如何在R中绘制度分布

Question

我想知道绘制度分布的脚本输出是否正确。

因此，脚本是（将所有顶点的度数的矢量存储在x中）：

x是

x
 [1] 7 9 8 5 6 2 8 9 7 5 2 4 6 9 2 6 10 8 

x是某个网络顶点的度数-像顶点1的度数为7，顶点2的度数为9，依此类推x <-v2 summary（x）

library(igraph)
split.screen(c(1,2))
screen(1)
plot (tabulate(x), log = "xy", ylab = "Frequency (log scale)", xlab = "Degree (log scale)", main = "Log-log plot of degree distribution")
screen(2)
y <- (length(x) - rank(x, ties.method = "first"))/length(x)
plot(x, y, log = "xy", ylab = "Fraction with min. degree k (log scale)", xlab = "Degree (k) (log scale)", main = "Cumulative log-log plot of degree distribution")
close.screen(all = TRUE)
power.law.fit(x, xmin = 50)

我的问题是对数-对数图似乎不正确-例如，我的整体分数为'7'8倍，因此对数-对数图上的这一点不应变成0.845（log 7）/ 0.903（log（ 8）如（x / y）？

此外，有人可以告诉我如何将线（对数对数刻度上的幂律）拟合到屏幕2中的图吗？

Answer 1

我对igraph软件包不熟悉，所以您不能帮助那个特定的软件包。 但是，这是一些用于在对数-对数图上绘制分布的代码。 首先一些数据：

set.seed(1)
x = ceiling(rlnorm(1000, 4))

然后，我们需要重新排列以获得逆CDF：

occur = as.vector(table(x))
occur = occur/sum(occur)
p = occur/sum(occur)
y = rev(cumsum(rev(p)))
x = as.numeric(names(table(x)))
plot(x, y, log="xy", type="l")

给

关于您的合适问题，我认为会出现差异是因为igraph使用MLE，而您正在执行简单的线性回归（不建议这样做）。

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有点儿麻烦，我已经开始研究用于拟合和绘制幂律的软件包 。 因此，使用此软件包，您将获得：

library(poweRlaw)

##Create a displ object
m = displ$new(x)
##Estimate the cut-off
estimate_xmin(m)
m$setXmin(105); m$setPars(2.644)

##Plot the data and the PL line
plot(m)
lines(m, col=2)