Maximum-Likelihood-Schätzung für das Potenzgesetz in R gegeben Verteilung (anstelle von Proben)

Question

Ich habe ein Datenframe mit X-Y-Werten, die Werte und ihre Zählungen, z. (1, 1000), (2, 100), (3, 10), usw. Ich würde gerne ein Potenzgesetz an diese Verteilung mit MLE anpassen.

Ich könnte die power.law.fit oder powerRlaw-Bibliotheken verwenden, aber es scheint, dass diese Bibliotheken bestimmte Beispiele für Daten anstelle von x-y-Werten nehmen, die Werte und ihre Zählungen darstellen.

Gibt es noch eine andere Bibliothek, die diese Aufgabe übernehmen könnte? Vielen Dank!

Answer 1

Sie können das poweRlaw Paket verwenden - es ist nur ein bisschen klobig. Erweitern Sie einfach Ihre Werte und zählen Sie in einen einzelnen Vektor, z.

dd = data.frame(x=1:3, counts = 3:1) 
x = rep(dd$x, dd$counts) 
library(poweRlaw) 
m = displ$new(x)