差分幂律、对数正态和拉伸指数 (Weibull) 函数

计算科学 统计数据
2021-12-01 09:07:08

我目前正在将上述函数拟合到我的数据中,并且我可以观察到,对数正态和 Weibull 都比幂律更适合。在文献中,经常有人建议,很难区分这些功能,但我可以在我的数据中。

不过,我并不完全理解它们之间的区别。我可以从这些结果中推断出生成数据的底层过程的解释。

希望可以有人帮帮我。

1个回答

请参阅Peter Dodds 教授教授的复杂系统课程中的这些讲义。它与文学等有一些很好的联系。

简而言之,随机乘法增长可以导致对数正态分布,并且可以在数据集中强制执行某些事情(除其他外,出现的最少次数,请参阅参考资料中的一些精彩文献!)这可能导致幂 -规律分布。

正如 AJK 所提到的,这可能是一件棘手的事情,您可能知道有整个研究小组(通常归类为复杂系统小组)致力于确定导致不同分布的原因以及如何对它们进行分类。这里有着丰富的历史。