ベキ分布？

『ベキ分布』に衝撃を受けて、半年近くが過ぎました。
今回は、初値と終値の絶対差がベキ分布になるか確かめてみました。
まず、『ベキ分布』とは、べき乗則に従うグラフ（分布）で、特徴は、ロングテール部をもち両対数グラフにおいて線形をみせるものである！とあります。 下図は、参考図です。


【作成手順】
①各時間軸の初値-終値の絶対値を求める。
②スタージェスの公式により階級数を決定する。（ｋ：階級数　ｎ：データ数）

③最大値/階級数でピッチ（間隔）を計算し、ヒストグラムを作成する。

上記方法により以下の結果が出ました。 上記内容を両対数グラフにしたのが下図です。

【結果より】
予想では、すべての時間軸で線形が確認出来ると思いましたが、以外に、線形を見せたのはM1・M5 程度でM30からは、全体的に丸みのあるグラフができました。
今回の結果として、時間軸が大きくなるに連れてベキ分布からズレていく傾向があることが分かりました。 また、１DAYのグラフを見ると片対数グラフで正規分布となる対数正規分布ではなく、両対数グラフ上で正規分布を見せているようにも見えます。
ベキ分布の要因が、『人は、限定合理的に行動する。』（引用：行動経済学　著：友野典男）であれば、時間と共に限定が解除されている証かもしれません。

【雑記】
まず、以下の質問を考えてみてください。
『あなたの恋人が、奇病【感染率１万分の１・致死率100％】の検査【精度99％】を行った結果、陽性であることが分かりました。あなたはどうしますか？』 私なら、結果を受け入れることができず、恋人にかける言葉も見つからなくなるでしょう。 つまり、直観的に、恋人は、ほぼ確実に、この奇病によって永遠の眠りにつくと思いこみます。
しかし、よく考えてみると！ 【100万人がこの検査を行ったとすると】 感染者数：100人（うち検査で陽性反応が出た人、99人） 非感染者のうち陽性反応があった人数：（100万-100）×0.01＝9999人 陽性反応があった人数：10098人　陽性反応があった人の感染確率：約１%（0.00980） 感染確率は、約100倍になったが約１％という事は、『ほぼ確実に』とは到底言えません。 『恋人に、再検査を勧める』が、理想の答えとなります。 『合理的な行動』とは、非常に難解であります。