使用poweRlaw软件包进行截止配电的Power Law Fit

Question

我目前正在尝试找到一种方法来计算MLE截止分布的幂律。 分布如下所示：

如您所见，我能够分别拟合整个分布（幂律拟合）和下限（exp-fit）。 我没有弄清楚的是如何拟合分布的上限（fe 8 <x <100）。

使用poweRlaw软件包或任何其他R软件包有什么办法？ 我希望的是这样的东西（注意：这只是一个随机分布）：

代码（如有必要）：

#Power-Law
library("poweRlaw")
xmin1 <- 8
xmin2 <- 100
plf0 <- displ$new(deg)
plf0$setXmin(xmin1)
plf0_pars <- estimate_pars(plf0)
plf0$setPars(plf0_pars)

#Exponential
exp1 <- disexp$new(deg)
exp1$setXmin(xmin2)
exp1_pars <- estimate_pars(exp1)
exp1$setPars(exp1_pars)
plot(plf0)
lines(plf0, col="green")
lines(exp1, col="red")

Answer 1

您无法使用poweRlaw软件包（我是软件包的作者）来适合此类模型。

不太可能将其添加到Near软件包中。

Answer 2

以下解决方案提供了可以使用rpy2与Python一起运行的R代码。

正如Kelvin的回答所建议的那样，它根据powerlaw库提供基于源代码的指令，主要来自于： https : //github.com/jeffalstott/powerlaw/blob/master/testing/pli-R-v0.0.3-2007 -07-25 / powerexp.R文件。

1. 安装Gnu科学图书馆（GSL）

   在Debian中： apt-get install libgl2

2. 从github下载powerlaw python库代码。

3. 解压缩并构建位于以前下载的库的testing/pli-R-v0.0.3-2007-07-25/文件夹中的exponential-integral.tgz文件。

    tar xzf exponential-integral.tgz cd exponential-integral make 

4. 从此处将exp_int文件移动到名为yourexecutablepath的可执行路径。

   mv exp_int yourexecutablepath

5. 使用具有exp_int可执行文件的完整路径（即yourexecutablepath/exp_int ，修改exp_int_function_filename文件中的exp_int_function_filename变量。

6. eval exp.R ， pareto.R和powerexp.R R源代码以包括所有所需的功能。

7. 将数据拟合到幂指数，并通过指数截止来评估以下R调用：

    data <- list(5, 3, ...) powerexp.fit(unlist(data)) 

最后一条命令的输出提供了几个输出值，其中的exponent给出幂律的alpha值， rate给出指数截止参数。