शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Transitivity randomizations

जैसा आपने average path length के लिए किया था, वैसे ही जाँचते हैं कि Forrest Gump नेटवर्क की global transitivity क्या समान आकार और density वाले random नेटवर्क्स की तुलना में संयोग से अपेक्षित मान से काफी अधिक है. आप Forrest Gump की global transitivity की तुलना 1000 अन्य random नेटवर्क्स से कर सकते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में नेटवर्क विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक हज़ार random नेटवर्क्स सूची ऑब्जेक्ट gl में स्टोर हैं. lapply() और transitivity() का उपयोग करके इन प्रत्येक नेटवर्क्स की global transitivity निकालिए. इन परिणामों को gl.tr में असाइन कीजिए.
  • unlist() का उपयोग करके gl.tr को एक न्यूमेरिक वेक्टर gl.trs में बदलिए.
  • random नेटवर्क्स की transitivities के summary statistics को summary() से जाँचिए.
  • उन random ग्राफ़्स का अनुपात निकालिए जिनकी transitivity Forrest Gump के नेटवर्क की transitivity से अधिक है, जिसे आपने पहले ही निकालकर g.tr में असाइन किया था.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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 > ___)
कोड संपादित करें और चलाएँ