Randomizzazioni di reti

Analisi delle reti in R

James Curley

Associate Professor, University of Texas at Austin

Grafi casuali

erdos.renyi.game(n = gorder(g), p.or.m = edge_density(g), type = "gnp")

Grafi casuali e test di randomizzazione

Genera 1000 grafi casuali basati sulla rete originale - ad es. con lo stesso numero di vertici e densità approssimativa.
Calcola la lunghezza media del cammino della rete originale.
Calcola la lunghezza media del cammino delle 1000 reti casuali.
Determina quante reti casuali hanno una lunghezza media del cammino maggiore o minore di quella della rete originale.

Genera 1000 grafi casuali:

gl <- vector('list',1000)

for(i in 1:1000){
    gl[[i]] <- erdos.renyi.game(
                    n = gorder(g), 
                    p.or.m = edge_density(g), 
                    type = "gnp"
                     ) 
}

Calcola la lunghezza media del cammino dei 1000 grafi casuali:

gl.apls <- unlist(
  lapply(gl, mean_distance, directed = FALSE) 
)

Confronto con la rete originale

hist(gl.apls, breaks = 20)

abline(
  v = mean_distance(
    g, directed=FALSE
    ),
      col = "red", 
      lty = 3, 
      lwd = 2
)

Esercitiamoci!

Analisi delle reti in R