2011wi 发表于 2015-5-22 23:36 
I don't care 你从哪里弄来的图或是拟合度是多少。你家的exponential是单峰的么。这是census data搞出来的 ...
我建议你可以写一篇文章到Science去反驳一下,事实上类似的图2009年yakovenko就发表在Review of Modern Physics,据说诺贝尔物理奖好像就是从Review of Modern Physics的文章作者里找(大陆从建国后在此杂志发表论文的人好像不超过10人,甚至更少)。
如果你的反驳很有力,我建议你可以写一篇文章到Science,因为我不是数据方面的专家,不好评判。不过据yakovenko自己讲:低收入部分很难界定到底是家庭还是个人(因为极低收入人口数据不好收集,而且最低收入到底是多少呢?是0吗?),所以有人用伽马函数或者对数正态拟合(不过拟合精度不算高),但是如果剔除极低收入的部分(这部分人口很少,毕竟吃低保是小概率事件,大多数人还是年富力强或者勤劳的),单参数指数分布的拟合精度就很高很高了。所以yakovenko一般用指数函数的累积分布拟合(这次我copy的图只是密度图),这时就不会出现你所看到的单峰问题,因为极低收入的人毕竟太少了。
如果你的反驳文章被Science发表,那么你就厉害了,据说Science发表一篇文章的话,很多学校奖励50万,以后评杰青之类的也很有资本。我所在的学校有位老师在德国读博时发过一篇Nature,学校直接给教授和建独立的大实验室,并且今年评上长江学者。
我不是数据处理方面的专家,所以没法评判你说的,但是既然你有信心的话,我建议你可以尝试Science。