也就是说我通过高拟合有联系的列的新的ergm模型和其他模型对比具体是怎么做的,给我一个例子简单讲述一下吧
时间: 2024-10-08 08:22:30 浏览: 14
当你想要通过高拟合的列创建一个新的ERGM(Exponential Random Graph Model)模型并与现有的模型进行对比时,你可以按照以下步骤操作:
1. **收集数据**:首先,确保你已经有了包含所有列的数据集,特别是那些你认为对网络关系有影响力的高拟合列。
2. **构建基础模型**:为每个现有模型,选择一些基本的关系结构作为起点,比如度分布(节点连接数)、三角形数等。例如,如果你有两个现有模型:一个是基于度的模型(`model_degrees`),一个是无向边的数量模型(`model_edges`)。
```r
model_degrees <- ergm(~ degree(), data = your_data)
model_edges <- ergm(~ edges(), data = your_data)
```
3. **添加新变量**:接下来,针对高拟合列设计一个新的ERGM公式。例如,如果发现“共享邻居”(clustering coefficient)是一个重要的因素,可以创建一个包含这个变量的新模型:
```r
model_shared_neighbors <- ergm(~ clustering() + degree(), data = your_data)
```
这里加了`clustering()`表示考虑了共享邻居的影响。
4. **拟合和评估**:分别对每个模型进行拟合,然后比较它们的AIC(赤池信息准则)或BIC(贝叶斯信息准则)等评价指标。低的AIC值意味着模型更好地解释了数据。
```r
fit_degrees <- fit(model_degrees)
fit_edges <- fit(model_edges)
fit_neighbors <- fit(model_shared_neighbors)
AIC_degrees <- anova(fit_degrees)
AIC_edges <- anova(fit_edges)
AIC_neighbors <- anova(fit_neighbors)
```
5. **模型选择**:对比三个模型的AIC值,选择其中拟合度最好的模型。如果`model_shared_neighbors`的AIC较低,则它可能是最合适的模型。
```r
if (AIC_neighbors$AIC < min(AIC_degrees$AIC, AIC_edges$AIC)) {
print("新的共享邻居模型提供更好的拟合")
} else {
if (AIC_degrees$AIC < AIC_edges$AIC) {
print("度分布模型是最好的")
} else {
print("无向边数模型更适合")
}
}
```
通过这种方式,你可以确定哪种模型更好地捕捉了数据中的网络关系。
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