Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Benford’s law
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
100%
PL
Najczęściej stosowane metody doboru próby w celu zebrania dowodów księgowych i przeprowadzenia badania ksiąg rachunkowych są oparte na rachunku prawdopodobieństwa. Wyróżnić można próbkowanie proste, monetarne oraz warstwowe. Biorąc pod uwagę tylko kryterium losowości, można również dodać technikę opartą na wyborze losowym. W celu zminimalizowania subiektywności w ocenie poszczególnych segmentów sprawozdania finansowego badacz może poszerzyć spektrum swoich obserwacji o analizę zmian poszczególnych kategorii. Dodatkowo istnieje metoda pozwalająca porównać rozkład częstości występowania danej cyfry w sprawozdaniu z rozkładem, który występuje naturalnie, a jest zwany rozkładem Benforda. Stosowanie prawa cyfr pierwszych jest mniej popularne od metod bazujących na rachunku prawdopodobieństwa. Wynika to m.in. z faktu, iż prawo Benforda wymaga wielu obliczeń i pozwala wyznaczyć jedynie pewne grupy operacji, które powinny być zbadane. W niniejszym artykule zostaną zaprezentowane pewne metody pozwalające wdrożyć to prawo w badaniu ksiąg rachunkowych.
EN
The most common sampling methods used to gather audit evidence are based on probability. Sampling can be distinguished: simple, monetary and stratified. Considering only the randomness criterion, one can also add a technique based on random selection. In order to minimize the subjectivity in assessing particular segments of the financial statements, an investigator may extend the observations to include an analysis of changes in individual categories. Additionally, there is a method that allows you to compare the frequency distribution of a given digit in the report with the distribution that occurs naturally, called the Benford distribution. The application of the law of prime numbers is less popular than the methods based on probability theory. This is due, inter alia, to the fact that Benford's law requires many calculations and allows to designate only certain groups of operations that should be examined. In this article some methods will be presented to implement this law in auditing the books of accounts.
EN
A vast, two-volume list of all the towns and villages of the Kingdom of Poland was published in 1827, with the number of houses and residents, and the type of ownership specified in it. It was the only official publication issued by the then central statistical body of the state – The Statistical Office of the Government Commission for the Internal Affairs and Police. Due to the alphabetical order of the entries, with the absence of any territorial grouping or partial summaries, this potentially valuable source for historical and demographic studies has been of only marginal use to historians. An attempt was made at its digitisation and at entering the data into the database system in 2020. This paper presents the historical background of creating this list and uses selected examples to present new, previously unavailable data exploration and analysis opportunities that are offered by an electronic form.
PL
W roku 1827 ukazał się obszerny, dwutomowy spis wszystkich miejscowości Królestwa Polskiego z wyszczególnieniem odnotowanej w nich liczby domów i mieszkańców oraz typem własności. Było to jedyne oficjalne wydawnictwo opublikowane przez ówczesny centralny organ statystyczny państwa – Biuro Statystyczne Komisji Rządowej Spraw Wewnętrznych i Policji. Zastosowanie alfabetycznej kolejności wpisów, przy braku jakiegokolwiek grupowania terytorialnego i podsumowań cząstkowych sprawiło, że to potencjalnie wartościowe źródło do badań historyczno-demograficznych było wykorzystywane dotychczas przez historyków marginalnie. W roku 2020 podjęto prace nad jego digitalizacją i wprowadzeniem danych do systemu bazodanowego. W artykule naświetlono historyczne okoliczności powstania tego wykazu oraz zasygnalizowano, na wybranych przykładach, nowe, niedostępne dotychczas możliwości krytyki i eksploracji danych, jakie stwarza ich postać elektroniczna.
PL
W artykule przedstawiono metodę zastosowania prawa Benforda w celu weryfikacji rzetelności źródeł historycznych i opracowań badawczych zawierających wiele danych liczbowych. Prawo to wykorzystuje rozkład cyfry wiodącej w dużym zbiorze danych, który nie jest – jak można by przypuszczać – rozkładem losowym. Badania przeprowadzono na czterech przykładach źródeł i publikacji historycznych. W przypadku trzech z nich potwierdzono zgodność empirycznych rozkładów cyfry wiodącej z rozkładem Benforda; na przykładzie czwartej natomiast wskazano ograniczenia tej metody weryfikacji w odniesieniu do opracowań, w których dane pierwotne podlegają kodowaniu. Nie może też być ona stosowana dla liczb losowych oraz dla zjawisk zbliżonych do rozkładu normalnego. Opracowano również syntetyczną miarę zgodności rozkładów wykorzystującą tzw. entropię względną (dywergencję Kullbacka-Leiblera) w postaci indeksu wiarygodności W. Wskaźnik ten może przyjmować wartości teoretyczne od 0 do 100, choć w szczególnych przypadkach może nawet tę górną granicę przekraczać. Zaproponowano również wartość graniczną wskaźnika W, od której można mieć uzasadnione wątpliwości co do wiarygodności danych.
EN
The paper presents the method of applying the Benford law to verify the reliability of historical sources and research papers containing many numbers. This law uses the distribution of the leading number in a large data set, which is not a random distribution as one would assume. The study was carried out using four examples of historical sources and publications. Three of them confirmed that the empirical distribution of the leading digit was in line with the Benford distribution; the example of the fourth one indicated the limitations of this verification method for studies in which primary data are encoded. It cannot be used for random numbers and for phenomena similar to normal distribution. The author of the paper has also constructed a synthetic measure of concordance of distributions, which makes use of relative entropy (the Kullback-Leibler divergence) in the form of a W – validity index. This index may take theoretical values from 0 to 100, although in some cases it may even exceed this upper limit. The study also proposes a limit value for the W index, from which reasonable doubt about the reliability of the data may arise.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.