파이썬을 사용하여 거듭 제곱 분포의 지수를 추정하는 방법은 무엇입니까?

Question

현재 네트워크 분석을하고 있는데 평균 클러스터링 효율 대 노드 차수의 지수 함수 분포의 지수를 추정하고 싶습니다. 바람직한 방법은 최대 우도 추정하다 (MLE)

I 알 유사한 코드 여기 구현되었습니다 http://tuvalu.santafe.edu/~aaronc/powerlaws/

그러나,이 구현 코드 X 대 곡선 잠을 (X> = X) 플롯 구체적이고 여기서 x는 주어진 순서의 노드입니다. 즉, Pr (X> = x)는 x와 같거나 큰 X에 노드가있을 확률입니다.

나는 인터넷 검색을 며칠 동안했는데 아직 어떤 도구를 찾을 수 없었습니다. 두 개의 값 시퀀스가 ​​주어진 지수의 분포를 지수로 산정한다.

미리 감사드립니다.

Answer 1

scipy.optimize을 살펴보십시오. 최대 우도를 사용해야하는 경우, 우도 함수를 정의하고 fmin()을 사용하여 최소 우도 (= 우도의 최대 값)를 찾습니다. 다른 방법을 사용할 수 있다면 curve_fit() (최소 제곱 피팅을 사용)을 고려하십시오.

Answer 2

최근에 출시 된 'powerlaw'패키지에 대해 늦어 졌을 수 있습니다. 그것은 작동 예제와 그림으로 iPython notebook 있습니다.