Aléatorisations de réseaux

Analyse de réseaux avec R

James Curley

Associate Professor, University of Texas at Austin

Graphes aléatoires

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

Graphes aléatoires et tests par permutation

Générer 1 000 graphes aléatoires à partir du réseau d'origine — p. ex., avec le même nombre de sommets et une densité approximative.
Calculer la longueur moyenne des chemins du réseau d'origine.
Calculer la longueur moyenne des chemins des 1 000 réseaux aléatoires.
Déterminer combien de réseaux aléatoires ont une longueur moyenne des chemins supérieure ou inférieure à celle du réseau d'origine.

Générer 1 000 graphes aléatoires :

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"
                     ) 
}

Calculer la longueur moyenne des chemins des 1 000 graphes aléatoires :

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

Comparer au réseau d'origine

hist(gl.apls, breaks = 20)

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

Passons à la pratique !

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