Zacznij terazZacznij za darmo

Najczęściej odwiedzane stacje z uwzględnieniem wag

Do tej pory analizowaliśmy naszą sieć z nieważonymi krawędziami. Wagi krawędzi odpowiadają jednak liczbie przejazdów, więc warto rozszerzyć analizę rozkładu stopni o wersję z wagami. To istotne, ponieważ choć zrównoważony współczynnik stopni jest ważny, elementem wymagającym rebalansowania są rowery. Jeśli wagi są jednakowe dla wszystkich stacji, wystarczy nieważony współczynnik stopni. Jeśli jednak chcemy wiedzieć, ile rowerów faktycznie przepływa przez sieć, musimy uwzględnić wagi.

Ważonym odpowiednikiem rozkładu stopni jest siła (ang. strength). Można ją obliczyć za pomocą funkcji strength(), która wyznacza ważony rozkład stopni na podstawie atrybutu weight krawędzi grafu.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Studia przypadków: analiza sieci w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz ramkę danych zawierającą następujące kolumny.
    • trip_out powinna zawierać ważony rozkład stopni (siłę) "out" dla trip_g_simp.
    • trip_in powinna zawierać ważony rozkład stopni w kierunku "in".
    • ratio powinna zawierać stosunek stopni "out" do stopni "in".
  • Przefiltruj trip_strng, zachowując wiersze, w których zarówno trip_out, jak i trip_in są większe niż 10.
  • Narysuj histogram przefiltrowanych współczynników.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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)
Edytuj i uruchom kod