blocks|key|2535785|text|归一化常数相当容易计算。请参阅http://arxiv.org/abs/0706.1062+powerlaw文件(特别是表2.1)。对于连续情况，C=+(alpha-1)+xmin%5E(alpha-1)，离散的情况需要计算对角函数。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2535786|还可以检查R代码：|2535787|离散型|unordered-list-item|2535788|连续式|2535789|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://arxiv.org/abs/0706.1062|1|https://github.com/csgillespie/poweRlaw/blob/master/pkg/R/pldis.R|2|https://github.com/csgillespie/poweRlaw/blob/master/pkg/R/plcon.R^0|F|U|0|0|0|0|3|1|0|0|3|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|W|8|@]|9|@$A|X|B|Y|1|Z]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|10|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|11|8|@]|9|@$A|12|B|13|1|14]]|C|$]]|$1|I|3|J|5|H|7|15|8|@]|9|@$A|16|B|17|1|18]]|C|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|19|8|@]|9|@]|C|$]]]|L|$M|$5|N|O|P|C|$Q|R]]|S|$5|N|O|P|C|$Q|T]]|U|$5|N|O|P|C|$Q|V]]]]

The normalising constant is fairly easy to calculate. See the <a href="http://arxiv.org/abs/0706.1062" rel="nofollow">Clauset et al's</a> powerlaw paper (in particular table 2.1). For the continuous case, C = (alpha-1) xmin^(alpha-1), the discrete case involves calculating the diagamma function.

You can also examine the R code:

<ul>
<li><a href="https://github.com/csgillespie/poweRlaw/blob/master/pkg/R/pldis.R" rel="nofollow">Discrete</a></li>
<li><a href="https://github.com/csgillespie/poweRlaw/blob/master/pkg/R/plcon.R" rel="nofollow">Continuous</a></li>
</ul>

With poweRlaw library, and once computed <code>alpha</code> and <code>xmin</code> with <code>estimate_xmin</code>, which formula the script uses to compute the fitted values?
I mean, assuming that y=C·x^(-alpha), my question is how the script computes the normalization constant from <code>alpha</code> and <code>xmin</code>.

Fitting power-law distributions with poweRlaw package in R

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使用poweRlaw库，并使用estimate_xmin计算alpha和xmin，脚本使用哪个公式计算拟合值？我的意思是，假设y=C·x^(-alpha)，我的问题是脚本如何从alpha和xmin中计算正常化常量。

问用poweRlaw包拟合R中的幂律分布
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