【问题标题】:How good is the fit? Python Powerlaw Package合身有多好? Python 幂律包
【发布时间】:2015-02-25 14:52:02
【问题描述】:

我使用 python 包 powerlaw 制作了适合我的数据的幂律,其中包含一个简单的:powerlaw.Fit(Weights, xmin= min(Weights)) 其中权重是我的数据。 我使用了distribution_compare 并获得对数正态是最合适的。但现在我想知道这种适合度有多好,不是与其他发行版相比,而是与它本身相比。 包中有什么方法可以告诉我这样的事情吗?它是如何用数据实现的? 提前致谢。

【问题讨论】:

  • 我不知道幂律包,但你正在寻找的是卡方检验。阅读更多关于拟合优度的信息here。 chisquare 的 scipy 实现需要观察值,并且您可以选择发送预期值(这将是您的适合)。

标签: python power-law


【解决方案1】:

powerlaw 包没有任何方法可以直接计算拟合的 p 值。 (与 a. Clauset et al. 2009 使用的 MatLab 函数一样)

还有另一个 Python 实现的 Clauset 等。 2009 年,它具有可用于计算 p 值的函数。它可以在github 上找到。函数是plpva。

但是,plpva 函数非常慢,并且会给出误导性的结果。请参阅issue with it。

阅读更多关于 powerlaw 在 Clauset 等人中使用的方法。 2009 年。

【讨论】:

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