将基于卡方误差最小化的幂律和指数拟合添加到我的PDF
基于卡方误差最小化的幂律和指数拟合是一种用于对概率密度函数（PDF）进行拟合的方法。它可以通过最小化卡方误差来找到最佳的幂律和指数参数，从而使得拟合曲线与实际数据的分布最为接近。
幂律分布是一种常见的概率分布模型，它在描述许多自然和社会现象中都具有重要的应用。幂律分布的特点是在较小的值上有较高的概率密度，而在较大的值上有较低的概率密度。幂律分布可以用以下公式表示：
f(x) = C * x^(-α)
其中，f(x)是概率密度函数，C是归一化常数，x是变量，α是幂律指数。
指数分布是另一种常见的概率分布模型，它在描述一些随机事件的发生时间间隔时非常有用。指数分布的特点是事件发生的概率密度随时间的推移而指数级地减小。指数分布可以用以下公式表示：
f(x) = λ * e^(-λx)
其中，f(x)是概率密度函数，λ是指数分布的参数，x是时间。
将基于卡方误差最小化的幂律和指数拟合应用于PDF可以帮助我们更好地理解和描述数据的分布特征。通过拟合得到的幂律和指数参数，我们可以推断出数据的概率密度分布，并进一步分析其特征和应用场景。
在腾讯云的产品中，与PDF拟合相关的产品包括数据分析与挖掘服务、人工智能服务和大数据服务等。例如，腾讯云提供的数据分析与挖掘服务可以帮助用户进行数据建模和分析，从而实现对PDF的拟合和分析。具体产品和介绍链接如下：
- 数据分析与挖掘服务：提供了一系列数据分析和挖掘工具，包括数据建模、数据可视化、数据挖掘和机器学习等功能。详情请参考腾讯云数据分析与挖掘服务官方介绍页面：https://cloud.tencent.com/product/dma
- 人工智能服务：腾讯云提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等功能。这些服务可以帮助用户对PDF进行拟合和分析。详情请参考腾讯云人工智能服务官方介绍页面：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 大数据服务：腾讯云提供了一系列大数据处理和分析工具，包括数据仓库、数据计算、数据可视化等功能。这些工具可以用于对PDF进行拟合和分析。详情请参考腾讯云大数据服务官方介绍页面：https://cloud.tencent.com/product/cds
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3回答
我目前正试图找到一种方法，以计算适合于与MLE切断分布的幂律。分布情况如下：
正如你所看到的，我能够分别拟合整个分布(幂律匹配)和下界(exp拟合)。我没有搞清楚的是，如何拟合分布的上限(f.e。8<x< 100)。
对于poweRlaw包或任何其他R包，有什么方法可以这样做吗？我希望看到的是这样的东西(注意:这只是一个随机分布)：
代码(如有必要)：
#Power-Law
library("poweRlaw")
xmin1 <- 8
xmin2 <- 100
plf0 <- displ$new(deg)
plf0$setXmi
浏览 8提问于2017-07-15得票数 3
我有一个网络，我需要用幂律分布和指数分布来拟合，并比较它们，选择更好的拟合。
我使用igraph degree.distribution函数检索了学位分布数据：
degree.distribution (data, mode = "all", cumulative = FALSE)
它返回结果向量，例如
0.000000000 0.289772727 0.278409091 0.159090909 0.204545455 0.051136364 0.005681818 0.011363636
我尝试使用igraph的power.law.fit对其进行拟合，如下所示：
powe
浏览 4提问于2014-11-26得票数 1
我正在试验用模块来拟合经验数据的幂律。我创建了以下数据，这些数据遵循指数2的幂律分布：
x = range(1,1000)
y = []
for i in x:
y.append(i**(-2))
我期望拟合幂律有一个指数为2。然而，得到的指数与理论值有很大的偏差：
fitted_pl = powerlaw.Fit(y)
fitted_pl.alpha
Out[115]: 1.4017584065981563
你能告诉我为什么会发生这种事吗，或者指出我在这里做错了什么？
谢谢您的好意回答！
浏览 2提问于2013-08-11得票数 8
回答已采纳
您好，正如标题所暗示的，我一直在尝试添加一个指数和幂律适合我的PDF。如下图所示： 📷 我使用的代码生成底层图形： 📷 代码是这样的： a11=[9.76032106e-02, 6.73754187e-02, 3.20683249e-02, 2.21788509e-02,
2.70850237e-02, 9.90377323e-03, 2.11573411e-02, 8.46232347e-03,
8.49027869e-03, 7.33997745e-03, 5.71819070e-03, 4.62720448e-03,
4.1156
