如果你看到本帖，哦那恭喜你，其他帖子就不用看了，我都替你筛选过了，都用处不大，没有一个能实际求出参数的，都是生成随机分布的点，然后做拟合，然后就没然后了，把人能气死，别提了就，要么就是给你介绍一堆什么是幂律分布，我都都要求参数了你还给我讲道理，这不扯淡么。
总结一下，幂律分布主要求两个参数，一个是系数C，一个是求幂指数，一般是负值。
方法一：线性拟合倒推
1、公式推导
验证幂律分布的办法就是对坐标轴XY同时取对数，如果是一条直线就服从幂律分布。如上图所示。上边的图是用ORIGIN画出来的，origin会有这条直线的参数，直线的系数就是幂指数，截距就是幂率分布的系数。这个在excel中也能做
具体Origin和excel中怎么做下边会介绍，R方就是评估指标拟合优度。这种情况只适用与你的数据真的是很服从幂律分布，真的就是一条直线。如果是如下这种情况，误差就很大。
所以说就要用如下辆种方法
方法二：最小二乘法
该方法用graphpad和origin都可以，方法先绘制散点图，再做曲线拟合，而最小二乘法就是一种曲线拟合求最优参数的方法。不对坐标轴取对数，直接捏概率密度函数图或者分布函数图。
如此一来R方也大了，说明拟合更好了。数据也会更准确。
方法三：最大似然估计
本方法需要用到Python的第三方库powerlaw，直接搜索说明文档即可，这里不做赘述。
最后贴上视频教学：/video/BV1GU4y1T79k/
视频讲得很清楚每个步骤比我贴图片要好，软件具体使用教程很多，总之一句话“有手就行”。有问题留言，看到就回复。
