泰尔指数r语言_EG指数：从繁琐到简单

EG指数是一种衡量文献影响力的指标，与泰尔指数一样都是基于引用关系建立的。与泰尔指数相比，EG指数更加简单易懂。

EG指数的计算方法如下：

1. 对于每篇论文，计算其引用次数c和发表年份y。

2. 对于每个发表年份y，计算该年所有论文的引用次数的平均数m，即：

m = (c1 + c2 + ... + cn) / n

其中，c1,c2,...,cn表示该年发表的所有论文的引用次数，n表示该年发表的论文总数。

3. 对于每篇论文，计算其EG指数：

EG = log(c + 1) / log(m + 1)

其中，log表示自然对数。

EG指数越大，表示该篇论文的影响力越大。

在R语言中，可以使用以下代码计算EG指数：

# 假设引用数据保存在一个名为data的数据框中
# 列名分别为paper和year

# 计算每篇论文的引用次数
citation_count <- table(data$paper)

# 计算每个发表年份的论文数和引用次数的平均值
avg_citation <- aggregate(citation_count, by=list(year=data$year), FUN=mean)

# 计算每篇论文的EG指数
eg_index <- log(citation_count + 1) / log(avg_citation$citation_count + 1)

以上代码中，table()函数用于计算每篇论文的引用次数，aggregate()函数用于计算每个发表年份的论文数和引用次数的平均值，log()函数用于计算自然对数，计算结果保存在eg_index中。