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확장된 확률 및 통계 기능

소셜 네트워크 모델링

시프트 된 Gompertz 분포는 독립 지수 분포와 극한 분포를 따르는 확률 변수 최대값의 분포입니다. 이 분포는 소셜 네트워크에서 관심의 증가와 감소 모델링에 사용할 수있습니다. 시프트 된 Gompertz 분포의 CDF는 다음의 형태를 취합니다.

In[1]:=
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CDF[ShiftedGompertzDistribution[\[Lambda], \[Xi]], x]
Out[1]=

Google Trends에서 Facebook에 대한 관심을 매주 기록합니다.

In[2]:=
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ts = TemporalData[TimeSeries, {CompressedData[" 1:eJyFz2tPwjAUBmDA+7wRNCpeQBTRiAGvXLoNYYytPW03QHSybiYav/tX/Ume GRO/mPg0p+l72pykpbeP8VsmlUqlsT5xS/8n82smM/Nt9sdcYv4vC2gxoWlL mqYto5WVVbS2tp7N5nK5jY3N7Z2tnXx+d3dvbx/XQbFwUCgUi4eHpdLRcbl8 UjmtnJ1XqxeoVqvV65dX9cvrZvP2pnHXaLUbjWaLIJMYuk4MwzTNTue+1+1a qO9a9qA/cPq2PRg4ILnLgHPGgLkuABfSdRyHUs5AAghvyD3peb4U+IhLJoCB NxLUk0JwgXcCRNIT2AYpPS4YByo5cGBsFL+oOFaRCqP4/VWpOFQqCKbhVEXh 9BmFKopjTFEQBs9PweRxNHkYj/yh7/ueEHI8xDGAg7AAqMsodRw3OTP2HWxK XfyFbVl2z+p2kGn1jATRSZsQXW+RNkpSmxjkC/7xXxc= "], { TemporalData`DateSpecification[{2006, 8, 26, 0, 0, 0.}, { 2015, 7, 11, 0, 0, 0.}, {1, "Week"}]}, 1, {"Continuous", 1}, { "Discrete", 1}, 1, { ValueDimensions -> 1, DateFunction -> Automatic, ResamplingMethod -> {"Interpolation", InterpolationOrder -> 1}}}, True, 314.1];
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In[3]:=
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DateListPlot[ts, ImageSize -> Medium, PlotTheme -> "Detailed", Filling -> Axis]
Out[3]=

데이터를 시프트 된 절단 Gompertz 분포에 맞춥니다.

In[4]:=
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rawcounts = ts["Values"]; length = Length[rawcounts]; x = Range[length] - 0.5; wdata = WeightedData[x, rawcounts];
In[5]:=
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edist = EstimatedDistribution[wdata, TruncatedDistribution[{0, length}, ShiftedGompertzDistribution[\[Lambda], \[Xi]]], {{\[Lambda], 1}, {\[Xi], 6}}]
Out[5]=

데이터에 대한 모델의 예측을 비교합니다.

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In[6]:=
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counts = Total[rawcounts] PDF[edist , x]; DateListPlot[{rawcounts, counts}, {ts["FirstDate"], Automatic, "Week"}, Filling -> Axis, PlotLegends -> {"data", "model"}, ImageSize -> Medium, PlotTheme -> "Detailed"]
Out[6]=

관련 예제

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