power-law

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    就像在Excel中我们可以分配一个分布并为它制定一个趋势线(幂律),我怎样才能计算出一个数组中的数组?

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    我试图使用包poweRlaw绘制一些powerlaw适合。它似乎适用于单曲线。但我无法在同一个图上绘制多个图。 Ref:这个包里有没有办法? [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,你可以通过输入自己的追随者近似高精度任何给定的Twitter用户的级别以下公式计算: EXP($ A + $ b *日志(FOLLOWER_COUNT)) 其中$ A = 21和$ b = -1.1 这显然是一个很多比排序由跟随用户的整个列表计算给定用户更高效。 如果您有来自不同社交网站的类似数据集,您如何得出$ a和$ b的值以适合该数据集?基本上是一些频

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    我想知道脚本的输出结果是否正确。 所以剧本(其中与度我所有的顶点的矢量存储在X): x是 x [1] 7 9 8 5 6 2 8 9 7 5 2 4 6 9 2 6 10 8 x是某个网络顶点度 - 像顶点1具有度7,顶点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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    我想对R中的正态和双重对数图中的数据进行线性回归。 对于正常数据数据集可能是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) 有我想要计算画一条线用于线性回归只的数据点2,3和4 对于双对数的数据数据集可能如下: data = data.fra

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    ...帮助和联机文档说函数scipy.stats.pareto.fit将变量数据集作为拟合参数,并且可选地包括b(指数),loc,scale 。 结果来自三元组(指数,禄,比例) 从同一分布生成数据应导致找到用于生成数据的参数(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,以适应功法的直方图(更精确的帕累托分布)。我用自己的功能做了它,在那里我检查差异的最小平方和。但这意味着我需要循环投掷所有的coefitients,这可能需要一些时间。另一个问题是我需要制作自己的数据列表,以便得到直方图数据。 所以我正在寻找一个函数,它会返回由matplotlib.pyplot.hist()所做的数据列表,而不仅仅是一张图片,而且我希望这个数据与pareto分布abit的速

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    日志日志概率图表我敢肯定,这是很容易,但我一直在撕裂我的头发试图找出如何在R.做到这一点 我有一些数据,我想符合幂律分布。为此,您需要将数据绘制在日志 - 日志累积概率图上。 y轴是数据频率的LOG(或者对数概率,如果你喜欢的话),并且x轴是这些值的对数。如果它是一条直线,那么它符合幂律分布,而梯度决定了幂律参数。 如果我想要的数据的频率,我可以只使用ECDF()函数: 我的数据集称为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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    我想根据幂律分布产生p2p网络。如何在java中生成幂律分布?它有任何图书馆吗? 谢谢:)