浏览 36提问于2020-09-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我一直在尝试使用MATLAB的拟合函数来拟合幂律分布：ns ~ s^-a (where ns is the probability density function; s is the empirical observation; and a is the scaling exponent)与我的经验数据(参见链接)。然而，我在获得可重现的解决方案时遇到了问题。如果不指定起始点，则每次运行都会得到不同的结果--尽管我使用的是相同的数据集。然后，当我指定一个起始点时，该函数会给出与我指定的起始点相同的结果。此外，无论我是否指定了诸如Levenberg-marquardt之类的算法，或者是否使用了
浏览 2提问于2019-10-16得票数 0
1回答
我使用的是在python (pycharm)中将数据绘制到powerlaw中的powerlaw分发包。我需要查看绘制的数据的图表。
我如何才能做到这一点？代码如下：
import powerlaw
fit = powerlaw.Fit(data)
print fit.power_law.alpha
print fit.power_law.sigma
print fit.power_law.xmin
R, p = fit.distribution_compare('power_law','exponential')
print R, p
fig2 = fit.
浏览 3提问于2017-05-21得票数 1
我想为scipy.stats.powerlaw例程提供一个负指数，例如a=-1.5，以便随机抽取样本：
"""
powerlaw.pdf(x, a) = a * x**(a-1)
"""
from scipy.stats import powerlaw
R = powerlaw.rvs(a, size=100)
为什么需要a>0，我如何提供负的a以生成随机样本，以及我如何提供归一化系数/变换，即
PDF(x,C,a) = C * x**a
文档在这里
谢谢!
编辑:我应该补充说，我正在尝试复制IDL的RANDOMP函数：
浏览 1提问于2013-07-26得票数 7
SShort：
GNUPlot比我的GSL代码更适合我的数据。为什么？
短：
我现在有点困惑，所以我的问题措辞可能不太好.随着我理解的提高，我会编辑这篇文章。
这个问题的最初标题是："g++编译具有-o1 -o2或-o3标志和浮点精度的代码“。
我相信我的代码有数值不稳定性。
GNUPlot比我的GSL代码更适合我的数据，这是令人惊讶的，因为我相信GNUPlot也使用GSL库？
长：
我编写了一些使用GNU科学图书馆的C/ C++代码。我的代码适用于非线性数据集的非线性函数。这样做的算法可能对浮点运算的顺序非常敏感，因为数值不准确的性质导致了数值舍入误差的积累。
问题：“这是否是使用优
浏览 7提问于2015-07-14得票数 4
1回答
我希望在Python中模拟Excel中的“Power”趋势线，以便在xy对数-对数散点图上拟合一条最佳拟合直线。
有一些关于如何实现这一点的讨论/选择，但是对于我所追求的东西来说，它们都过于复杂了(例如。github.com/keflavich/plfit)，或者需要超出我能力范围的数学知识。
我知道，使用你不完全理解的东西并不是一种好的做法，但这只是一个直观的比较。
有没有一种快速/简单的方法来实现它？
浏览 1提问于2015-03-11得票数 3
3回答
在过去的两天里，我一直在尝试将一条曲线拟合到以下数据集。正如你所看到的(从图像中)，数据本身形成了一条近乎完美的曲线，但我还没有找到一种方法来从数学上表示数据的插值和外推法。
y = c(0.2966, 0.2793, 0.2147, 0.1523, 0.1177, 0.1026, 0.0934, 0.0767,
0.0729, 0.0693, 0.0658, 0.0624, 0.0561, 0.0502, 0.0424, 0.04, 0.0356,
0.0335, 0.0316, 0.0279, 0.0231, 0.0217, 0.0203, 0.019, 0.02, 0.016,
浏览 1提问于2015-09-15得票数 3
回答已采纳
我需要一些关于powerlaw包()的基本帮助。
我有一份数据样本列表。当我使用powerlaw.plot_pdf(数据)时，我得到了一个图表(*抱歉，我不能在这里上传图表，因为我还没有足够的声誉)。
但是，当我自己尝试创建相同的图形时(使用下面的代码)：
ax.plot(data)
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')
我得到了一个不同的图表。
为什么会这样呢？也许我应该先对数据进行规范化(如果是-如何)？或者我错过了更重要的东西？(如果我没弄错，使用powerlaw.plot_pdf(数据)意味着在拟合之前绘制
浏览 0提问于2014-09-05得票数 0
1回答
伽玛归一化在HOG(梯度直方图)中的意义是什么？它和伽玛校正一样吗？因为我看到很多杂志说，在HOG中伽马归一化是图像强度的平方根。但与伽马校正公式不同。
