高计数数据的良好配合 - Inf＆amp;为NaN

Question

我有高计数数据，并从goodfit包中应用vcd，如下所示：

fishdata <- read.csv("http://dl.dropbox.com/s/4w0utkqdhqribl4/fishdata.csv", header=T)
attach(fishdata)
require(vcd)
dat <- fishdata$inlandfao
gf <- goodfit(dat, method="ML")
gf2 <- goodfit(dat, method="MinChisq")
    > summary(gf); summary(gf2)

         Goodness-of-fit test for poisson distribution

                 X^2 df P(> X^2)
Likelihood Ratio Inf 60        0

         Goodness-of-fit test for poisson distribution

        X^2      df P(> X^2)
Pearson NaN 1218936      NaN
Warning message:
In summary.goodfit(gf2) : Chi-squared approximation may be incorrect

很明显，我的数据不遵循Poisson分布。我只是想知道为什么我得到这个输出（Inf，0 p值和NaN）。我在这里写的不是Cross Validated，因为我认为它更像计算问题而不是统计问题。

我的数据中没有0，因此不是问题所在。我认为这是因为计数非常高。