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scan_stat {igraph}

R 文档

图的时间序列上的扫描统计

描述

计算图的时间序列上的扫描统计。 这是通过计算每个图和每个顶点的局部扫描统计，然后在顶点和时间步长上进行归一化来实现的。

用法

scan_stat(graphs, tau = 1, ell = 0, locality = c("us", "them"), ...)

参数

graphs	igraph 图对象列表。 它们必须全部是有向的或全部是无向的，并且必须具有相同数量的顶点。
tau	用于单个顶点的时变归一化要考虑的先前时间步数。 换句话说，每个顶点的当前局部性统计将与相同顶点的之前这么多时间步长进行比较，以确定它是否显着更大。
ell	用于聚合扫描统计要考虑的先前时间步数。 这本质上是一个平滑参数。
locality	是否计算“我们”或“他们”的统计数据。
...	额外的参数传递给 local_scan。

值

包含以下条目的列表

stat	每个时间步的扫描统计信息。 对于最初的 tau + ell 时间步，它是 NA。
arg_max_v	在每个时间步，具有最大局部性统计信息的顶点的（数字）顶点 ID。 对于最初的 tau + ell 时间步，它是 NA。

参见

其他扫描统计信息： local_scan()

示例

## Generate a bunch of SBMs, with the last one being different
num_t <- 20
block_sizes <- c(10, 5, 5)
p_ij <- list(p = 0.1, h = 0.9, q = 0.9)

P0 <- matrix(p_ij$p, 3, 3)
P0[2, 2] <- p_ij$h
PA <- P0
PA[3, 3] <- p_ij$q
num_v <- sum(block_sizes)

tsg <- replicate(num_t - 1, P0, simplify = FALSE) %>%
  append(list(PA)) %>%
  lapply(sample_sbm, n = num_v, block.sizes = block_sizes, directed = TRUE)

scan_stat(graphs = tsg, k = 1, tau = 4, ell = 2)
scan_stat(graphs = tsg, locality = "them", k = 1, tau = 4, ell = 2)

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