浏览 2提问于2017-01-06得票数 1
1回答
我正在使用Jeff的powerlaw包来尝试将我的数据安装到powerlaw中。Jeff的软件包是基于Clauset al的论文，其中讨论了Powerlaw。
首先，关于我的数据的一些细节：
它是离散的(字计数数据)；
它严重偏左(偏高)
它是轻子(超额峰度大于10)
我到目前为止所做的一切
df_data是我的Dataframe，其中word_count是一个包含大约1000个字标记的单词计数数据的系列。
首先，我生成了一个fit对象：
fit = powerlaw.Fit(data=df_data.word_count, discrete=True)
接下来，我将我的数
浏览 1提问于2018-03-13得票数 3
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我有一个无向图(蛋白质-蛋白质相互作用网络，PPi)，我知道度分布近似于幂律分布。我想要创建1000个随机图，复制节点数、边数和“相似”幂律输出度分布。
我的真实图形g.lcc有：
> g.lcc
#IGRAPH UN-- 12551 166189 --
#+ attr: name (v/c), V3 (e/n)
到目前为止我所做的是：
#Calculate the alpha for my distribution
alpha <- power.law.fit(degree(g.lcc, mode="out"))
#$continuous
#[1] FALSE
浏览 4提问于2014-11-14得票数 3
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3回答
我想要将幂函数拟合到数据集上。我使用的方法是：
但结果是不可接受的:b= -0,001901，a= 7,26
我的数据集：
8553600 458.2
17193600 373.6
25833600 694.16
34646400 738.33
44064000 817.89
54259200 1040.67
67910400 1032.69
76291200 1222.1
84844800 1245.65
94089600 1217.44
102211200 1579.38
110592000 1859.24
118886400
浏览 0提问于2010-08-30得票数 0
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1回答
你好，我正在努力学习如何正确地使用lmfit，我认为我计算错了拟合错误。我在y上有一些有错误的数据，当我进行拟合时，我称之为这个(我尝试了一个简单的线性拟合)：
weight = 1/err
out = line_fit.fit(y, pars, x=x, weights = weight)
我假设这会计算出卡方，并使用分母中的误差。然而，它似乎不能正常工作。fit看起来很好，并且我得到了一个合理的误差值，但是如果我像err = 50*err这样故意增加错误，我就得到了一些完全合适的参数。但是很明显，现在参数上的误差应该大得多(通过误差公式的传播)，但它们是完全相同的。我做错了什么？
第二个问
浏览 7提问于2019-12-12得票数 0
3回答
我正在尝试拟合我一直在运行的模拟代码中的一些数据，以便找出幂律依赖关系。当我绘制线性拟合时，数据不能很好地拟合。
下面是我用来拟合数据的python脚本：
#!/usr/bin/env python
from scipy import optimize
import numpy
xdata=[ 0.00010851, 0.00021701, 0.00043403, 0.00086806, 0.00173611, 0.00347222]
ydata=[ 29.56241016, 29.82245508, 25.33930469, 19.97075977, 12.61276074
浏览 0提问于2012-04-17得票数 11
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我正在尝试将幂律分布与一些样本数据进行拟合。我正在尝试使用estimate_xmin()函数查找xmin。有人知道为什么我在尝试应用非函数时出现错误吗？
abs.logreturns <- as.data.frame(t(abs.logreturns))
x <- abs.logreturns
estimate_xmin(x, xmins = NULL, pars = NULL, xmax = 1e+05, distance = "ks")
错误消息：
Error in m$getDat() : attempt to apply non-function
浏览 8提问于2019-07-27得票数 0
1回答
我尝试使用包绘制一些幂律拟合曲线。它似乎适用于一条曲线。但我不能在同一张图上绘制多个图。在这个包中有什么方法吗？附言:我是个新手
set.seed(1)
x1 <- ceiling(rlnorm(1000, 4))
