R의 지수 분포 및 멱 법칙 분포에 적합하고 더 나은 적합성 비교

Question

나는 파워 법칙 분포 및 지수 분포에 맞춰 더 나은 적합성을 선택해야하는 네트워크를 가지고 있습니다. 반환 예컨대 벡터 결과

degree.distribution (data, mode = "all", cumulative = FALSE) 

:

I는 차수 분포 데이터 패키지 degree.distribution 함수를 사용 igraph 자궁강 가지고

0.000000000 0.289772727 0.278409091 0.159090909 0.204545455 0.051136364 0.005681818 0.011363636 

나는 아래 igraph의 power.law.fit를 사용하여 피팅 시도 :

power.law.fit(deg.dist, impelementation = "plfit") 

$continuous 
[1] TRUE 

$alpha 
[1] 1.493625 

$xmin 
[1] 0.008 

$logLik 
[1] 10.32315 

$KS.stat 
[1] 0.1248314 

$KS.p 
[1] 0.9996425 

내 질문은 : 내가 그렇게뿐만 아니라 지수 분포에 데이터를 맞게하고 그 결과를 비교해야 비교 가능한 매개 변수를 반환하는 적합성을 만드는 방법을 찾고 있습니다. 권력 법에 맞는 것을 찾는 더 좋은 방법이 있다면, 나는 그것들을 시험해보기에 행복 할 것이다.

는

Answer 1

poweRlaw 패키지는 전력 법률 및 지수 분포를 맞는 감사드립니다. 첫 번째 vignette에서 일반적인 방법으로 첫 번째 예에서

install.package("poweRlaw") 

봐를 설치할 수 있습니다.