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Estaciones más transitadas de llegada y salida

Aquí vamos a ver a qué estaciones se viaja con más frecuencia, desde cuáles se sale más y la razón entre los grados de entrada y de salida. Esto nos dirá qué estaciones están sesgadas: si muchas estaciones retiran bicicletas de ellas o, por el contrario, si dejan bicicletas en ellas. Para que un grafo de bicicleta compartida como este funcione bien, no puede haber demasiadas estaciones fuente ni sumidero; de lo contrario, el propietario de la red tendría que estar moviendo bicicletas constantemente. Idealmente, la red está diseñada para autorregularse y, si lo consigue, esperamos ver que casi todas las estaciones tienen una razón entre grado de salida y grado de entrada cercana a uno. Primero, vamos a analizarlo en el caso no ponderado.

Este ejercicio forma parte del curso

Estudios de caso: análisis de redes en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea un data frame que contenga las siguientes columnas.
    • trip_out debe contener la distribución de grados "out" de trip_g_simp.
    • trip_in debe contener la distribución de grados "in".
    • ratio debe contener la razón entre los grados "out" divididos por los grados "in".
  • Filtra trip_deg por las filas donde tanto trip_out como trip_in sean mayores que 10.
  • Representa un histograma de las razones filtradas.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

trip_deg <- data_frame(
  # Find the "out" degree distribution
  trip_out = degree(___, mode = "___"), 
  # ... and the "in" degree distribution
  trip_in = degree(___, mode = "in")
  # Calculate the ratio of out / in
  ratio = ___ / trip_in
)

trip_deg_filtered <- trip_deg %>%
  # Filter for rows where trips in and out are both over 10
  ___(___ > 10, ___ > 10) 

# Plot histogram of filtered ratios
hist(___$ratio)
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