x2 <- ceiling(rlnorm(1000, 2))
library(poweRlaw)
pl_d = pl_data$new(x1)
plot(pl_d)
#Now fit the powerlaw
m = displ$new(pl_d)
#Estimate the cut-off
#estimate_xmin(m)
aaa <- estimat
浏览 0提问于2013-02-24得票数 4
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1回答
作为标题，我试图找到两个概率密度函数的交集来定位决策误差最小的最优决策点。
在我的例子中，一种分布是瑞利分布，另一种是里氏分布。
(你可以认为瑞利和里西亚都是高斯分布，因为我试图陈述的问题也会在高斯情况下发生。)
生成对应于每个pdf的两个向量。
Fs=1000;
x=linspace(0,20,Fs*20)
Ray=pdf('Rayleigh',x,1);
Ric=pdf('rician',x,3,1);
直观地，找出这两个pdf的交点。
我设定了一个门槛，比如说
epsilon=0.001;
并遍历两个向量的所有向量元素。
如果两个向量之间的元素差值小于该阈
浏览 2提问于2015-04-08得票数 2
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1回答
我正在处理不同国家家庭净收入总额的微观数据，在计算不平等指数之前，我想调整右尾，以考虑这些指数对高收入和高缺失的敏感性。因此，我正在尝试将右尾的幂律分布与poweRlaw包拟合。然而，我得到了一些关于Xmin的奇怪的估计。我使用了以下代码：
m_c1<-conpl$new(country2_1$hi100_eur)
est=estimate_xmin(m_c1)
m_c1$setXmin(est)
得到的Xmin是: 99863，但对于有问题的国家来说，这意味着大约是第25个百分位数。(在这种情况下，平均收入是223290，丹麦克朗)。实际上，绘制qqnorm可以观察到，右尾的偏差比估
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
我试着用指数函数来拟合我的数据 import numpy as np
def exponentional(k, alpha, k0, c):
return k0 * np.exp(k *-alpha) + c 我使用的是scipy.optimize的curve_fit， from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
uniq_deg = [2,...,103,..,203,...,307,...,506]
normalized_deg_dist = [0.99,...,0.43,..0.
浏览 20提问于2020-08-24得票数 1
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(对自引用标题表示歉意;)
我很想知道哪条曲线可以用来模拟(比如说)几个星期的规模--在线报纸单一新闻页面的“订婚生命周期”--网页浏览量。同样的模型也适用于堆栈交换问题视图！
我的直觉模型是，最初的访问量激增，因为一个新的、新鲜的页面非常明显，因为它被链接在主页中(也触发了社交媒体的重塑)，然后是长期访问行为，例如，通过其他网页的链接或通过搜索引擎访问该页面。
一种可能的方法是两个泊松过程之和(在一些典型的特征时间之后第一次关闭)。
另一种可能是使用指数衰减来捕捉感兴趣时间的衰减(内容的“新鲜度”会减弱，公共利益也会减弱)。
是否有人知道更好的替代方案或文献？
*我既不做日夜模特，也不做每周
浏览 0提问于2018-08-04得票数 4
1回答
我在用指数函数(Beer-Lambert定律)拟合我的数据时遇到了一些严重的问题。我正在使用的优化工具集函数产生了可怕的拟合：
function [ Coefficients ] = fitting_new( Modified_Spectrum_Data,trajectory )
x_axis = trajectory;
fun = @(x,x_axis) (x(1)*exp((-x(2))*x_axis));
start = [Modified_Spectrum_Data(1) 0.05];
nlm = nlinfit(x_axis,Modified_Spectrum_Dat
浏览 0提问于2017-09-23得票数 0
在下面的代码中，我想找到拟合参数v的值，我知道幂律关系应该适用于我的数据点。但是，当我拟合二次方程时，我得到了对我的数据点的最佳拟合。但是在二次方程中，什么是v？如果我符合权力法则，那么错误就很大，那么在这种情况下我该怎么办呢？
`import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import scipy
from scipy import optimize
fig = plt.figure()
ax= fig.
