R语言TERGM模型代码

TERGM模型是Temporal Exponential Random Graph Model的缩写，是一种用于建模网络演化的模型。R语言中有一个名为“ergm”的包，可以用于拟合TERGM模型。以下是一个简单的R语言TERGM模型代码示例：

#加载ergm包
library(ergm)

#加载数据
data(faux.mesa.high)

#定义模型
model <- ergm(faux.mesa.high ~ edges + mutual + gwesp(0.5))

#拟合模型
fit <- ergm.fit(model)

#查看模型拟合结果
summary(fit)

在这个示例中，我们首先加载了ergm包，并加载了一个名为“faux.mesa.high”的数据集。然后，我们定义了一个包含三个网络统计量（edges、mutual和gwesp）的TERGM模型，并使用ergm.fit函数拟合了这个模型。最后，我们使用summary函数查看了模型的拟合结果。

相关问题

R语言TERGM模型代码，以及他导入的数据集是什么样子1

R语言中的`tergm`包主要用于分析网络嵌套性和相互依赖性的二元网络，比如社会网络、文献引用网络等。TerGM（Two-Mode Exponential Random Graph Model）是一种特别适用于处理双模态数据结构的统计模型，例如两个群体之间的交互网络。

以下是一个基本的`tergm`模型设置和使用的例子，假设我们有一个包含两类个体（如作者和他们的研究领域）及其共同发表论文的网络数据集：

# 首先需要安装并加载tergm和tidyverse包
install.packages("tergm")
library(tergm)
library(tidyverse)

# 假设数据集名为"paper_data.csv"，包含两列：author (作者ID) 和 field (领域ID)
data <- read_csv("paper_data.csv")

# 将数据转换为tergm所需的格式
network_data <- data %>%
  distinct(author, field) %>%
  as_tibble() %>%
  gatherKeyType(key = "type", value = "id", -c(author, field))

# 创建一个简单的 TERGM 模型，其中作者和领域是两种模式
model <- tergm(network_data, ~ type + id, type.names = c("author", "field"))

# 调整模型参数并估计
fit <- estimate(model)

在这个例子中，数据集应该是一个CSV文件，每行代表一条边，包括源节点（作者或领域）、目标节点和可能的额外属性（如果有的话）。关键字段通常是`type`，表示节点是属于哪一种模态。

TERGM模型R语言代码

以下是一个简单的TERGM模型的R语言代码示例：

library(statnet)
data(samplenet)
model <- ergm(samplenet ~ edges + mutual + gwesp(0.5))
summary(model)

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，TERGM模型的代码可能会更加复杂，具体取决于您的数据和研究问题。