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我有以下是样本数据集。第一列是序列号，第二列是数据。

使用 R，我试图找到 xmin、alpha 和 pvalue。上述数据集是离散的，值很大，将数据视为连续的。由于某种原因，R 无法为est= estimate_xmin(). 这是相同的代码。

> library('poweRlaw')
> m_bl = conpl$new(sample_data$V1)
> est = estimate_xmin(m_bl)
> m_bl$setXmin(est)
Warning message:
In min(which(internal[["dat"]] >= (x - .Machine$double.eps^0.5))) :
  no non-missing arguments to min; returning Inf
> 
> est
$KS
[1] Inf

$xmin
[1] NA

$pars
[1] NA

attr(,"class")
[1] "estimate_xmin"
>

如果我遗漏了什么，请告诉我。提前致谢。

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1 回答 1

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estimate_xmin有一个可选参数xmax：

估计xmin（m，xmins = NULL，pars = NULL，xmax = 1e+05）

从文档中：

为了加快离散分布的计算，明智的做法是设置一个上限，即 xmax 或明确给出搜索位置的值，即 xmin。

由于您的样本中的最小值大于 xmax 的默认值，estimate_xmin 因此无法找到 xmin，除非上限xmax增加足够大：

> library('poweRlaw')

> m_bl = conpl$new(sample_data$V1)

> #==========================================
> est = estimate_xmin(m_bl)  

> m_bl$setXmin(est)
Warning in min(which(internal[["dat"]] >= (x - .Machine$double.eps^0.5))) :
  no non-missing arguments to min; returning Inf

> #------------------------------------------
> est = estimate_xmin(m_bl,xmax=3e+5)  

> m_bl$setXmin(est)
Warning in min(which(internal[["dat"]] >= (x - .Machine$double.eps^0.5))) :
  no non-missing arguments to min; returning Inf

> #------------------------------------------
> est = estimate_xmin(m_bl,xmax=5e+5)  

> m_bl$setXmin(est)

> #------------------------------------------
> est = estimate_xmin(m_bl,xmax=Inf)  

> m_bl$setXmin(est)

> #==========================================
> m_bl
Reference class object of class "conpl"
Field "xmin": 
[1] 11082439
Field "pars": 
[1] 15.83368
Field "no_pars": 
[1] 1
于 2015-09-16T11:04:32.400 回答