トランジティビティのランダマイズ
平均経路長で行ったのと同様に、Forrest Gump ネットワークのグローバル・トランジティビティが、同じサイズと密度のランダムネットワークに比べて偶然以上に高いかを調べましょう。Forrest Gump のグローバル・トランジティビティを、他の 1000 個のランダムネットワークと比較できます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶネットワーク分析
演習の手順
- 1000 個のランダムネットワークがリストオブジェクト
glに保存されています。lapply()とtransitivity()を使って、各ネットワークのグローバル・トランジティビティを計算し、結果をgl.trに代入します。 unlist()を使って、gl.trを数値ベクトルgl.trsに変換します。summary()を用いて、ランダムネットワークのトランジティビティの要約統計量を確認します。- 以前に計算して
g.trに代入した Forrest Gump のネットワークのトランジティビティより高いトランジティビティをもつランダムグラフの割合を計算します。
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。
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 > ___)