傳遞性隨機化
就像你先前對平均路徑長度所做的分析一樣，來檢驗 Forrest Gump 網路的全域傳遞性是否明顯高於在相同規模與密度下、隨機網路所能產生的結果。你可以把 Forrest Gump 的全域傳遞性與 1000 個其他隨機網路做比較。
本練習屬於課程
R 的 Network Analysis
練習說明
- 有 1,000 個隨機網路儲存在清單物件
gl中。使用lapply()和transitivity()計算每個網路的全域傳遞性。把結果指定給gl.tr。 - 使用
unlist()將gl.tr轉為數值向量gl.trs。 - 使用
summary()檢視這些隨機網路傳遞性的摘要統計。 - 計算傳遞性高於 Forrest Gump 網路（你先前已計算並指定為
g.tr）的隨機圖所占比例。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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 > ___)