拟合离散幂律分布的实用方案

幂律遍布统计物理和复杂系统，但传统上，这些领域的研究人员很少注意正确拟合这些分布。谁没见过（甚至展示过）一条完全弯曲的线伪装成幂律的对数 - 对数图？最近，Clauset 等人提出了一种方法来判断一组变量值的分布其尾部是否为幂律。他们过程的关键在于识别拟合成立的最小变量值，该值被选为经验分布与其最大似然拟合之间的 Kolmogorov-Smirnov 距离最小时的值。然而，研究表明，即使在幂律模拟数据的情况下，该方法也可能拒绝幂律假设。在此，我们提出了一种更简单的选择标准，并以更为复杂的离散幂律分布情况为例进行说明。