传递性随机化
和之前对平均最短路径长度所做的一样，来检验 Forrest Gump 网络的全局传递性是否显著高于同规模、同密度的随机网络中按随机性应有的水平。您可以将 Forrest Gump 的全局传递性与 1000 个其他随机网络进行比较。
本练习是课程的一部分
R 中的网络分析
练习说明
- 已经生成的 1,000 个随机网络保存在列表对象
gl中。使用lapply()和transitivity()计算每个网络的全局传递性，并将结果赋给gl.tr。 - 使用
unlist()将gl.tr转换为数值向量gl.trs。 - 使用
summary()查看这些随机网络传递性的汇总统计信息。 - 计算在这些随机图中，传递性高于 Forrest Gump 网络传递性的比例。该值您之前已计算并赋给
g.tr。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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 > ___)