova osnovna sredstva po občinah.</dc:description><dc:date>2019</dc:date><dc:date>2019-07-07 07:45:03</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>108565</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
