У меня есть некоторые данные, которым я пытаюсь соответствовать линию тренда. Я полагаю, что данные соответствуют степенному закону, и поэтому нанесли данные на оси логарифма в поисках прямой линии. Это привело к (почти) прямой линии, поэтому в Excel я добавил линию тренда для степенного закона. Поскольку я новичок в статистике, мой вопрос в том, каков теперь лучший способ для меня перейти от «хорошо, что линия выглядит так, как будто она хорошо вписывается» в «числовое свойство доказывающее, что этот график соответствует степенному закону»?
В Excel я могу получить значение r-squared, хотя, учитывая мои ограниченные знания статистики, я даже не знаю, действительно ли это подходит для моих конкретных обстоятельств. Я включил изображение ниже, показывающее график данных, с которыми я работаю в Excel. У меня небольшой опыт работы с R, поэтому, если мой анализ ограничен моими инструментами, я открыт для предложений о том, как улучшить его с помощью R.
источник
Ответы:
Смотрите страницу Аарона Клаузета:
в котором есть ссылки на код для подгонки степенных законов (Matlab, R, Python, C ++), а также статья Клаузет и Шализи, которую вы должны прочитать в первую очередь.
Возможно, вы захотите сначала прочитать записи блога Клаусета и Шализи на бумаге:
Резюме последней ссылки может быть:
источник
Если вам интересны двумерные степенные функции (в отличие от одномерных степенных распределений), то
Warton et al. « Двусторонние методы подгонки линии для аллометрии ». Biol. Ред. 81, 259-201 (2006)
отличная ссылка. В этом случае регрессия - это правильное решение, хотя могут быть некоторые исправления (OLS или RMA и т. Д.) В зависимости от того, что вы хотите, чтобы означали результаты регрессии.
источник