R給定分佈（而不是樣本）中冪律的最大似然估計值

Question

我有一個數據框，其中x-y值表示值及其計數，例如， （1，1000），（2，100），（3，10）等。我想用MLE來擬合這個分佈的冪定律。

我可以使用power.law.fit或poweRlaw庫，但看起來這些庫取得了數據的特定樣本，而不是表示值和它們的計數的x-y值。

有沒有其他圖書館可以完成這項工作？謝謝！

Answer 1

您可以使用poweRlaw包 - 它只是有點笨重。只需將您的值和計數值合併爲一個單獨的矢量，例如

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