Advertisement

dudufenbu.zip_度分布与幂律分布拟合及检验

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一种分析和理解复杂网络中节点度分布的方法，包括如何使用幂律分布进行拟合，并介绍了验证这种分布假设的有效统计测试。适合对网络科学感兴趣的科研人员和技术爱好者学习参考。 这段文字描述了计算复杂网络中的度及其分布，并进行幂律检验以判断是否符合幂律分布。同时，还会给出拟合结果及相应的拟合分布图。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • dudufenbu.zip_度分布与幂律分布拟合及检验
    优质
    本资源提供了一种分析和理解复杂网络中节点度分布的方法，包括如何使用幂律分布进行拟合，并介绍了验证这种分布假设的有效统计测试。适合对网络科学感兴趣的科研人员和技术爱好者学习参考。 这段文字描述了计算复杂网络中的度及其分布，并进行幂律检验以判断是否符合幂律分布。同时，还会给出拟合结果及相应的拟合分布图。
     
  • 幂律分布的曲线拟合
    优质
    幂律分布的曲线拟合研究探讨了如何使用数学方法对符合幂律分布的数据进行有效分析和模型构建，以揭示数据背后的规律性和系统特征。 在对数-对数坐标轴上绘制经验分布及其拟合的幂律分布。
     
  • 使用MATLAB绘制幂律分布拟合的图形- power-law: 用于拟合幂律分布的Matlab代码
    优质
    这段代码是为那些需要分析和展示数据中幂律分布特征的研究者设计的。通过使用MATLAB，用户可以轻松地对数据进行幂律分布拟合，并绘制相应的图形，以便更直观地理解数据特性。此工具包提供了一个简单而有效的方法来处理具有长尾特性的复杂数据集。 MATLAB中的`randht.m`函数用于生成符合幂律、指数、对数正态、拉伸指数或具有截止点的幂律分布的随机连续值。此文件包含了如何使用该功能的信息，用户可以在Matlab提示符下输入“helprandht”以获取更多信息。 另一个重要的代码是`plfit.m`，它用于拟合幂律分布，并实现了离散和连续的最大似然估计器来适应数据集中的幂律分布。此外，此函数还提供了一种基于拟合优度的方法来确定缩放区域的下限。使用信息也包含在文件中；用户可以在Matlab提示符下输入“helpplfit”以获取更多信息。 `plplot.m` 函数用于可视化拟合后的数据，在对数-对数坐标轴上绘制经验分布和拟合的幂律分布，以便更好地理解数据与模型之间的关系。该函数也是应多次请求而编写，用户可以在Matlab提示符下输入“helpplplot”以获取更多信息。 最后是`plvar.m` 函数用于估计由 `plfit` 找到的参数不确定性。这个非参数方法同时适用于连续和离散的情况，并且使用信息同样包含在文件中；用户可以在Matlab提示符下键入 “helpplva” 以获得更详细的说明。
     
  • 幂律分布于复杂网络中
    优质
    简介：本文探讨了幂律分布在复杂网络中的应用与意义，分析其对节点度分布的影响及在网络拓扑结构形成机制上的作用。 在学习复杂网络的过程中会遇到幂律分布的问题。这里提供一个计算幂律分布的有效代码示例，确保该代码能够顺利运行。
     
  • MATLAB_RAR_卡方检验_卡方拟合_分布拟合
    优质
    这段内容主要介绍如何使用MATLAB进行RAR格式数据的处理，并详细讲解了卡方检验、卡方拟合及分布拟合的方法和应用。 卡方检验用于评估数据是否符合特定分布，例如正态分布、对数正态分布、高斯分布、瑞利分布以及韦伯分布等。这些分析包含了数据检测及统计原理与方法的应用。
     
  • matlab分布拟合_fit_func.rar_威布尔与正态分布的拟合
    优质
    本资源提供MATLAB代码用于拟合数据到威布尔和正态分布模型。文件包括自定义函数_fit_func，帮助用户分析并理解其数据集的概率分布特性。适合研究及工程应用。 用于数据拟合的分布包括威布尔分布、正态分布和对数正态分布。
     
  • Logistic回归模型中拟合优度检验的无偏分布分析
    优质
    本研究探讨了逻辑回归模型中的拟合优度问题，着重于无偏估计方法及其统计特性分析，旨在提供更准确的模型评价标准。 逻辑回归模型已成为研究二进制响应变量之间关联的常用方法。它的广泛应用得益于其易于应用和解释的特点。关于Logistic回归模型拟合优度评估的研究吸引了许多科学家和研究人员的关注。拟合优度测试是确定所建立模型适用性的重要手段，在logistic回归分析中提出了多种评估拟合优度的方法，但有关这些统计量的渐近分布特性研究相对较少，需要进一步探索。本项工作将专注于探讨拟合优度检验的渐近行为，并对不同全局拟合优度测试方法进行比较和仿真验证。
     
  • 复杂网络中幂律分布的Matlab仿真程序
    优质
    本简介提供了一段用于在复杂网络中模拟幂律分布现象的Matlab代码。该程序能够帮助研究人员和学生理解并分析网络结构中的重要特性，如节点度分布等。 关于复杂网络中的无标度网络幂律分布的MATLAB仿真程序，希望能对大家有所帮助！
     
  • 用Python代码绘制社交网络图的幂律分布
    优质
    本篇文章介绍如何运用Python编程语言来分析和可视化社交网络中的幂律分布特性。通过具体的代码示例，读者可以了解并实践从数据收集到图形绘制的整个流程，从而深入理解社交网络结构背后的数学原理及其广泛应用。 这是一段用于绘制大规模社交网络图幂律分布曲线的Python代码。
     
  • Kolmogorov-Smirnov 检验用于验证数据分布是否符合高斯分布和瑞利分布
    优质
    简介：本文探讨了使用Kolmogorov-Smirnov检验来评估一组观测数据是否与理论上的高斯分布或瑞利分布相符，为数据分析提供了有力的工具。 这段代码是在数学建模比赛中编写用于判断给定数据的分布特性。压缩包里包含了待验证的数据集。由于我也是编程新手，因此在代码中添加了详细的注释以帮助理解。 该m文件分别对产生的标准高斯分布数据和瑞利分布数据进行了验证，以此来检验所写代码的有效性。最后使用数学建模提供的具体数据进行假设检验。值得注意的是，在检验瑞利分布时需要先估计尺度参数（即参数估计）。 此代码易于理解和操作，并且可以扩展到其他类型的分布检验中去。需要注意的是，用于判断的数据是二维矩阵形式，并在MATLAB 2020a环境中完成相应的工作。