Тесты по значению R

Question

Очень новый для анализа социальных сетей и R (читайте несколько входов в Интернете, создал несколько графиков самостоятельно), но я очень хочу изучить различные способы его применения. Тем не менее, какие тесты общего значения применяются к сетям, а точнее, если два сетевых графика «статистически различны»?

Любая помощь/учебники, на которые вы можете указать мне - особенно в R - будут очень благодарны!

Спасибо,

Answer 1

Во-первых, Графические модели в RTask View (на CRAN) списки, вероятно, каждый R пакет, который в первую очередь связанные с график теоретикам или любого приложения, как анализ социальной сети.

() Представление задач - это всего лишь коллекции Пакетов, связанных либо доменом/приложением (например, Финансы), либо техникой (например, регрессией)).

Если вы довольно новичок в сетевом моделировании, и у вас нет фона в теории графов, позвольте мне предложить R-пакет netmodels (значение не ограничивается новичками). netmodels - это, по сути, набор оберток вокруг функций нижнего уровня в библиотеке C под названием igraph, который имеет привязки R (также называемые igraph).

Так, например, с помощью netmodels вы можете просто вызвать функцию

do.base.description 

в вашей сети, и он будет возвращать список несколько ключевых параметров сети и значение этой сети для каждого (например, числа узлов, число ребер, средняя степень, средняя длина пути и т.д.)

Так с помощью netmodels вы можете быстро получить высокоуровневое описание вашей сети, не вычисляя сами эти описательные параметры высокого уровня из «артикуляционных точек», таких как теоретические составляющие графа, такие как «точки сочленения», «центрирование собственных векторов» и «сцепление связи».

Три других подобных R-пакета, которые обертывают теоретические функции уровня нижнего уровня, являются сетевыми, RSiena и sna.

Относительно «тестов значимости» для сетей. Я считаю, что анализ направлен на статистическую значимость ключевых параметров/атрибутов исследуемых сетей.

Итак, каковы эти ключевые параметры? Возможно, в этом есть консенсус, но, скорее всего, это зависит от конкретной проблемы, которую вы пытаетесь решить. Вот мой список ключевых параметров сети я почти всегда вычислить (я постараюсь перечислить функции и его R пакет следующего каждого атрибута):

• кумулятивное распределение степени (подсчет ее края, или ссылки, для каждый узел в сети, давайте вам оценить отношение узлов к краям) R Функция: plot.c.Степень в пакете netmodels

• Krackhardt связанность (возвращает оценка от 0 до 1) R Функция: связность в пакете SNA

• средняя длина пути (кратчайшее направлены или неориентированный) путь между узлы R Функция: average.path.length в упаковке igraph