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Estações mais visitadas de e para

Aqui vamos ver quais estações são mais visitadas como origem e destino, além da razão entre o grau de entrada e o de saída. Isso mostra quais estações estão desequilibradas, seja por terem muitas estações retirando bicicletas delas, seja por receberem muitas bicicletas. Para um grafo de bike sharing como este funcionar bem, não pode haver estações demais atuando como fontes ou sumidouros; caso contrário, o operador da rede teria que ficar movendo bicicletas o tempo todo! Idealmente, a rede é projetada para se autocorrigir e, se for o caso, esperamos ver quase todas as estações com uma razão de grau de entrada para saída em torno de um. Primeiro, vamos analisar isso no caso não ponderado.

Este exercício faz parte do curso

Estudos de caso: Análise de redes em R

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Instruções do exercício

  • Crie um data frame contendo as seguintes colunas.
    • trip_out deve conter a distribuição de graus "out" de trip_g_simp.
    • trip_in deve conter a distribuição de graus "in".
    • ratio deve conter a razão entre os graus "out" divididos pelos graus "in".
  • Filtre trip_deg para linhas em que tanto trip_out quanto trip_in sejam maiores que 10.
  • Plote um histograma das razões filtradas.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

trip_deg <- data_frame(
  # Find the "out" degree distribution
  trip_out = degree(___, mode = "___"), 
  # ... and the "in" degree distribution
  trip_in = degree(___, mode = "in")
  # Calculate the ratio of out / in
  ratio = ___ / trip_in
)

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

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