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r - 如何在指数随机图模型中输入边属性作为解释变量？

问题描述

我正在使用指数随机图模型进行网络分析。我在 R 中使用igraphandergm包。

我正在处理的网络是由以下函数创建的：

 `bd11 <- network::as.network(as.matrix(a1), 
                            directed=FALSE)
 network::set.vertex.attribute(bd11, "Industry", 
                          C1$Industry)
 network::set.vertex.attribute(bd11, "Tobin'sq", 
                          C1$Tobin.s.q)
 network::set.vertex.attribute(bd11, "Previousdegree", 
                          D1$Degree)
 network::set.edge.attribute(bd11, "Previous", 
                          alignment1$Ali)`

目前，该模型表现最佳如下： ergm(bd11 ~ edges+ +gwesp(0.3,fixed=T)+match("Tobin'sq")+match("Industry"))

我在模型指定中包括节点属性“Tobin's q”和“Industry”的同质效应。

但是，我没有在 ergm 函数中找到任何命令允许我在模型中输入边缘属性。

在我的网络数据中，我有一个边缘属性变量，指示边缘是否存在于另一个网络中（如上述函数所示的“先前”）。它是一个虚拟变量，表示是或否。我假设另一个网络中的连接对当前网络的形成有影响，所以我想在 ergm 模型中包含边缘属性。有人可以给我一些关于如何做到这一点的建议吗？我没有在“ergm​​”函数中找到任何可以让我处理边缘属性的命令。或者也许有一种巧妙的方法将边缘属性转移到节点属性？我很感激！

我不得不道歉，由于机密问题，我无法分享我的数据。非常感谢您的善意考虑。

标签： rnetwork-analysis

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