幂率分布（Power law distributions），有时也被称为 肥尾分布（heavy-tail distributions）、帕雷托分布（Pareto distributions）、Zipf分布（Zipfian distributions）越来越引起大家的关注。

胡海波先生作了一个很好的综述 [ http://www.cos.name/view.php?id=35&tid=56 ] 。

对于幂率分布的估计问题是个很复杂的问题（..., the empirical detection and characterization of power laws is made difficult by the large fluctuations that occur in the tail of the distribution. In particular, standard methods such as least-squares fitting are known to produce systematically biased estimates of parameters for power-law distributions and should not be used in most circumstances. [ A. Clauset, C.R. Shalizi, and M.E.J. Newman, "Power-law distributions in empirical data" E-print (2007). arXiv:0706.1062 ]）。

这里分享其中的幂率拟合和绘图的程序（附件），并给出实际操作的例子。

下载附件解压，在Matlab中进入该文件目录，在命令行输入： pl_demo 。即可得到结果。

 

有兴趣地可以参考Aaron Clauset  的网站： http://www.santafe.edu/~aaronc/powerlaws/

 power law distribution estimation (matlab)

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