sna

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如何獲取鄰接陣列以執行sna包中的mrqap測試？我有一個加權的多個網絡（2無向和一個定向），在具有屬性的邊列表，像這樣： source target terr type weight 1010 1007 1 3 1 1011 1303 1 2 1 1014 1048 1 4 2 1014 1138 1 4 3 我需要相

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從合着作者資料中創建邊緣清單

我已閱讀R中的csv文件以及其他信息中的合着作者資料。該文件的作者列包含共同作者信息如下： Miyazaki T., Akisawa A., Saha B.B., El-Sharkawy I.I., Chakraborty A. Saha B.B., Chakraborty A., Koyama S., Aristov Y.I. Ali S.M., Chakraborty A. ...

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R - 網絡數據進出R-鄰接矩陣到邊緣列表格式

我是一個使用R進行社交網絡分析的基本程序員，並且有一些我不知道如何解決的信息。我有：存儲爲與下面的信息的CSV文件鄰接矩陣：一）行1戶與戶在通過資源共享彼此塔1相互作用。 b）互動是由親屬關係數字代表的關係。親屬關係越接近（或更強），數字越小。例如，1是親子親屬關係，100是親屬關係。沒有自我親屬關係。 C）文件片段： [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] NA 1

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使用R中的網絡包設置邊緣值

我有一個關於使用network包的set.edge.value命令將邊緣值分配給R網絡的問題。在我的大型網絡中分配的值是不正確的，因此我生成了一個小型網絡，使問題更易於查看和重現。以下是生成網絡的代碼（包括要分配的值）。 a <- c(rep("a",3), "b", "c", rep("d",3), rep("f",2), "g") b <- c("c", "e", "f", "a", "g"

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在繪製時創建多個文件類型

我想要生成一系列高分辨率和低分辨率版本的圖表，或者使用兩種不同的文件類型（.png和.eps）進行不同的表述。我想知道最好/最不重要的方式來做到這一點。我在sna中使用gplot函數，並且繪圖在繪圖區域外有一個自定義圖例。我寫了這樣一個功能： library(sna) plotfun <- function(net){ png("test.png",width=800) p

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節省每次迭代的結果的for循環使用的文件名

我試圖運行一個循環通過一系列保存爲.csv文件鄰接表的遍歷，將它們轉換爲邊列表中R作爲一個網絡對象和網絡對象，並使用文件名保存每個對象。問題是a）代碼似乎循環遍歷文件名列表，但不會產生任何輸出b）它不會使用文件名保存網絡對象（它每次都會覆蓋）。注意，代碼工作正常，在更換了字母「f」的for循環的「filename.csv」標識的單個文件。 l.files <- list.files(patt=

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在R中查找雙連通組件的大小

我正在分析R中的無向圖。我試圖（最終）編寫一個函數來獲取最大連接組件的大小（頂點數）與任何隨機圖的最大雙連通分量的大小。我能夠提取最大連接組件的大小，但是遇到最大雙連接組件的大小問題。我開始了使用上圖克的igraph功能biconnected_components： bicomponent_list <- biconnected_components(g) bicomponent_list$co

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爲igraph列表創建一個循環？

我在R中使用了igraph，並且我有一個約有9000多個相互作用的邊界列表（g）出現在78個組中。我使用分解函數創建了78個單獨的圖（dg）的列表。我想計算每個igraph中每個矢量的特徵向量。我可以單獨使用 eigen_centrality(dg[[1]], directed = FALSE, scale = TRUE, weights = NULL) 然而，單獨完成所有78]各個曲線圖

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ergm/statnet包可以處理缺少的屬性數據嗎？

剛開始與ERGM道歉，如果下面的問題是不合邏輯的。我試圖在這個網站上搜索，而statnet_help，沒有運氣。我想知道statnet中的ergm（）函數是否可以處理缺少的屬性數據？我在R中將它編碼爲'na'，但運行以下ergm模型會導致錯誤。 > m2 <- ergm(d1~edges + nodecov('wellbeing')) > Error in ergm.getgloba

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網絡類中的「圖堆棧」

如何在網絡類中爲接受多個圖的SNA命令創建「圖堆棧」？根據documentation的曲線圖堆應尺寸MX的N×N的我試圖創建一個如下，但我得到一個錯誤： library(network) a <- array(NA,dim=c(2,10,10)) a[1,,]<- matrix(sample(c(0,1),100,replace=T),10,10) a[2,,]<- matrix(sampl