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plfit:用经验数据拟合幂律分布。该程序根据Clauset、Shalizi和Newman的方法,将幂律分布拟合到经验(离散或连续)数据上。幂律分布出现在许多科学感兴趣的情况下,对我们理解自然现象和人为现象有着重要的影响。不幸的是,幂律的检测和表征由于在分布尾部发生的大波动而变得复杂——分布的一部分代表大型但罕见的事件——以及难以确定幂律行为所处的范围。分析幂律数据的常用方法,如最小二乘法拟合,会对幂律分布的参数产生实质上不准确的估计,即使在这种方法返回准确答案的情况下,这些方法仍然不能令人满意,因为它们根本没有说明数据是否完全遵循幂律。我们提出了一个原则性的统计框架来识别和量化经验数据中的幂律行为。我们的方法结合了最大似然拟合方法和基于Kolmogorov-Smirnov(KS)统计量和似然比的拟合优度检验。我们通过对合成数据的测试来评估该方法的有效性,并与以前的方法进行了关键性的比较。我们还将所提出的方法应用于来自不同学科的24个真实世界数据集,这些数据集都被推测为遵循幂律分布。在某些情况下,我们发现这些推测与数据一致,而在另一些情况下,幂律被排除在外。


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