Aplicação da Lei de Benford nos números de casos confirmados de COVID-19 em diferentes países

Autores

  • Rhômulo Oliveira Menezes Universidade Federal do Pará (UFPA), Instituto de Educação Matemática e Científica (IEMCI), Programa de Pós-Graduação em Educação em Ciências e Matemáticas (PPGECM), Belém, PA, Brasil https://orcid.org/0000-0001-9042-8323

DOI:

https://doi.org/10.35819/remat2021v7i1id4586

Palavras-chave:

COVID-19, Números de Casos Confirmados, Lei de Benford, Teste de Comparação de Frequências

Resumo

A Lei de Benford afirma que, em conjuntos de números aleatórios, a probabilidade de o primeiro dígito desses números ser 1 é maior do que a dos dígitos seguintes. Dessa forma, a distribuição proposta por essa lei mostra que o 1 tem aproximadamente 30,1% de chances de ser o primeiro; em seguida, o dígito 2, com 17,6%; o 3, com 12,5% e assim por diante, até chegar ao dígito 9, com 4,6% de chance. Nesse contexto, assume-se, como objetivo, verificar se a Lei de Benford se aplica aos números de casos confirmados da doença COVID-19 em diferentes países. A pesquisa, do tipo quantitativa, tratou e analisou dados coletados no site da Organização Mundial de Saúde (OMS) dos seguintes países, escolhidos aleatoriamente, conforme notoriedade nas mídias nacionais e internacionais: China, Itália, Nova Zelândia, Brasil e Estados Unidos da América (EUA). Para avaliar a discrepância entre as frequências relativas observadas e esperadas, utilizou-se o teste de comparação de frequências. Os resultados encontrados mostraram que os números da China e da Nova Zelândia tiveram X² calculado menor que o X² crítico, enquanto a Itália, o Brasil e os EUA tiveram X² calculado maior que o X² crítico, todos em um nível de significância de 5%. Assim, concluiu-se que a Lei de Benford aplicou-se aos números de casos confirmados da doença COVID-19 na China e na Nova Zelândia, sendo rejeitada pelos números de casos confirmados da doença COVID-19 na Itália, no Brasil e nos EUA.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Rhômulo Oliveira Menezes, Universidade Federal do Pará (UFPA), Instituto de Educação Matemática e Científica (IEMCI), Programa de Pós-Graduação em Educação em Ciências e Matemáticas (PPGECM), Belém, PA, Brasil

Mestre em Educação em Ciências e Matemática pela Universidade Federal do Pará (UFPA). Doutorando em Educação em Ciências e Matemáticas pelo Programa de Pós-Graduação em Educação em Ciências e Matemáticas da Universidade Federal do Pará. Professor da Secretaria de Educação do Estado do Pará (SEDUC/PA). Temas de pesquisa: Modelagem Matemática; Tecnologias Digitais voltadas para o Ensino de Matemática; Educação Online.

Referências

BENFORD, F. The law of anomalous numbers. Proceedings of The American Philosophical Society, v. 78, p. 551-572, 1938. Disponível em: https://www.jstor.org/stable/984802. Acesso em: 01 jul. 2020.

CAMPOS, R. C; WODEWOTZKI, M. L. L.; JACOBINI, O. R. Educação Estatística: teoria e prática em ambientes de modelagem matemática. Coleção Tendências em Educação Matemática. 2. ed. Belo Horizonte: Autêntica, 2013.

CARMO, H.; FERREIRA, M. M. Metodologia da investigação: guia para auto-aprendizagem. 2. ed. Lisboa-PT: Universidade Aberta, 2008.

CUNHA, F. C. R. da. Aplicações da lei Newcomb-Benford à auditoria de obras públicas. Orientador: Maurício Soares Bugarin. 2013. 486f. Dissertação (Mestrado em Regulação e Gestão de Negócios) - Universidade de Brasília, Brasília, 2013. Disponível em: https://repositorio.unb.br/handle/10482/16379. Acesso em: 20 dez. 2020.

MEBANE, W. R. Election Forensics: vote counts and Benford’s Law. Papers, Posters and Syllabi, The Society Political Methodology, n. 620, 2006.

MEBANE, W. R. Note on the presidential election in Iran. Michigan: University of Michigan, 2009.

NEWCOMB, S. Note on the frequency of use of the different digits in natural Numbers. American Journal of Mathematics, v. 4, n. 1, p. 39-40, 1881. DOI: https://doi.org/10.2307/2369148.

NIGRINI, M. J. The detection of income tax evasion through an analysis of digital frequencies. Tese (Ph.D.) – University of Cincinnati, Cincinnati, OH. 1992.

NIGRINI, M. J. Digital analysis using Benford’s Law: Tests statistics for auditors. Global Audit Publication. Berlim, Heidelberg: Springer, 2000.

NIGRINI, M. J. Benford’s law. Applications for Forensic Accounting, Auditing and Fraud Detection. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2012.

OMS. World Health Organization. Disponível em: https://covid19.who.int/. Acesso em: 12 e 16 set. de 2020.

RAUCH, B.; BRÄHLER, G.; GÖTTSCHE, M.;ENGEL, S. Fact and fiction in EU-Governmental Economic Data. German Economic Review, v. 12, n. 3, p. 243-255, 2011. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1468-0475.2011.00542.x.

Downloads

Publicado

2021-02-05

Como Citar

MENEZES, R. O. Aplicação da Lei de Benford nos números de casos confirmados de COVID-19 em diferentes países. REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, v. 7, n. 1, p. e3005, 5 fev. 2021.

Edição

Seção

Matemática