power-law

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Pythonを使用して指数関数の法則のパラメータを推定する方法は？以下の記事は指数関数的に切り捨て指数法則の方程式があり

：ゴンザレス、M. C.、イダルゴ、C. A.、& Barabasi、A. L.（2008）。個々の人間のモビリティパターンを理解する。 Nature、453（7196）、779-782。このような：それが指数切り捨てべき乗則です。 rg0、beta、Kの3つのパラメータがあります。ユーザーの回転半径（rg）がいくつかあり、Githubにアップロードしました。radius of gyrati

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ネットワークの次数分布に適合する入力

Rを使用して、ネットワークの次数分布がスケールフリープロパティのべき乗則のように動作するかどうかをテストしたいと思います。それにもかかわらず、私はさまざまなやり方でこれをやっている人たちを読んできました。一つの混乱する点は、そのモデルで使うはずのものです。私は、例えば、Barrabasiがべき乗則を「相補累積分布度」の度合い(see Advanced Topic 3.B of chapter 4

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ODRを使用したデータの上限と非対称エラーによるPythonの法則の適合

私はpythonを使用してべき乗則にいくつかのデータを収めようとしています。問題は、私のポイントのいくつかが上限にあることです。フィッティングルーチンにどのように含めるべきか分かりません。データでは、残りの部分がはるかに小さい場合、yの誤差として上限を1に設定しました。このエラーを0にしてuplimsリストジェネレータを変更することができますが、フィットはひどいです。コードは以下の通りです：

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電力法poweRlawパッケージによるカットオフ分布の適合

現在、MLEによるカットオフ分布のべき乗則を計算する方法を見つけることを試みています。次のように分布が見える：あなたが見ることができるように、私は別に全体の分布（べき乗則フィット）とも下限（EXP-フィット）をフィットすることができました。私が把握していないのは、分布の上限にどのようにフィットするか（fx < 100）です。 poweRlawパッケージまたは他のRパッケージでこれを行う方法はあり

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グラフの累乗則の指数を計算する方法

私は有向グラフを持っていて、各頂点の度合いと外れ度があります。ノードの数を含む度数と外れ度をプロットすることは、このin/out-degreeを持ちます。これは、法則に従う曲線から明らかです。しかし、私はどのように低電力指数を見つけることができますか？ my_fit <- fit_power_law(degree(my_graph, mode = "all"), implementation

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パンダ：頻度分布に基づいてパワーロウに続くデータフレームの列を2つに分割する方法は？

私は5列の100万レコードのデータフレームを持っています。 unique_index,name,company_name,city_id,state_id 欄company_nameには100k個の固有レコードがあります。これは権力の法則に従います。トップ5000 company_namesはレコードの70％をカバーしています。私は、データの先頭5000に、残りのセットから貢献する企業からの

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累乗法則フィッティングscipy、numpy not working

私のデータにべき乗則曲線を当てはめる際に問題が発生しました。私は2つのデータセットしている：bins1とカーブフィッティングnumpy.linalg.lstsqを使用して、中に細かい演技bins2 bins1（私はその後、べき乗則方程式を得るためにnp.exp(coefs[0])*x**coefs[1]を使用）一方、bins2は奇妙な演技されますどちらのデータも、excelが私に見せているもの

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非常に大きなデータセットのためにRでpoweRlawパッケージを使用するには？

私はそのため私はRでpoweRlawパッケージを使用しています45万行ベクトルにべき乗則にフィットしています：https://arxiv.org/pdf/1407.3492.pdfプロセスの最も計算集約的な部分がで行われた、下限を推定している estimate_xmin()機能。それは多くの時間がかかります。コードは（wがベクトルであるとc_plは「連続電力-法則」から来ている）このように書きま

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MatLabのべき乗則、非正の値のエラー

こんにちは、私はこれを実行すると、私はMATLABのフィット機能が fo = fit(log2(x(:)),log2(y(:)),'power1'); plot(fo,'g'), hold on を使用して私のデータへの電力モデルに合うようにしようとしているが、私はエラーを取得 Error using fit>iFit (line 282) Cannot fit Power functio