Вы не предоставляете никаких данных, поэтому я буду использовать встроенный набор данных, чтобы помочь вам.Набор данных mtcars и представьте, что cyl представляет количество игр, а disp представляет ваши оценки центральности.
Вы можете увидеть взаимосвязь на этом графике
library(tidyverse)
# plot cyl against disp
mtcars %>%
ggplot(aes(cyl, disp))+
geom_point()+
geom_smooth(method = "lm")
Сыгранные игры (т. Е. cyl) соотносятся с показателями центральности (т. Е. disp).
Затем вы можете создавать новые оценки, подобные этой
# build the model
m = lm(disp~cyl, data = mtcars)
# use model to get estimated disp at a given cyl value
mtcars$pred_disp = predict(m, newdata = mtcars)
# calculate the difference
mtcars$diff = mtcars$disp - mtcars$pred_disp
И нанесите на карту новые оценки, чтобы увидеть, что они не коррелируют с играми
# plot cyl against diff
mtcars %>%
ggplot(aes(cyl, diff))+
geom_point()+
geom_smooth(method = "lm")
Сыгранные игры (то есть cyl) не коррелируют с новыми оценками центральности (т.е.diff).
Кроме того, проверьте набор данных mtcars, снова сосредоточив внимание на новых переменных, которые были созданы.Ожидаемый показатель центральности (т. Е. pred_disp) является таким же, как и ожидалось, для каждого количества игр (т. Е. cyl).И новые оценки центральности (т.е. diff) - это старые оценки центральности минус ожидаемые.Новый положительный результат означает, что центральность игрока выше ожидаемой центральности для этого количества игр.Отрицательный новый результат означает опоссит.
Обратите внимание, что вы можете выполнить некоторую дальнейшую нормализацию для переменной diff (например, принять значения от -1 до 1), если хотите.