在R中建立一个状态网模型

Question

我想模拟指数族随机图，我刚刚开始学习使用statnet和ergm R包。从我在网上找到的教程中，我可以从一个示例数据集中学习一个ERGM模型：

# install.packages('statnet')
# install.packages('ergm')
# install.packages('coda')

library(statnet)

set.seed(123)

data(package='ergm') # tells us the datasets in our packages
data(florentine) # loads flomarriage and flobusiness data

# Triad model
flomodel <- ergm(flomarriage ~ edges + triangle) 
summary(flomodel)

目前，我想使用simulate命令来模拟具有预先指定的节点数的网络(这不是从任何特定的数据集中学到的)，例如，P(y) = 1/Z exp(a * num_edges + b * num_triangles)，其中a和b是用户指定的系数。我应该如何用statnet编写这样的模型？

Answer 1

您可以使用simulate (或simulate.formula)从给定的公式进行模拟：

simulate(flomarriage ~ edges + triangles, coef = c(3,1))

将模拟修正为具有与给定图相同的边数(在本例中为flomarriage)

simulate(flomarriage ~ edges + triangles, coef = c(3,1), constraints = ~edges)

并不是所有您想要应用的约束都是可用的，因为每个约束都需要一个特定的mcmc采样器，但有关可用内容的列表，请参见?ergm.constraints。

要将模拟修正为具有任意数目的节点和边缘(而不是基于观察到的数据)，一个解决办法是首先创建这样一个网络。例如，在有17个节点和16个边的网络上进行模拟。

test.mat = matrix(0, 17, 17)
test.mat[1,] = 1 #adds 16 edges
test.net = as.network(test.mat, directed = F)
test.sim = simulate(test.net ~ triangles, coef = 1, constraints = ~edges)
summary.statistics(test.sim ~ edges() + triangles())

附注：我不建议在ERGM模型中使用triangles术语。几何加权项(gwesp，gwdsp)是最稳定的替代项。