我有一个网络，我需要拟合幂律分布和指数分布并比较它们，选择更好的拟合。
我使用 igraph 包 degree.distribution 函数检索了度分布数据：
degree.distribution (data, mode = "all", cumulative = FALSE)
返回结果向量，例如
0.000000000 0.289772727 0.278409091 0.159090909 0.204545455 0.051136364 0.005681818 0.011363636
我尝试使用 igraph 的 power.law.fit 进行拟合，如下所示：
power.law.fit(deg.dist, impelementation = "plfit")
$continuous
[1] TRUE
$alpha
[1] 1.493625
$xmin
[1] 0.008
$logLik
[1] 10.32315
$KS.stat
[1] 0.1248314
$KS.p
[1] 0.9996425
我的问题是：我还需要将数据拟合成指数分布并比较结果，所以我正在寻找一种方法来创建返回可比较参数的拟合。如果有更好的方法来找到适合的幂律，我很乐意尝试。
谢谢