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Estaciones más visitadas de salida y llegada con pesos

Hasta ahora, solo hemos visto nuestra red con aristas sin peso. Pero en realidad, los pesos de las aristas son el número de viajes, así que tiene sentido ampliar el análisis de grados añadiendo una distribución de grados ponderada. Esto es importante porque, aunque una proporción equilibrada de grados cuenta, lo que habría que reequilibrar son las bicicletas. Si los pesos fuesen iguales en todas las estaciones, bastaría con la proporción de grados no ponderados. Pero si queremos saber cuántas bicicletas se están moviendo realmente, hay que tener en cuenta los pesos.

El análogo ponderado de la distribución de grados es la fuerza. Podemos calcularla con la función strength(), que ofrece una distribución de grados ponderada basada en el atributo weight de las aristas del grafo.

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 con las siguientes columnas.
    • trip_out debe contener la distribución de grados ponderados (fuerza) "out" de trip_g_simp.
    • trip_in debe contener la distribución de grados ponderados "in".
    • ratio debe contener la razón entre los grados "out" divididos por los grados "in".
  • Filtra trip_strng para las filas en las que 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_strng <- data_frame(
  # Find the "out" strength distribution
  trip_out = strength(___, mode = "___"), 
  # ... and the "in" strength distribution
  trip_in = strength(___, mode = "in"),
  # Calculate the ratio of out / in
  ratio = ___ / trip_in
)

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

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