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如何在 Python 中使数据正确符合幂律?
我正在考虑Moby Dick 小说中独特单词的出现次数 http tuvalu santafe edu 7Eaaronc powerlaws data htm并使用powerlaw蟒蛇包 https pythonhosted org pow
python
r
Math
statistics
powerlaw
画家难题 - 从第一原理进行算法估计
这个问题是基于从2001年开始 A guy 找到了一份街头油漆工的工作 在路中间画虚线 第一天他完成了 300 码 第二天完成了 150 码 第三天甚至更少 老板很生气 要求一个解释 我无能为力 那家伙说 我每天都离油漆罐越来越远 我的问题
Algorithm
Analysis
Estimation
powerlaw
如何在 R 中绘制度分布
我想知道绘制度分布的脚本的输出是否正确 所以脚本是 其中带有我所有顶点度数的向量存储在 x 中 x is x 1 7 9 8 5 6 2 8 9 7 5 2 4 6 9 2 6 10 8 x 是某个网络顶点的度数 例如顶点 1 的度数为 7
r
plot
distribution
powerlaw
幂律与其他分布的比较
我正在使用 Jeff Alstott 的 Python powerlaw 包来尝试使我的数据符合幂律 Jeff 的软件包基于 Clauset 等人讨论幂律的论文 首先 我的数据的一些详细信息 它是离散的 字数数据 它严重向左倾斜 高偏度 I
python
powerlaw
使用 powerlaw 包对截止分布进行幂律拟合
我目前正在尝试找到一种方法来计算 MLE 截止分布的幂律拟合 分布如下 正如您所看到的 我能够分别拟合整个分布 幂律拟合 和下限 exp fit 我没能弄清楚的是如何拟合分布的上限 例如 8 有什么办法可以做到这一点poweRlaw包还是任
r
Graph
datafitting
MLE
powerlaw
python scipy stats 帕累托拟合:它是如何工作的
帮助和在线文档说函数 scipy stats pareto fit 将要拟合的数据集作为变量 以及可选的 b 指数 loc scale 结果以三元组形式出现 指数 loc 标度 从相同的分布生成数据应该导致拟合找到用于生成数据的参数 例如
python
scipy
powerlaw
如何在 R 中从具有 Pareto 尾部的对数正态分布生成样本?
我想从 R 中具有 Pareto 尾部的对数正态分布生成样本 有人可以帮助我吗 谢谢 我不确定这就是您要找的内容 但是有大量关于双帕累托对数正态分布或 so ca led dPlN 主题的文献 看this and this and this
r
powerlaw
使用 ODR 拟合数据中的上限和不对称误差的 Python 幂律
我正在尝试使用 python 将一些数据拟合到幂律中 问题是我的一些点是上限 我不知道如何将其包含在拟合程序中 在数据中 我将上限设置为 y 的误差等于 1 而其余的要小得多 您可以将此错误设置为 0 并更改 uplims 列表生成器 但拟
python
curvefitting
datafitting
modelfitting
powerlaw
R 中的线性回归(正态数据和对数数据)
我想在 R 中对正态图和双对数图中的数据进行线性回归 For 正常数据数据集可能如下 lin lt 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 我想仅计
r
plot
linearregression
curvefitting
powerlaw