Подгонка степенного закона к эмпирическим данным с помощью R [пакет poweRlaw] - PullRequest
0 голосов
/ 01 марта 2019

У меня есть простой эмпирический набор данных («MyData»), который состоит из 374 числовых значений в диапазоне от 0,1 до 879,4 (отсортировано в порядке убывания).Все значения расположены в одном столбце («Столбец1»).

Я уже сделал быстрый график Excel с анализом линии тренда данных, который показал четкое соответствие степенному закону.Вы можете увидеть график Excel здесь: График Excel Power Power Fit

Я использовал фантастический пакет poweRlaw в R для дальнейшего анализа.Это код, который я использую:

m_MyData = conpl$new(MyData$Column1)
est_MyData = estimate_xmin(m_MyData)
m_MyData$setXmin(est_MyData)

plot(m_MyData)
lines(m_MyData, col=2, lwd=2)

... который возвращает этот график: R График соответствия степенного закона

Мой вопрос: Для моего анализа янужно знать полное уравнение подобранного степенного закона ( y = ax ^ b ), в идеале включая коэффициент корреляции.В Excel это очень легко сделать (см. Ссылку выше), в RI просто не получается это сделать.Можете ли вы помочь мне?

Пожалуйста, прости меня, если это глупый вопрос или слишком простой для этого форума, я абсолютный новичок.Если это невозможно в пакете 'poweRlaw', я очень благодарен за альтернативные решения.

...