RまたはRPyの逆ガンマ分布の最尤推定

3つのパラメーターの逆ガンマ分布をRまたはPythonのデータに適合させようとしています。最尤推定（MLE）を使用してこれを実行したいと思います。

3つのパラメーターの逆ガンマのpdfは、次の式で与えられます。

ここで、Γはガンマ関数、ρは形状、αはスケール、sは位置パラメーターです。

私はこのディストリビューションに対して直接MLEを実行できるRパッケージを発見していません（知っている場合はお知らせください！）。だから私はこれがどちらかを残すと思います：

• （A）式の対数尤度関数を計算する
• （B）データをガンマ分布に変換する。ただし、この分布には2つのパラメーターしかないため、3番目のパラメーターの計算方法がわかりません（私はあまり数学者ではありません！）。

MLEを使用して逆ガンマ分布を私のデータに合わせる方法についての助けがあれば大歓迎です！よろしくお願いします。

密度がわかっているので、そのまま使用できますfitdistr。

# Sample data
library(LaplacesDemon) 
x <- rinvgamma(1000, 1,2)

library(MASS)
f <- function(x, rho, a, s)
  1/(a*gamma(rho)) * (a / (x-s))^(rho+1) * exp( - a/(x-s) )
fitdistr( x, f, list(rho=1, a=1, s=0) )