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大規模データに対するべき分布性の確認方法
https://osu.repo.nii.ac.jp/records/208
https://osu.repo.nii.ac.jp/records/2089268b007-7410-4ae7-a46d-847982c97222
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
KJ00006133959.pdf (2.4 MB)
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| Item type | 紀要論文(ELS) / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2010-02-01 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 大規模データに対するべき分布性の確認方法 | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Verifying Power-Law Distribution in Empirical Data | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | べき分布 | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 離散 | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | コルモゴロフ-スミルノフ検定 | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 最尤法 | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Power-Law Distributio | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Discrete | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Kolmogorov-Smirnov Test | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Maximum Likelihood | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||
| item_2_description_1 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | P(論文) | |||||||
| 記事種別(日) | ||||||||
| 論文 | ||||||||
| 記事種別(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Article | ||||||||
| 著者名(日) |
井上, 寛康
× 井上, 寛康
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| 著者名よみ |
イノウエ, ヒロヤス
× イノウエ, ヒロヤス
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| 著者名(英) |
INOUE, Hiroyasu
× INOUE, Hiroyasu
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| 著者所属(日) | ||||||||
| 大阪産業大学経営学部流通学科 | ||||||||
| item_2_description_12 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In social science, it is mostly assumed that there is a typical value for data. This is because normal distribution is supposed. However, it is hardly possible that all data in the natural world as well as human society obey normal distribution. Hence, if people take data for some phenomenon and suppose the data obeys normal distribution, that can lead to a wrong conclusion. In fact, people can have accessed many large scale empirical data in recent years and found those distributions do not obey normal distribution. Some of them obey power-law distribution whose nature has been recently well studied. This paper studied whether the distribution of joint patent applications for an organization obeys power-law distribution or not. The distribution is far from normal distribution and looks like power-law distribution. Hence, it was judged whether the distribution obeys power-law distribution using Clauset's method. The results showed the distribution in 7 and over obeys power-law distribution, and the exponent is 3.03. | |||||||
| item_2_source_id_13 | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11394617 | |||||||
| item_2_relation_13 | ||||||||
| 識別子タイプ | EISSN | |||||||
| 関連識別子 | 1345-1456 | |||||||
| bibliographic_information |
ja : 大阪産業大学経営論集 en : OSAKA SANGYO UNIVERSITY JOURNAL OF BUSINESS ADMINISTRATION 巻 11, 号 2, p. 165-176, 発行日 2010-02 |
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