浏览 3提问于2019-10-24得票数 1
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当我使用lsqcurvefit校准任意函数的参数时，fun
fun = @(p,x)(p(1)./x .* 1./(p(3)*sqrt(2*pi)).*exp(-(log(x)-p(2)).^2./(2*p(3)^2)));
对于两种情况，p_in，p_out通过
opts = optimoptions('lsqcurvefit','TolX',1e-4,'TolFun',1e-8);
p0 = [1,1,1];
p_in = lsqcurvefit(fun,p0,xR_in,yR_in,[],[],opts);
p_out = lsqcurve
浏览 0提问于2019-04-04得票数 1
回答已采纳
“不适合”和“高偏差和低方差”之间的确切关系是什么？它们似乎是紧密相关的概念，但仍然有两个不同的东西。他们之间的确切关系是什么？
“过模”和“高方差和低偏差”也是一样的。一样，但不完全一样？
例如：
维基百科指出：
“偏差误差是学习算法中错误假设的误差。高偏差会导致算法忽略特征与目标输出(欠拟合)之间的相关关系。偏差是训练集对小波动的敏感性造成的误差。训练数据中的随机噪声(过度拟合)建模算法可能导致高方差。”
卡格尔说：
简而言之，不适当--高偏倚和低方差
数据科学：
简单地说，高偏倚意味着不合适
或者来自堆栈交换的另一个问题：
过拟合与高偏差相关，过度拟合与高方差相关
浏览 0提问于2022-12-20得票数 0
我试图将幂律与powerlaw.py相匹配：
data = [1.7, 3.2, 4.3, 2.1, 0.9, 3.3, 1.2, 4.3]
fit = powerlaw.Fit(data)
我收到警告了：
IndexError: 0-d arrays can only use a single () or a list of newaxes
(and a single ...) as an index
我还测试了中使用的数据，而且我总是遇到同样的问题。
为什么会发生这种事？
浏览 4提问于2014-08-17得票数 1
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2回答
如果我有一个有向图，每个顶点都有入度和出度。
通过绘制入度和出度与节点数的关系，从曲线上可以清楚地看出，它遵循幂律。
但是我怎么才能找到幂指数呢？
谢谢,
浏览 3提问于2017-10-27得票数 2
3回答
如何检查网络是否无伸缩性？
、、、、
给定一个无向NetworkX图graph，我想检查它是否是无比例的。
要做到这一点，据我所知，我需要找到每个节点的度数k，以及该度数P(k)在整个网络中的频率。由于度数的频率和度数本身之间的关系，这应该表示一条幂律曲线。
绘制我对P(k)和k的计算显示了一条预期的功率曲线，但当我对其进行双倍对数时，没有绘制一条直线。
下面的图是用1000个节点得到的。
代码如下：
k = []
Pk = []
for node in list(graph.nodes()):
degree = graph.degree(nbunch=node)
try:
p
浏览 4提问于2018-04-19得票数 6
1回答
我有一个3994日日志返回ptf的列表，我以图形的方式发现，一个很适合这些数据的发行版可能是Student发行版。
对于python，我使用(tdf, mu_t, sigma_t) = stats.t.fit(ptf)获得了参数，其中，特别是自由度tdf为3.36。我对研究尾巴的行为感兴趣，我知道学生的t分布是一种幂律分布。然后，我在日志图中以图形方式检查了它：
是的，我可以看到幂律，因为在某一点上有一个线性关系。现在，我知道幂律分布依赖于一个参数，比如说alpha，它直观地是日志图中图的斜率。我的问题是:在学生的情况下，我怎样才能找到权力法的阿尔法？它是否与学生的自由程度相吻
浏览 2提问于2016-01-21得票数 3
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2回答
我几乎是Python的新手，我正在尝试用lmfit拟合大学里的数据。Y变量的变量误差为3%。如何将该误差添加到拟合过程中？我改变了scipy的曲线拟合，在scipy中，这样做真的很容易，只需创建一个带有误差值的数组，并通过添加文本"sigma =code array“指定拟合时的误差。这是我当前的代码： from lmfit import Minimizer, Parameters, report_fit
import matplotlib.pyplot as plt
w1, V1, phi1, scal1 = np.loadtxt("./FiltroPasaBajo_1.t
浏览 53提问于2019-02-24得票数 1
回答已采纳
对于简单的x-y散点图，我可以使用R或gnuplot以何种方式应用幂拟合曲线？我有一个包含两列的文件。
