У меня есть социальная сеть с модульностью 0,88 (я использовал cluster_edge_betweenness). Из того, что я могу понять, мне нужно создать несколько нулевых сетей и использовать полученное из них распределение модульности, чтобы оценить, является ли модульность из моей наблюдаемой сети статистически значимой. Я могу создавать нулевые сети, используя nullmodel и simulate, но я понятия не имею, как вернуть распределение модульности из нулевых сетей.
Из того, что я нашел в Интернете, мне нужно что-то сделать вместе строки этого:
d <- array(dim=c(10000, vcount(gftest)))
c=numeric(10000)
r=numeric(10000)
for (i in 1:10000) {random_network=sample_degseq(d0)
random_network=simplify(random_network)
r[i]=cluster_edge_betweenness(random_network)
c[i]=transitivity(random_network, type="global")
}
, который возвращает сообщение об ошибке:
В r [i] <- cluster_edge_betweenness (random_network): количество заменяемых элементов не кратно запасной длины </p>
или этого:
nulltest <- nullmodel(amg1, "r00")
test2 <-simulate(nulltest, nsim = 1000)
oecosimu(nulltest, modularity(??), "r00", nsimul = 99, statistic = "Q", alternative = c("two.sided"))
, который не работает.