什么是幂律分布「幂律分布的数学表达式」

幂律和正态分布

幂率分布的“长尾”，比对数正态分布更长 ——这意味着幂率分布中会有大量的极端事件。幂率分布是*不独立*的随机变量作用的结果 。科学家找到了很多个能带来幂率分布的模型，咱们这里说其中最常见的两个。

在这个到处都是幂律分布态的世界里，要么成为强者，要么成为长长的最尾部，没有中间态。欧意交易平台app

正态分布，是倒钟型分布，好的和极差的都不多，比较趋向于中间。而幂律分布则因为外界的某些因素，导致好的越来越好，差的越来越差。

正态分布是“倒钟”型的一种分布，也就是大多数会趋向中间，幂律分布是“尖刀”型的分布，也就是只有个别趋于极端。

这些符合正态分布的先天条件，怎么就变成了幂律分布的财富收益？即便世界从一开始就是公平、均匀的，到最后面也会是越来越不均匀，并且会形成阶层固化。

个人觉得不一定是这样的。另外，物理学上的楞次定律，都是系统试图恢复平衡态所体现出来的。

幂律分布与指数分布、幂律与分形

1、幂律分布概括了这一规律。幂律分布主要有两个特点：一个是高度不平均，二是分形。幂律告诉我们需要找到杠杆点，即我们通常意义上说的抓重点。 进入高价值区后，我们还要努力找到自己的优势位置，高价值+高优势便是古典书中说到的头部效应。

2、幂律分布：发现身边的高价值区 幂律的第一个特征，就是高度的不平均。其实这个表达就是马太效应，20%的客户带来80%的声音，20%的人占有80%的财富，20%的词汇表达了80%的信息。幂律的第二个重要的特色，是分形。

3、Exp指的是指数分布，而括号中的0.5就是此分布的参数，x服从参数0.5的指数分布。如果一个随机变量呈指数分布，当s，t0时有P（Tt＋s｜Tt）=P（Ts）。

4、幂律分布的第一个特征就是高度的不平均，通俗表达就是“二八法则”“马太效应”或是“长尾理论”。不公平就是大自然的常态。幂律的第二个重要特色，是分形。分形就是一个图形细分后，每一个部分都是整体缩小后的形状。

幂律分布——强者越强,弱者越弱

幂律分布的形状，是一个不断下降的曲线，从最高的峰值开始急速下降，后面拖了一个长长的尾巴。世界是不公平的，真实世界给我们展示的，就是这样的幂律分布。第一个为幂律分布命名的是经济学家帕累托。

在商业世界中，幂律分布，就是因为“网络效应”等等因素导致的，强者越强，弱者越弱，大部分企业走向极端的一种“尖刀型”分布。

二八法则、二八定律、幂律分布、复利效应、系统正反馈、每天进步一点点、马太效应、胜者通吃、头部效应、效果累加、小概率事件造成严重后果、强者越强，弱者愈弱。

马太效应，是指强者愈强、弱者愈弱的现象。这种效应看上去非常残酷，但却是真实存在的，而且被广泛应用于心理学、社会学、经济学、教育、金融以及其他科学领域。

强者越强、弱者越弱的心理学效应：马太效应 从辩证的角度去看，事物都有两面性，马太效应也是既有积极作用，也有其消极作用。

马太效应。马太效应广泛应用于社会心理学、教育、金融以及科学领域。马太效应，是社会学家和经济学家们常用的术语，反映的社会现象是两极分化，富的更富，穷的更穷。

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