Question

社交网络分析和R的新手（在线阅读一些介绍，我自己创建了一些图表），但我非常渴望学习不同的应用方法。也就是说，什么是适用于网络的常见重要性测试，更具体地说，如果两个网络图“在统计上有所不同？”

您可以指点我的任何帮助/教程 - 特别是在R中 - 将非常感谢！

谢谢，

Answer 1

首先，R 任务视图 中的图形模型（在CRAN上）可能列出了主要与图形理论相关的每个R包或任何类似社交网络分析的应用程序。

（任务视图只是通过域/应用程序（例如，财务）或技术（例如，回归）相关的包的集合。）

如果您对网络建模还不熟悉，并且您没有图论的背景知识，那么让我建议R包 netmodels （该值不仅限于新手）。 netmodels实质上是一个围绕C库中低层函数的包装器，称为 igraph ，它具有R绑定（也称为igraph）。

因此，例如，使用netmodels就可以调用函数

do.base.description

在您的网络上，它将返回一个列表，列出几个关键网络参数和每个网络的网络值（例如，节点数，边数，平均度，平均路径长度等。）

因此，通过使用网络模型，您可以快速获得网络的高级描述，而无需自己从“关节点”基本图形理论组件（如“关节点”，“特征向量中心性”）自己计算这些高级描述性参数，和'Cocitation coupling'。

包含低级图形理论函数的其他三个类似的R包是inetwork，RSiena和sna。

关于网络的“重要性测试”。我认为分析是针对所研究网络的关键参数/属性的统计显着性。

那些关键参数是什么？也许对此有共识，但更可能取决于您试图解决的特定问题。这是我几乎总是计算的关键网络参数列表（我将尝试列出一个函数及其下一个属性的R包）：