power-law

0熱

1答えて

私は、値を表すx-y値とそのカウントを持つデータフレームを持っています。（1,100）、（2,100）、（3,10）などです。私はMLEを使ってこの分布にべき乗則を適合させたいと思います。私はpower.law.fitまたはpoweRlawライブラリを使うことができましたが、これらのライブラリは値とその数を表すx-y値ではなく、データの特定のサンプルを取り込んでいるようです。ジョブを実行する

1熱

1答えて

Pythonでの法則分布の解答

私は、power lawの分布によく似たデータを持っています。パイソンを使用して、私は形で二つの式を解くことによって、データを近似する： yは、y軸データです。 Pythonではdata[i]となります。 xはi + 1となります。ただ解決まで問題が来る：私たちが最初のデータのインデックスで、データでどこかに「ランダム」第二1で2つの未知の変数を持つ2つの方程式を得ることになります数学的簡略化の

5熱

4答えて

線形結合のためにべき乗則分布に従って複数の変数を標準化/スケール/正規化する正しい方法

ソーシャルネットワークグラフのいくつかのメトリックをノードの順位付けのための単一の値に組み合わせたいとします。 in_degree + betweenness_centrality = informal_power_index 問題がin_degreeとbetweenness_centralityは、異なるスケールで測定0-15対0から35000を言うと、（少なくとも間違いない正規分布）べき乗分布

7熱

1答えて

Pythonの経験的データにべき乗則を適合

私はpowerlawモジュールを使って実証データにべき乗則をフィッティングすることを実験しています。しかし、結果の指数が理論値から多くのことを外れ、私は2の指数を持つようにフィットべき乗則を期待してい x = range(1,1000) y = [] for i in x: y.append(i**(-2)) ：私は、指数2のべき乗分布を次の次のデータを作成しました fitte

2熱

1答えて

matplotlibでヒストグラムにパワーロウを当てる方法

ヒストグラム（より正確なパレート分布）にべき乗則を適合させようとしています。私は自分の関数でそれを行いました。そこでは、最小の二乗和を調べます。しかし、これはすべての係数をループさせる必要があることを意味し、時間がかかることがあります。もう一つの問題は、ヒストグラムデータを持つように私自身のデータリストを作る必要があるということです。私はmatplotlib.pyplot.hist（）で作成され

1熱

1答えて

べき乗則（）` `パッケージ内の関数は

私はpoweRlaw data <- rplcon(1000,10,2) は今、私が知られているディストリビューションは、データに合わせたかを知りたいのパッケージにrplcon()機能を使用していくつかのランダムな変数を生成fitdistrplus`ベスト。 Lognorm？経験？ガンマ？電力法？指数関数的なカットオフの法則？だから私はパッケージfitdistrplusに機能fitdist()を