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由于我一直在做一些社会网络分析，我偶然发现了在网络程度上拟合概率分布的问题。
如何使用Python估计参数alpha和beta？我知道scipy.stats.powerlaw包是存在的，他们有一个.fit()函数，但这似乎不起
浏览 5修改于2012-01-30得票数 11
我的数据与发行版非常相似。使用Python，我希望通过以以下形式求解两个方程来近似数据：y是y轴数据。在Python中，它将是data[i]。X为i + 1。因此，在第一个数据索引处和在数据中的“随机”第二个变量处，我们得到了两个含有两个未知变量的方程：
问题归结为解决问题因为数学上的简化。我不知道如何使用像这样的库来求解这样的方程。如何使用Python找到a的值？
浏览 2提问于2016-04-27得票数 1
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如何将幂律分布中的权重随机分配给具有大量节点的网络。]nx.from_edgelist(edgelist,create_using=None)
但是，当我只对权重按幂律分布的加权网络感兴趣时
浏览 0修改于2012-01-23得票数 6
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我现在想采取前10名的pagerank值，并可视化这些前10大网站的幂律图，给出一个想法，他们在图表中所处的位置。
我将如何获取这些结果，并根据幂律图绘制它们(例如，说明哪些站点在长尾更远的位置)。
浏览 1修改于2013-09-18得票数 0
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我目前正在做一些网络分析，我想估计平均聚类系数与节点度的幂律分布的指数。首选的方法是最大似然估计(MLE)。我已经用谷歌搜索了几天，但我仍然没有找到任何可以做到这一点的工具，例如，在给定两个值序列的情况下，估计幂律分布的指数。
提前谢谢。
浏览 0提问于2012-01-29得票数 5
到目前为止，当拟合下列修正的幂律函数时，我得到了最好的结果： return((x+x0)**(-alpha))bins = range根据我的理解，这意味着我的分布对应于移动幂律分布？当数据与幂律相匹配时，x0是否与经典需要的xmin值相对应？关于这个xmin值，我知道只考虑大于这个阈值的数据是有意义的，因为拟合过程可以描述分布的尾部。但是，我想知道用一个<e
浏览 5提问于2020-04-02得票数 0
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我使用R软件包"poweRlaw“估计并随后从离散幂律分布中提取，但是从拟合中得出的分布似乎与数据不匹配。为了说明这个例子，请参考这个包的指南：。这里，我们首先从包中下载一个示例数据集，然后拟合一个离散幂律。m_pl = displ$new(moby)m_pl$setXmin(est)
fit看起来不错，因为我们不能放弃这样的假设，即这些数据来自于功率分布c(0, 1), col = "red&q
浏览 4修改于2021-03-27得票数 1
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我目前正在做一个项目，我需要生成多个值(最好是浮点数或双精度数)，这些值遵循给定指数的幂律分布！有没有人在这方面有更多的经验，可以给我一些提示或建议？
浏览 0修改于2012-08-27得票数 1
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我在R中使用幂律软件包，当我们将幂律分布与其他分布进行比较时，我们需要设置相同的Xmin。我的教授问我为什么我们今天要设置相同的Xmin，而不是相同的C？p(x)=Cf(x)，C是归一化常数。
浏览 3修改于2015-10-31得票数 0
我想生成一组具有幂律/长尾分布的整数。这意味着，我经常会得到一些数字，但大多数都是相对较少的。
理想情况下，我可以通过rand()或某个stdlib随机函数来使用一些神奇的方程。
浏览 1修改于2009-05-28得票数 31
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hypothesis that the original data could have been drawn from the fitted power-law distribution
我想做一个关于这个幂律拟合的一个输入参数(例如x)是degree_dist变量(网络的可观测度分布)。另一个输入参数(例如y)是拟合的幂律方程，它应该是形式为P(k) = mk^a。我不知道这是否一种合理的方法，如果是的话，我需要关于如何构造拟合幂律方程的建议。
浏览 0修改于2017-04-25得票数 3
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。
浏览 4提问于2014-05-04得票数 2
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我有一个网络，我需要用幂律分布和指数分布来拟合，并比较它们，选择更好的拟合。我使用igraph degree.distribution函数检索了学位分布数据：[1] 0.008
[1] 10.32315
[1] 0.1248314
[1] 0.9996425
我的问题是:我也需要将数据拟合为指数分
浏览 4提问于2014-11-26得票数 1
我知道，对于产生均匀分布的随机数的随机变量，一种获得类幂数据的方法是：如下:y是在(0,1)中均匀分布的随机变量，另一个随机变量分布为P(x) = C*x**n (对于x在(xmin，xmax)中)。d\n", j+1, freq[j]); fflush(tmp);}
我决定用pylab来拟合这些数字，看看适合它们的最佳幂律是否为
浏览 0提问于2017-08-14得票数 1
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我试图从均匀分布产生幂律分布的数字，从0到1不等。我找到了两种方法，我不知道哪一种是对的，哪一种是错的。
当n在0和1之间时，第二种方法只给出了x0 =0和x1 = 1的良好结果。
浏览 2修改于2015-04-13得票数 1
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作为distribution_compare方法的结果，我获得了每个比较的(r，p)元组如下：
Fit.distribution_compare(‘幂律<
浏览 1修改于2018-03-14得票数 3
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