Question

我想模拟指数族随机图，我刚开始学习使用statnet和ergm R包。从我在网上找到的tutorial，我能够从示例数据集中学习ERGM模型：

# install.packages('statnet')
# install.packages('ergm')
# install.packages('coda')

library(statnet)

set.seed(123)

data(package='ergm') # tells us the datasets in our packages
data(florentine) # loads flomarriage and flobusiness data

# Triad model
flomodel <- ergm(flomarriage ~ edges + triangle) 
summary(flomodel)

目前，我想使用simulate命令来模拟具有预先指定的节点数量的网络（不是从任何特定数据集中学习的），例如{{1} 1}}，其中P(y) = 1/Z exp(a * num_edges + b * num_triangles)和a是用户指定的系数。我应该如何在b中编写这样的模型？

Answer 1

您可以使用simulate（或simulate.formula）从给定公式进行模拟：

simulate(flomarriage ~ edges + triangles, coef = c(3,1))

修复模拟以获得与给定图形相同数量的边缘（在这种情况下为flomarriage）

simulate(flomarriage ~ edges + triangles, coef = c(3,1), constraints = ~edges)

并非每个您可能想要应用的约束都可用，因为每个约束都需要特定的mcmc采样器，但是对于可用内容列表，请参阅?ergm.constraints

要将模拟修复为具有任意数量的节点和边（不基于观察到的数据），解决方法是首先创建此类网络。例如，模拟具有17个节点和16个边缘的网络。

test.mat = matrix(0, 17, 17)
test.mat[1,] = 1 #adds 16 edges
test.net = as.network(test.mat, directed = F)
test.sim = simulate(test.net ~ triangles, coef = 1, constraints = ~edges)
summary.statistics(test.sim ~ edges() + triangles())

P.S。我不建议在ERGM模型中使用triangles术语。几何加权项（gwesp，gwdsp）是更稳定的最佳替代品。

在R中设置statnet模型

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