课程背景

在上一节课程中，我们学习了复杂网络中的典型代表——无标度网络的幂律分布规律。然而在2018年1月份，科罗拉多大学的两位学者Anna Brodio和 Aaron Clauset对其普适性发出质疑，他们发现在1000个真实网络中只有4%的网络通过了幂律分布的强检验，而67%的网络是不服从幂律分布的，包括之前研究多次提到的Facebook的朋友关系网络。他们认为真实世界网络显示出丰富多彩的结构，这可能需要新的理论模型来解释。随后，Barabási对这篇论文的概念界定、技术方法、判断标准都做出反驳，直言这项研究是失败的，无标度网络理论并未收到威胁。讨论仍在继续。那么究竟我们应该如何去计算现实生活中的参数并进行合理的检验呢？

本课程中将用具体的数据结合相关研究文献对幂律分布的参数估计和检验方法进行总结，既有成熟的公认的方法，也会讨论一些仍在接受检验的方法，为我们解决实际问题开阔思路。

课程目的

认真学习本课程，你能做到

• 了解关于幂律分布的回归方法

• 了解幂律分布的参数估计与检验方法

课程详情

本课程的主要内容有：

• 对数线性回归

• 非线性回归

• 其他修改的回归

• 极大似然估计与检验

• 似然比检验