重み付きで最も往来の多い駅
ここまでは重みなしのエッジとしてネットワークを見てきました。しかし、エッジの重みは実際にはトリップ（乗車回数）の数です。であれば、次数の分析を重み付き次数分布に拡張するのが自然です。バランスの取れた次数比は重要ですが、実際に再配置すべき対象は自転車です。すべての駅で重みが同じなら、重みなしの次数比でも十分です。ですが、実際にどれだけの自転車が流れているかを知るには、重みを考慮する必要があります。
次数分布の重み付き版はstrength（強さ）です。これは strength() 関数で計算でき、グラフのエッジの weight 属性に基づいた重み付き次数分布を返します。
この演習はコースの一部です
ケーススタディ：R でのネットワーク分析
演習の手順
- 次の列を含むデータフレームを作成します。
trip_outには、trip_g_simpの"out"重み付き次数（strength）分布を入れます。trip_inには、"in"の重み付き次数分布を入れます。ratioには、"out" 次数を "in" 次数で割った比を入れます。
trip_strngをフィルタし、trip_outとtrip_inの両方が10より大きい行だけを残します。- フィルタ後の ratio のヒストグラムを描画します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)