浏览 1提问于2013-09-09得票数 3
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3回答
基于L1范数的多项式拟合
、、、
我有n个点(x0，y0)，(x1，y1)...(xn，yn)。N很小(10-20)。我想用一个低阶(3-4)多项式来拟合这些点: P(x)=a0+a1*x+a2*x^2+a3*x^3。
我使用最小二乘作为误差度量，即最小化f=(p0-y0)^2+(p1-y1)^2+...+(pn-yn)^2。我的解决方案是使用奇异值分解。
现在我想使用L1范数(绝对值距离)作为误差度量，即最小化f=|p0-y0|+|p1-y1|+...+|pn-yn|。
有没有什么库(最好是开源的)可以做到这一点，并且可以从C++调用？有没有可以快速修改以满足我的需求的源代码？
浏览 3提问于2013-06-12得票数 1
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3回答
由于我一直在做一些社会网络分析，我偶然发现了在网络程度上拟合概率分布的问题。
所以，我有一个概率分布的P(X >= x)，从视觉上看，它遵循指数截止的幂律，而不是纯幂律(直线)。
因此，假设幂律分布的指数截止方程是：
f(x) = x**alpha * exp(beta*x)
如何使用Python估计参数alpha和beta？
我知道scipy.stats.powerlaw包是存在的，他们有一个.fit()函数，但这似乎不起作用，因为它只返回绘图的位置和规模，这似乎只对正态分布有用吗？在这个软件包上也没有足够的教程。
我很清楚的实现，但它们似乎没有提供估计备用发行版参数的方法。
浏览 5提问于2012-01-30得票数 11
我用一些坏的幂律拟合数据集，数据在X和Y中有不对称的误差，我希望能够引入对拟合参数的约束(即不低于0，或者在某个范围内)。
使用Scipy.ODR，我可以很好地拟合数据，包括两个轴上的不对称误差，但是我似乎在文档中找不到任何方法来介绍我的拟合参数的界限，在线讨论似乎表明这个模块是完全不可能的：。
利用Lmfit，我也可以很好地拟合数据，并且可以给拟合的参数引入界。然而，在线讨论再次指出，Lmfit无法处理不对称的错误和两个轴上的错误。
在这种情况下，是否有某个模块，或者我缺少了其中一个模块，可以满足我的两个需求？非常感谢。
浏览 10提问于2022-10-10得票数 0
为什么我们使用平方残差而不是OLS估计中的绝对残差。
我的想法是，我们使用误差值的平方，这样，在拟合线以下的残差(然后是负的)，仍然可以加到正的误差上。否则，我们可能有一个0的错误，仅仅因为一个巨大的正错误可以取消一个巨大的负错误。
那么，为什么我们要把它整平，而不是只取绝对值呢？因为对较高的误差额外惩罚了(而不是2倍于1的误差，而是1的4倍)。
浏览 6提问于2019-11-12得票数 0
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我有两个变量x and y，我正在尝试使用来自scipy.optimize的curve_fit进行匹配。
符合数据的方程是y=a(x^b).形式的一个简单幂律。当I set the x and y axis to log scale，，即ax.set_xscale('log')和ax.set_yscale('log')时，数据似乎是合适的。
以下是代码：
def fitfunc(x,p1,p2):
y = p1*(x**p2)
return y
popt_1,pcov_1 = curve_fit(fitfunc,x,y,p0=(1.0,1.0)
浏览 7提问于2014-10-08得票数 0
回答已采纳
我正在尝试实现一个在之后生成图的算法。在此模型下，度分布遵循幂律：
P(k) ~ k^-λ
其中指数λ应该等于3。
为了简单起见，我将重点放在R代码上，在这里我使用igraph函数。然而，我使用的是 != 3，这似乎是一个广泛讨论的话题( ，)，但是我还没有找到一个令人满意的解决方案。
在R中，我使用igraph:::sample_pa函数生成一个遵循BA模型的图。在下面的可复制示例中，我设置了
# Initialize
set.seed(1234)
order = 100
v_degrees = vector()
for (i in 1:10000) {
g <- sample_
浏览 2提问于2018-08-18得票数 0
回答已采纳
假设我有一些经验上获得的数据：
from scipy import stats
size = 10000
x = 10 * stats.expon.rvs(size=size) + 0.2 * np.random.uniform(size=size)
它是指数分布的(带有一些噪声)，我想使用卡方拟合优度(GoF)测试来验证这一点。使用Python中的标准科学库(例如，scipy或statsmodel)并使用最少的手动步骤和假设，最简单的方法是什么？
我可以用以下条件来拟合模型：
