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\u2013Rao下限较小。给出了详细的数值和实验结果，以说明该方法在不同条件下的性能以及与其他方法的比较。我们还表明，与基于均匀样本的vanilla方法相比，所提出的方法及其所需的特性（即，\u00a0较小的偏差、方差和Cram\u00e8r\u2013Rao下界）扩展到参数度分布，而不是幂律分布，例如指数度分布。所有的数值和经验结果都是可重复的，代码可以在Github上公开获得。\n<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1145\/3451166“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2021,5,19]]，”date-time“：”2021-05-19T17:08:53Z“，”timestamp“：1621444133000}，”page“：“1-28”，“update-policy”：“http://\/dx.DOI.org\/10.1145\/crossmark-policy”，“source”：”Crossref“，”is-referenced-by-count“：5，“标题”：[“基于友谊悖论抽样的幂律学位分布最大似然估计“]，”前缀“：”10.1145“，”卷“：”15“，”作者“：[{”给定“：”Buddhika“，”家庭“：”Nettasinghe“，”序列“：”first“，”affiliation“：[}”name“：”Cornell University，Ithaca，New York“}]}，{”given“：”Vikram“，”family“：”Krishnamurthy“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[{”name“：”Cornell University，Ithaca，New 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