【摘 要】
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针对包含饱和样本数据的频数幂律分布拟合, 提出一个新的幂律分布指数的极大似然估计方法的修正公式. 对比研究显示, 修正公式适用于剔除异常饱和值的 幂律频数拟合. 如果不
【机 构】
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中国科学院紫金山天文台,中国科学院暗物质与空间天文重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11173063和11233008)资助
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针对包含饱和样本数据的频数幂律分布拟合, 提出一个新的幂律分布指数的极大似然估计方法的修正公式. 对比研究显示, 修正公式适用于剔除异常饱和值的 幂律频数拟合. 如果不剔除饱和值, 幂律指数的估计只能使用修正前的公式, 其误差随幂律指数变化, 指数较小时误差较大. 由此建议, 对于包含饱和样本的频数分布拟合, 首先剔除异常的饱和值, 然后对剩余不含饱和值的子集使用修正公式进行参数估计.
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