power-law

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    就像在Excel中我們可以分配一個分佈併爲它制定一個趨勢線(冪律),我怎樣才能計算出一個數組中的數組?

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    我試圖使用包poweRlaw繪製一些powerlaw適合。它似乎適用於單曲線。但我無法在同一個圖上繪製多個圖。 Ref:這個包裏有沒有辦法? [P.S.我是新手] set.seed(1) x1 <- ceiling(rlnorm(1000, 4)) x2 <- ceiling(rlnorm(1000, 2)) library(poweRlaw) pl_d = pl_data$new(

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    的Twitter最近announced,你可以通過輸入自己的追隨者近似高精度任何給定的Twitter用戶的級別以下公式計算: EXP($ A + $ b *日誌(FOLLOWER_COUNT)) 其中$ A = 21和$ b = -1.1 這顯然是一個很多比排序由跟隨用戶的整個列表計算給定用戶更高效。 如果您有來自不同社交網站的類似數據集,您如何得出$ a和$ b的值以適合該數據集?基本上是一些頻

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    我想知道腳本的輸出結果是否正確。 所以劇本(其中與度我所有的頂點的矢量存儲在X): x是 x [1] 7 9 8 5 6 2 8 9 7 5 2 4 6 9 2 6 10 8 x是某個網絡頂點度 - 像頂點1具有度7,頂點2具有9度等 X < - V2 摘要(X) library(igraph) split.screen(c(1,2)) screen(1) plot (tabulate

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    我想對R中的正態和雙重對數圖中的數據進行線性迴歸。 對於正常數據數據集可能是follwing: lin <- data.frame(x = c(0:6), y = c(0.3, 0.1, 0.9, 3.1, 5, 4.9, 6.2)) plot (lin$x, lin$y) 有我想要計算畫一條線用於線性迴歸只的數據點2,3和4 對於雙對數的數據數據集可能如下: data = data.fra

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    ...幫助和聯機文檔說函數scipy.stats.pareto.fit將變量數據集作爲擬合參數,並且可選地包括b(指數),loc,scale 。 結果來自三元組(指數,祿,比例) 從同一分佈生成數據應導致找到用於生成數據的參數(例如, (使用Python 3 colsole) $ python Python 3.3.0 (default, Dec 12 2012, 07:43:02) [GCC

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    我想,以適應功法的直方圖(更精確的帕累託分佈)。我用自己的功能做了它,在那裏我檢查差異的最小平方和。但這意味着我需要循環投擲所有的coefitients,這可能需要一些時間。另一個問題是我需要製作自己的數據列表,以便得到直方圖數據。 所以我正在尋找一個函數,它會返回由matplotlib.pyplot.hist()所做的數據列表,而不僅僅是一張圖片,而且我希望這個數據與pareto分佈abit的速

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    日誌日誌概率圖表我敢肯定,這是很容易,但我一直在撕裂我的頭髮試圖找出如何在R.做到這一點 我有一些數據,我想符合冪律分佈。爲此,您需要將數據繪製在日誌 - 日誌累積概率圖上。 y軸是數據頻率的LOG(或者對數概率,如果你喜歡的話),並且x軸是這些值的對數。如果它是一條直線,那麼它符合冪律分佈,而梯度決定了冪律參數。 如果我想要的數據的頻率,我可以只使用ECDF()函數: 我的數據集稱爲Profit

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    我有以下列表: [6, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 1, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 3, 2, 3, 3, 2, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0,

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    我想根據冪律分佈產生p2p網絡。如何在java中生成冪律分佈?它有任何圖書館嗎? 謝謝:)