Algorithm Implementation/Miscellaneous/Benford's Law

        /// <summary>
        /// Por naturaleza ocurren distribuciones que abarcan varios órdenes de magnitud
        /// No por códigos binarios, sistemas unarios o distribuciones estocásticas.
        /// Ten cuidado, sólo aproxicamción, nunca es exacto. Te estoy advirtiendo ' esto es trivial. La ley de la trivialidad
        /// </summary>
        /// <param name="posicion">El real posicion del numero i.e. primero, segundo, etc.</param>
        /// <param name="realDigito">El dígito concreto</param>
        /// <param name="precision">El cantidad de los mumeros antes el posición decimal</param>
        /// <returns></returns>
        public double TanBenfordProb(int posicion, int realDigito, int precision)
        {
            if (posicion == 1 & realDigito == 0)
            {
                return double.NaN;
            }
            else if (posicion == 1 & realDigito != 0)
            {
                return Math.Round((Math.Log10((realDigito + 1.0) / realDigito)), precision);
            }
            else
            {
                double limInfer = Math.Pow(10, (posicion - 2));
                double limSuper = Math.Pow(10, (posicion - 1)) - 1;

                double Pd = 0d;
                for (double i = limInfer; i <= limSuper; i++)
                {
                    Pd += Math.Log10(1.0 + (1.0 / ((10.0 * i) + realDigito)));
                }

                return Math.Round(Pd, precision);
            }
        }

Java

edit
	/*
         * Por naturaleza ocurren distribuciones que abarcan varios órdenes de magnitud
         * No por códigos binarios, sistemas unarios o distribuciones estocásticas.
         * Ten cuidado, sólo aproxicamción, nunca es exacto. Te estoy advirtiendo ' esto es trivial. La ley de la trivialidad	
	 * @param	posicion	El real posicion del numero i.e. primero, segundo, etc
	 * @param	realDigito	El dígito concreto
	 * @param	precision	El cantidad de los mumeros antes el posición decimal
	 */
    public static double TanBenfordProb(int posicion, int realDigito, int precision){
        
    	if (posicion == 1 & realDigito == 0)
        {
            return Double.NaN; 
        }
        else if (posicion == 1 & realDigito != 0)
        {            	
            return TanDecimalExactitud(Math.log10(Math.log10((realDigito + 1.0) / realDigito)), precision);
        }
        else
        {
            double limInfer = Math.pow(10, (posicion - 2));
            double limSuper = Math.pow(10, (posicion - 1)) - 1;

            double Pd = 0d;
            for (double i = limInfer; i <= limSuper; i++)
            {
                Pd += Math.log10(1.0 + (1.0 / ((10.0 * i) + realDigito)));
            }

            return TanDecimalExactitud(Pd, precision);
        }
    }
    
    
    private static double TanDecimalExactitud(double value, int precision){
    	
    	BigDecimal bd = new BigDecimal(Double.toString(value));
    	bd = bd.setScale(precision, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    	return bd.doubleValue();        
    }

Java (Junit)

edit
	
        @Test
	public void Evaluar_LeyBenford_Exito()
	{
              //Arrange    
              double[][] benford = new double[][] 
              {
                  { Double.NaN, 0.301, 0.1761, 0.1249, 0.0969, 0.0792, 0.0669, 0.058, 0.0512, 0.0458 },
                  { 0.1197, 0.1139, 0.1088, 0.1043, 0.1003, 0.0967, 0.0934, 0.0904, 0.0876, 0.085 },
                  { 0.1018, 0.1014, 0.101, 0.1006, 0.1002, 0.0998, 0.0994, 0.099, 0.0986, 0.0983 },
                  { 0.1002, 0.1001, 0.1001, 0.1001, 0.1, 0.1, 0.0999, 0.0999, 0.0999, 0.0998 },
                  { 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1 }
                  //0.1 -> ad inf ->
              };
        	
              //Act y Assert	
              for (int i = 1; i <= 9; i++){
                  for (int j = 0; j <= 9; j++){        
                      assertEquals(Benford.TanBenfordProb(i, j, 4), benford[i][j], 0);
                  }
              }        
	}