如何用Python估计幂律分布的指数？
我现在在做一些网络分析，想要估算一个关于平均聚类系数和节点度数的幂律分布的指数。最好的方法是最大似然估计（MLE）。
我知道这里有类似的代码实现：http://tuvalu.santafe.edu/~aaronc/powerlaws/
不过，他们实现的代码主要是用来绘制一个曲线，显示的是 Pr(X >= x) 和 x 的关系，其中 x 是某个特定序列中的一个节点。换句话说，Pr(X >= x) 是指在 X 中，有一个节点的值等于或大于 x 的概率。
我已经在网上搜索了好几天，但还是没找到可以用来估算幂律分布指数的工具，特别是给定两个数值序列的情况下。
提前谢谢大家。
2 个回答
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你可以看看 scipy.optimize 这个库。如果你一定要使用最大似然估计，那就先定义一个似然函数，然后用 fmin() 函数来找到 -似然的最小值（也就是似然的最大值）。如果你可以用其他方法的话，可以考虑使用 curve_fit()（这个方法是通过最小二乘法来拟合的）。
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我知道这可能有点晚了，但你可以看看最近发布的 `powerlaw` 这个包。它里面有一个 iPython notebook，里面有一些可以运行的例子和图示。