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Randomisierungen der Transitivität

So wie du es für die durchschnittliche Pfadlänge gemacht hast, prüfen wir nun, ob die globale Transitivität des Forrest-Gump-Netzwerks signifikant höher ist, als wir es zufällig für Netzwerke gleicher Größe und Dichte erwarten würden. Du kannst Forrest Gumps globale Transitivität mit 1000 anderen Zufallsnetzwerken vergleichen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Netzwerkanalyse mit R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Eintausend Zufallsnetzwerke sind im Listenobjekt gl gespeichert. Berechne mit lapply() und transitivity() die globale Transitivität für jedes dieser Netzwerke. Weise diese Ergebnisse gl.tr zu.
  • Wandle gl.tr mit unlist() in einen numerischen Vektor gl.trs um.
  • Untersuche die zusammenfassenden Statistiken der Transitivitäten der Zufallsnetzwerke mit summary().
  • Berechne den Anteil der Zufallsgraphen, deren Transitivität höher ist als die Transitivität des Forrest-Gump-Netzwerks, die du zuvor berechnet und g.tr zugewiesen hast.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

library(igraph)

# Calculate average transitivity of 1000 random graphs
gl.tr <- ___(gl, ___)
gl.trs <- ___(gl.tr)

# Get summary statistics of transitivity scores
___(gl.trs)

# Calculate the proportion of graphs with a transitivity score higher than Forrest Gump's network
mean(gl.trs > ___)
Code bearbeiten und ausführen