Предположим для простоты, что измеряемые величины распределены равномерно на отрезке от 0 до своего максимума.
Рассмотрим, например, величину распределенную равномерно от 0 до 700. На интервале от 0 до 100 первая цифра такой величины принимает значения от 1 до 9 с равной частотой

, на интервале от 100 до 700 возможно шесть равноправных вариантов первой цифры: 1,2,3,4,5,6.
Таким образом, первые цифры этой величины будут встречаться со следующей частотой (вероятностью):

Такое же распределение будет, если величина меняется от 0 до 70, 7000, 70000 и т.д.
Для величин, меняющихся от 0 до 200,300,400, ...., 1000 аналогичные распределения для первых цифр такие:
-- Чт дек 24, 2009 20:57:33 --Предположим далее, что все эти девять распределений встречаются одинаково часто. Тогда, если сложить эти распределения и поделить на 9, можно получить универсальное среднее распределение, которое, на мой взгляд, и описывает износ логарифмических таблиц.
-- Чт дек 24, 2009 21:04:20 --
-- Чт дек 24, 2009 21:08:30 --Это также распределение первой цифры в таблице умножения. Особенно хорошо это видно, если умножать друг на друга числа от 10 до 99 или от 100 до 999.
-- Чт дек 24, 2009 21:12:09 --
-- Чт дек 24, 2009 21:18:41 --Такое объяснение, на мой взгляд, более универсально, чем через экспоненциальный рост и эргодическую теорию. В мире не так уж и много экспоненциально растущих величин - расти особенно некуда.
-- Чт дек 24, 2009 21:43:47 --Я проверил эту теорию по первым цифрам величин, встречающихся в Советском Энциклопедическом Словаре, на страницах со словами, начинающимися с ЧАРЕ-ЧЖУА. Даты, года, пункты и устойчивые сочетания типа 1-ая Конная армия, пропускал.
Получилась следующая статистика:
Среднее квадратичное отклонение от моего теоретического распределения 0.016, от распределения Бенфорда

0.017.
По мере роста выборки эмпирическое распределение то лучше совпадало с моим, то с распределением Бенфорда.
Та статистика, которую собрал Бенфорд, подтверждает его распределение:
