アクセスしていただき,ありがとうございます。 このページへのアクセスは,通算 6302456 回目です。 (1995年8月31日 からカウント開始) フォト蔵ふ つれづれなるままに ときどき一枚 狛犬ギャラリー 道祖神ギャラリー
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ウィキペディア(30ヶ国語版)における単語の出現頻度 ジップの法則(ジップのほうそく、Zipf's law)あるいはジフの法則とは、出現頻度が k 番目に大きい要素が、1位のものの頻度と比較して 1/k に比例するという経験則である。Zipf は「ジフ」と読まれることもある。また、この法則が機能する世界を「ジフ構造」と記する論者もいる。 包括的な理論的説明はまだ成功していないものの、様々な現象に適用できることが知られている。この法則に従う確率分布(離散分布)をジップ分布という。ジップ分布はゼータ分布(英語版)の特殊な形である。 この法則はアメリカの言語学者ジョージ・キングズリー・ジップに帰せられている。ジップ以前に似た観察をしていた先行研究としてFelix Auerbach(英語版)、Jean-Baptiste Estoup(フランス語版)などの研究があり、ジップ自身もそのことを1942年
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。(このテンプレートの使い方) 出典検索?: "冪乗則" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年3月) この項目「冪乗則」は途中まで翻訳されたものです。(原文:en:Power law) 翻訳作業に協力して下さる方を求めています。ノートページや履歴、翻訳のガイドラインも参照してください。要約欄への翻訳情報の記入をお忘れなく。(2008年5月) 冪乗則にしたがうグラフの例。横軸が商品のアイテム数、縦軸が販売数量を表す。このモデルは「80:20の法則」として知られ、右に向かう部分はロングテールと呼ばれる。 冪乗則(べきじょうそく、power law)は、統計モデルの一
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