没错，首位数字里面，1出现的概率高达30%，而9出现概率只有4.6%，乍一看有点反直觉。
这是本福特定律，已经应用在审计领域。
比如当年安然财务造假，安然公司公布的数据中，首位数字分布严重偏离本福特定律，5和6出现的频率过高，1出现的频率远低于30%。然后就开始深入查账，发现高管通过特殊目的实体转移债务，修饰财务报表。
1881年，美国天文学家西蒙发现了一个秘密，以数字1开头的页码磨损最严重。
1938年，电气工程师本福特验证了它的普适性。
本福特定律的公式很简单
首位数字n出现的概率 = log₁₀(1 + 1/n)
数字1出现概率≈log₁₀2，有30.1%。
数字9出现概率≈log₁₀(10/9)，只有4.6%
举个通俗的例子。
假设用100万的本金炒股。
100万到200万，需要增长100%。
800万到900万，只需要增长12.5%
想要首位数字停留在高位，增长速度必须越来越慢，这在现实世界中几乎不可能。
数据天然倾向于在低位停留更久，所以1有绝对优势。
但如果是人为干涉，比如身份证号等人工编排的数据，强制均匀分布，就不符合本福特定律。
本福特定律最常见的应用，就是审计查账。
用本福特定律分析企业财务报表、发票、交易记录，虚假账目可能因人为编造数字而偏离本福特分布。
还能判断选举舞弊、论文造假、经济数据水分、偷税漏税、保险索赔。
本福特定律成立的前提是，数据需要覆盖多个数量级，无人设定范围，样本量要足够的大，至少上千。
本福特定律仅提示异常，还需结合其他证据才能判断数据造假。