Подгонка степенного закона к эмпирическим данным с помощью R [пакет poweRlaw]
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 степенного закона. Вы можете увидеть график Excel здесь: Excel График Power Law Fit
Теперь я использовал фантастический пакет poweRlaw в R для дальнейшего анализа. Это код, который я запускаю:
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 участок: R Участок Power Law Fit
Мой вопрос: для моего анализа мне нужно знать полное уравнение подобранного степенного закона (y = ax ^ b), в идеале включая коэффициент корреляции. В Excel это очень легко сделать (см. Ссылку выше), в R I 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.