Goodness-of-Fit
如何衡量/爭論趨勢線與冪律的擬合優度？
我有一些數據試圖擬合趨勢線。我相信數據遵循冪律，因此將數據繪製在對數軸上尋找一條直線。這導致了一條（幾乎）直線，因此在 Excel 中我為冪律添加了一條趨勢線。作為一個統計新手，我的問題是，現在對我來說，從“這條線看起來很合適”到“數字屬性”的最佳方式是什麼 證明該圖符合冪律”？
在 Excel 中，我可以得到一個 r 平方值，但鑑於我對統計的了解有限，我什至不知道這在我的具體情況下是否真的合適。我在下面添加了一張圖片，顯示了我在 Excel 中使用的數據圖。我對 R 有一點經驗，所以如果我的分析受到我的工具的限制，我願意接受有關如何使用 R 改進它的建議。
請參閱 Aaron Clauset 的頁面：
其中包含擬合冪律的代碼鏈接（Matlab、R、Python、C++）以及您應該首先閱讀的 Clauset 和 Shalizi 的論文。
您可能想先閱讀報紙上的 Clauset 和 Shalizi 的博客文章：
最後一個鏈接的摘要可能是：
- 許多分佈在對數圖上為您提供直線。
- 濫用線性回歸讓嬰兒高斯哭了。
用最小二乘法在對數圖上擬合一條線是個壞主意。
- 使用最大似然估計縮放指數。
- 使用擬合優度來估計縮放區域的開始位置。
- 使用擬合優度檢驗來檢查擬合優度。
- 使用 Vuong 的測試來檢查替代方案，並為失望做好準備。