matlab代码 CDF的角度扩展

在Matlab中，CDF（累积分布函数）通常用于评估数据集中特定值的概率。对于幂律分布的CDF扩展，文章[^1]提到提供了多种编程语言的实现，包括Matlab。然而，具体的代码示例并没有直接给出。但你可以通过以下步骤找到并应用CDF扩展：

1. **导入必要的库**：

   % 对于Matlab，可能需要 Statistics and Machine Learning Toolbox 或其他相关的包
   >> if ~isToolboxInstalled('Statistics')
       error('The Statistics Toolbox is required.');
   end

2. **定义幂律分布函数**：

   function fx = power_law(x, alpha)
       fx = x.^(alpha - 1);
   end

3. **计算CDF**：

   function cdf_x = cumulative_distribution(x, alpha)
       cdf_x = 1 ./ (1 + x.^(-alpha));
   end

4. **扩展CDF**，比如添加对数轴（`log="xy"` 参数在 `plot` 函数中表示x轴和y轴都采用对数尺度）：

   i = linspace(min(x), max(x), 1000); % 创建一个均匀分布的x值
   cdf_i = cumulative_distribution(i, alpha);

   plot(i, cdf_i, 'logscale'); % 使用 log="xy" 参数
   xlabel('x'); % 设置x轴标签
   ylabel('CDF'); % 设置y轴标签

5. **设置子图和附加其他信息**（如果有的话）：

   sub = {'Title', 'Power Law Distribution CDF'};
   subplot(sub{:}); % 显示子图标题

   % 可能还需要调整其他参数，如网格线、标记点等
   grid on;

请注意，上述代码假设你已经知道幂律分布的参数`alpha`。实际操作时，可能需要根据具体的数据集估计这个参数。