分布がべき法則に従っているかどうかをテストする方法は？

何人のユーザーがいくつの質問を投稿したかに関するデータがあります。例えば、

[UserCount, QuestionCount] 
[2, 100] 
[9, 10] 
[3, 80] 
... ...

これは、2人のユーザーがそれぞれ100の質問を投稿し、9人のユーザーがそれぞれ10の質問を投稿したことを意味します。だから、どうすればUserCount, QuestionCount分布がべき法則に従っているますか？

poweRlawパッケージを見つけました。ただし、評価を行うために1つのグループの数値のみを渡すことができます。（このパッケージで提供されている例は単語の頻度です。）では、このパッケージをどのように使用しますか？それとも何かおかしいのでしょうか？また、各ユーザーの質問数のデータもあり[100, 100, 10, 10, 10 ... ]ます。このデータをパッケージに渡すと、何が得られますか？

Clausetらによると、これはpoweRlawパッケージでべき乗則の末尾をテストする方法です。

1. べき乗分布オブジェクトを作成します。この場合、データは離散なので、クラスの離散バージョンを使用します

data <- c(100, 100, 10, 10, 10 ...)
data_pl <- displ$new(data)

2. $x_{min}$$\alpha$

est <- estimate_xmin(data_pl)
data_pl$xmin <- est$xmin
data_pl$pars <- est$pars

最後の2行は1行として書き直すことができます

data_pl$xmin <- est

また、この時点で、KS統計を見ることができます：

est$KS

3. $p$

bs <- bootstrap_p(data_pl)
bs$p

これには時間がかかる可能性があるので、お茶を飲みに行きます...

4. $p$poweRlaw

data_alt <- dislnorm$new(data)
data_alt$xmin <- est$xmin
data_alt$pars <- estimate_pars(data_alt)
comp <- compare_distributions(data_pl, data_alt)

$x_{min}$compare_distributions$x_{min}$compcomp$test_statisticdata_plcomp$p_two_side

クラスでこの手順を繰り返してdisexp、dispoisべき乗則をこれらの選択肢と比較します。