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我想模拟指数族随机图，我刚开始学习使用statnet和ergmR 包。从我在网上找到的教程中，我能够从示例数据集中学习 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，我想使用该simulate命令来模拟具有预先指定公式（不是从任何特定数据集学习）中预先指定数量的节点的网络，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。我应该如何编写这样的模型statnet？

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您可以使用模拟（或模拟.公式）从给定公式进行模拟：

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

将模拟修复为与给定图具有相同数量的边（在这种情况下为婚姻）

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

并非您可能想要应用的每个约束都可用，因为每个约束都需要特定的 mcmc 采样器，但有关可用内容的列表，请参阅?ergm.constraints

要将模拟修复为具有任意数量的节点和边（不基于观察到的数据），一种解决方法是首先创建这样的网络。例如，模拟具有 17 个节点和 16 个边的网络。

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())

ps 我不建议triangles在 ERGM 模型中使用该术语。几何加权项 (gwesp, gwdsp) 是更稳定的最佳替代项。

于 2018-03-16T19:11:47.063 回答