ジフ‐の‐ほうそく〔‐ハフソク〕【ジフの法則】
読み方：じふのほうそく
ジップの法則
 | 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。（2016年7月） |
|
確率密度関数  N = 10の両対数スケールのZipf確率密度関数。横軸は順位k。この関数はkの整数値のみについて定義されていることに注意。点間の接続線は連続であることを意味してはいない。） | ||
|
累積分布関数  N = 10のZipf累積分布関数。横軸は順位k。（この関数はkの整数値のみについて定義されていることに注意。点間の接続線は連続であることを意味してはいない。） | ||
| 母数 |
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、Jean-Baptiste Estoupなどの研究があり、ジップ自身もそのことを1942年の論文で紹介した[1]。 法則が成立する現象の例次のような様々な現象（自然現象、社会現象など）に成り立つ場合があることが確認されている：
論理的な定義一般のジップの法則は | |
|---|---|---|
- ジフの法則のページへのリンク
