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ストリートスナップデータに 統計的ネットワーク分析の適用を試みた
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saltcooky
May 25, 2019
Science
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ストリートスナップデータに 統計的ネットワーク分析の適用を試みた
TokyoR #78 LT
saltcooky
May 25, 2019
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= FALSE, loops = FALSE) # ֤Τοδʹઆ໌ม(ྸ)ΛՃ network %v% "Age" <- Age # ֤ΤοδͷྸͷࠩΛܭࢉ diff.age <- abs(sweep(matrix(snap_info$Age, nrow = 638, ncol = 638), 2, snap_info$Age)) # Ϟσϧ࡞ model <- ergm( network ~ edges + edgecov(diff.age) + nodecov(“Age”) )
Ϟσϧ࡞ ࢦϥϯμϜϞσϧTUBUOFUQBDLBHFͰ࣮͕Ͱ͖·͢ɻ # ετϦʔτεφοϓͷp*Ϟσϧੜ snap_net_model <- ergm(snap_net ~ edges
+ # ลͷ nodecov(“Age")+ # ྸࠩ edgecov(diff.age) + # ྸ nodematch(“Occupation”) + # ৬ۀ nodematch("Point") ) # ࡱӨॴ
݁ՌΛݟͯΈΔ > summary(snap_net_model) < ུ > Monte Carlo MLE Results:
Estimate Std. Error MCMC % z value Pr(>|z|) edges -5.2066393 0.2692526 0 -19.337 <1e-04 *** edgecov.diff.age -0.0015763 0.0094767 0 -0.166 0.8679 nodecov.Age -0.0003136 0.0061215 0 -0.051 0.9591 nodematch.Occupation -0.0453192 0.0842853 0 -0.538 0.5908 nodematch.Point 0.1491330 0.0628610 0 2.372 0.0177 * < ུ > AIC: 13485 BIC: 13536 (Smaller is better.) ࡱӨॴ͕ลͷൃੜʹ Өڹ͍ͯͦ͠͏ AIC/BICͰมબՄೳ
݁ՌΛݟͯΈΔ ϞσϧΛ༻͍ͯγϛϡϨʔγϣϯ ࣮ઢɿγϛϡϨʔγϣϯʹΑΔ ശͻ͛ਤɿ࣮σʔλͷ ͯ·Γྑ͘ͳ͍ʜ
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3ʹΑΔωοτϫʔΫੳΛ·ͱΊ·ͨ͠౷ܭతωοτϫʔΫੳฤ IUUQTRJJUBDPNTBMUDPPLZJUFNTCBFGDFCGBDFBDCGD ࢀߟ