Lei de Zipf

A Lei de Zipf é uma lei empírica formulada utilizando estatísticas matemáticas que se refere ao fato de que para muitos tipos de dados estudados nas ciências físicas e sociais, a distribuição de frequência de classificação é uma relação inversa. A distribuição zipfiana esta inserida dentro da família de leis de distribuições de probabilidades poder discreta relacionadas. Está relacionado com a distribuição de zeta, mas não é idêntica. A lei de Zipf foi originalmente formulada em termos de linguística quantitativa, afirmando que, dado algum corpus de expressões linguísticas naturais, a frequência de qualquer palavra é inversamente proporcional à sua classificação na tabela de frequências. Assim, a palavra mais frequente ocorrerá aproximadamente duas vezes mais frequentemente do que a segunda palavra mais frequente, três vezes mais vezes que a terceira palavra mais frequente, e assim sucessivamente. Não há consenso na literatura, porém, sobre o que causa o fenômeno. A lei é nomeada em homenagem à George Kingsley Zipf, linguista da Universidade de Harvard, que a popularizou na década de 1940 por meio de sua obra Human Behaviour and the Principle of Least-Effort ("Comportamento Humano e o Principio do Menor Esforço"). Apesar disso, porém, alguns estudiosos já haviam notado essa regularidade antes de Zipf, como o estenógrafo francês Jean-Baptiste Estoup, e o físico alemão Felix Auerbach, em 1913. A Lei de Zipf é semelhante em conceito, embora não idêntico na distribuição, à Lei de Benford. Trata-se de uma lei de potências sobre a distribuição de valores de acordo com o nº de ordem numa lista. Numa lista, o membro n teria uma relação de valor com o 1º da lista segundo 1/n. Por exemplo, numa língua a frequência com que surgem as diversas palavras segue uma distribuição que se pode aproximar por: P n ∼ 1 / n a {\displaystyle P_{n}\sim 1/n^{a}}...