Bagaimana cara menguji apakah suatu distribusi mengikuti hukum kekuasaan?

Saya memiliki data tentang berapa banyak pengguna memposting berapa banyak pertanyaan. Sebagai contoh,

[UserCount, QuestionCount] 
[2, 100] 
[9, 10] 
[3, 80] 
... ...

Ini berarti bahwa 2 pengguna masing-masing memposting 100 pertanyaan, masing-masing 9 pengguna memposting 10 pertanyaan, dan seterusnya. Jadi, bagaimana saya bisa menentukan apakah UserCount, QuestionCountdistribusi mengikuti hukum kekuasaan?

Saya menemukan paket poweRlaw . Namun, saya hanya dapat melewati satu kelompok angka untuk melakukan evaluasi. (Contoh yang disediakan dalam paket ini adalah frekuensi kata.) Jadi, bagaimana saya menggunakan paket ini? Atau ada yang salah? Saya juga memiliki data jumlah pertanyaan setiap pengguna, yaitu [100, 100, 10, 10, 10 ... ],. Jika saya meneruskan data ini ke paket, apa yang akan saya dapatkan?

Menurut Clauset et al., Ini adalah bagaimana Anda menguji kekuatan hukum ekor dengan poweRlawpaket:

1. Bangun objek distribusi hukum kekuasaan. Dalam hal ini, data Anda diskrit, jadi gunakan versi diskrit kelas

data <- c(100, 100, 10, 10, 10 ...)
data_pl <- displ$new(data)

2. $x_{min}$$\alpha$

est <- estimate_xmin(data_pl)
data_pl$xmin <- est$xmin
data_pl$pars <- est$pars

dua baris terakhir dapat ditulis ulang sebagai satu baris

data_pl$xmin <- est

Juga, pada titik ini, Anda dapat melihat statistik KS:

est$KS

3. $p$

bs <- bootstrap_p(data_pl)
bs$p

Ini bisa memakan waktu, jadi pergi dan minum secangkir teh ...

4. $p$poweRlaw

data_alt <- dislnorm$new(data)
data_alt$xmin <- est$xmin
data_alt$pars <- estimate_pars(data_alt)
comp <- compare_distributions(data_pl, data_alt)

$x_{min}$compare_distributions$x_{min}$compcomp$test_statisticdata_plcomp$p_two_side

Ulangi langkah ini dengan disexp, dispoiskelas untuk membandingkan kuasa hukum dengan alternatif-alternatif itu.