在R语言中建立ergm模型,参照分布项设置为泊松分布,引入关键的包,对模型使用MH采样以及Gibbs采样下的MCMC算法进行参数估计,并绘制后验密度、迭代轨迹、自相关图像
时间: 2024-02-03 12:14:13 浏览: 237
在R语言中建立ergm模型,需要使用ergm包和network包。具体步骤如下:
1. 导入数据并将其转化为网络格式。
假设我们有一个二分网络数据集,其中有两个变量:from和to。我们可以使用network包中的函数来将其转化为网络格式。
```R
library(network)
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 转化为网络格式
net <- network(data[,c("from", "to")], directed = FALSE)
```
2. 设置模型参数。
我们可以使用ergm包中的函数来设置模型参数,其中包括度分布、三角形、环和其他更复杂的子结构。
```R
library(ergm)
# 设置模型参数
model <- ergm(net ~ edges + nodematch("group"))
# edges表示边的数量,nodematch表示节点属性的匹配
```
3. 使用MH采样进行参数估计。
我们可以使用ergm包中的MCMC函数来进行MH采样。
```R
# 使用MH采样进行参数估计
fit <- MCMC(model, mcmc = 5000, method = "MH")
```
4. 使用Gibbs采样进行参数估计。
我们可以使用ergm包中的MCMC函数来进行Gibbs采样。
```R
# 使用Gibbs采样进行参数估计
fit <- MCMC(model, mcmc = 5000, method = "Gibbs")
```
5. 绘制后验密度、迭代轨迹、自相关图像。
我们可以使用ergm包中的函数来绘制后验密度、迭代轨迹、自相关图像。
```R
# 绘制后验密度
plot(fit, type = "density")
# 绘制迭代轨迹
plot(fit, type = "trace")
# 绘制自相关图像
plot(fit, type = "acf")
```