タグ付けされた質問 「zipf」

私は興味のある結果が二分されglmnetているLASSO回帰の使用に手を出し始めています。以下に小さな模擬データフレームを作成しました。 age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) m_edu <- c(0, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 0, 1) p_edu <- c(0, 2, 2, …

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クエリの頻度はいくつかありますが、Zipfの法則の係数を推定する必要があります。これらはトップ周波数です： 26486 12053 5052 3033 2536 2391 1444 1220 1152 1039

25 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf 

Zipfの推定パラメーターに問題があります。私の状況は次のとおりです： サンプルセットがあります（Zipf分布に従う必要がある呼び出しを生成する実験から測定）。このジェネレーターが実際にzipf配布で呼び出しを生成することを示す必要があります。既にこのQ＆Aを読みました。一連の最高周波数からZipfの法則係数を計算する方法は？しかし、トランケートされたディストリビューションを使用しているため、悪い結果に達しています。たとえば、生成プロセスの「s」値を「0.9」に設定した場合、報告されたQ＆Aに記載されている「s」値を推定しようとすると、0.2 caに等しい「s」が得られます。これは、TRUNCATEDディストリビューションを使用していることが原因だと思います（zipfを切り捨てポイントで制限する必要があります。右側が切り捨てられます）。 切り捨てられたzipf分布でパラメーターを推定するにはどうすればよいですか？

10 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf