Omong-omong, pendekatan ini menyelesaikan semua masalah yang berkaitan dengan pengukuran regresi dalam ruang log-log. Apakah regresi OLS lebih baik daripada kuantil atau Bayesian dan seterusnya. @TheRealPlanC

Metode ini sama sekali tidak bergantung pada regresi. Ini hanya dimulai dengan asumsi bahwa kita mengikuti hukum kekuatan dengan eksponen yang tidak diketahui.

Kemudian kita menormalkan pengembalian yang diamati dengan log( (t+1)/t) yaitu komponen pengembalian yang menurun secara deterministik.

Pengembalian yang tidak tergantung waktu ini seharusnya memiliki distribusi simetris di sekitar n jika kita benar-benar mengikuti hukum kekuatan.
Memang kita mengamati distribusi simetris yang stabil seiring waktu.

Kita dapat menurunkan n dari parameter distribusi.

Ini adalah cara paling kuat untuk menemukan hukum kekuatan dan semuanya masih berguna tetapi sepenuhnya usang dan kurang ketat.