使用随机化评估同配性

在本练习中，您将通过执行随机化步骤来判断：在给定各顶点性别的情况下，友谊网络中观察到的同配性有多大可能性产生。您将把网络中顶点的性别随机置换 1000 次，并为每个随机网络重新计算同配性。

本练习是课程的一部分

R 中的网络分析

练习说明

使用 assortativity()，基于前一练习中计算得到的对象 values（表示性别），计算图对象 g1 的同配性，并将结果赋给对象 observed.assortativity。
在 for 循环内，每次用 sample() 随机置换对象 values，并使用 assortativity() 计算网络 g1 的同配性。
使用 hist() 绘制该置换步骤得到的同配性取值分布，并为原始 g1 网络的观察同配性（存储在 observed.assortativity 中）添加一条红色竖线。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Calculate the observed assortativity
observed.assortativity <- ___(g1, values)

# Calculate the assortativity of the network randomizing the gender attribute 1000 times
results <- vector('list', 1000)
for(i in 1:1000){
  results[[i]] <- ___(g1, sample(___))
}

# Plot the distribution of assortativity values and add a red vertical line at the original observed value
___(unlist(results))
abline(v = ___, col = "red", lty = 3, lwd=2)

编辑并运行代码