param = stats.expon.fit(x)
plt.hist(x, normed=True, color=
浏览 1提问于2014-06-24得票数 18
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我有两组数据:峰值速度和振幅。这两个参数之间的关系不是线性的，在执行线性回归之前，我使用了对数(base10)图(这个过程被认为等同于幂律拟合)。
然而，当我将数据绘制成对数-对数比例图(两个轴都是对数比例)时，线性拟合对我来说似乎不是线性的。如何使用Matlab在对数-对数图中执行线性回归。
我已经附上了一张图表和我获得的线性拟合的图片。
任何帮助都是非常感谢的！
提前谢谢你！
浏览 1提问于2014-01-26得票数 2
3回答
我想在Python中将一个平面拟合到一组点(x，y，z)。我找到了各种答案，如果误差是相对于z轴测量的，如何进行拟合，但我想考虑正交方向的误差。我找到了下面的问题()，它解决了同样的问题--但我不清楚如何在Python语言中实现这一点(可能是用NumPy/SciPy)。关于数学推导的更多细节也可以在这里找到： (第2节)。
浏览 5提问于2020-09-02得票数 1
我试图根据我在这里读到的答案，使用两种不同的方法将直方图拟合为指数分布。我感兴趣的是获得分布的尺度参数的逆。 按照这里给出的答案(Histogram fitting with python)，我使用scipy.stats.expon发行版的fit方法。 import glob
import numpy as np
import scipy.stats as ss
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
fig, ax = plt.subplots(5, 1, sharex = True)
j = 0
for files
浏览 25提问于2020-04-28得票数 1
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嗨，我想计算斜率和截距的误差，这是由scipy.polyfit函数计算的。我对ydata有(+/-)不确定性，那么我如何将其包含在斜率和截距中计算不确定性？我的代码是，
from scipy import polyfit
import pylab as plt
from numpy import *
data = loadtxt("data.txt")
xdata,ydata = data[:,0],data[:,1]
x_d,y_d = log10(xdata),log10(ydata)
polycoef = polyfit(x_d, y_d, 1)
yfit = 10
浏览 2提问于2012-10-03得票数 5
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1回答
我有一个有id，x&y坐标的顶点向量，我想为我的顶点生成幂律图。Boost图提供幂律plod_iterator()，但是如何用我的顶点生成它。有人能帮忙吗？
浏览 0提问于2014-04-08得票数 0
我理解过拟合和欠拟合的直观含义。现在，给定一个基于训练数据训练的特定机器学习模型，您如何判断训练是过拟合还是欠拟合数据？有没有一种量化的方法来衡量这些因素？
我们能不能看看误差，然后说它是过拟合还是欠拟合？
浏览 0提问于2012-09-15得票数 4
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我试图找到一条曲线来拟合我的数据，它在视觉上似乎具有幂律分布。
我希望利用scipy.optimize.curve_fit，但无论我尝试什么函数或数据规范化，我得到的要么是RuntimeError (参数找不到或溢出)，要么是一条曲线，即使是远程的，也不适合我的数据。请帮我找出我在这里做错了什么。
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
df = pd.DataFrame
浏览 9提问于2016-12-13得票数 11
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在我看来是一样的，但我不确定。
更新:回想起来，这不是一个很好的问题。OLS指的是将一条线与数据相匹配，而RSS是OLS使用的成本函数。找出给出最小残差和平方误差的参数。它在OLS中被称为普通，指的是我们正在做线性拟合。
浏览 0提问于2016-04-28得票数 9
2回答
我的问题很简单。但我对应该选择哪种形式来拟合数据感到困惑。我正在使用scipy.optimize进行装配。我有如下图所示的表格数据：
哪种形式最适合这些数据？(例如抛物线、多项式、双曲线、幂等)
浏览 1提问于2015-03-04得票数 1
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