"동일한"멱수 분포도를 가진 임의의 그래프를 만듭니다.

Question

학위 분포가 거듭 제곱 분포라고 알고있는 무차별 그래프 (Protein-Protein Interaction network, PPi)가 있습니다. 노드 수, 모서리 수 및 "비슷한"전력 법 외구 분포를 복제하는 1,000 개의 무작위 그래프를 만들고 싶습니다.

내 실제 그래프 g.lcc가 있습니다

> g.lcc 
#IGRAPH UN-- 12551 166189 -- 
#+ attr: name (v/c), V3 (e/n) 

지금까지 한 무엇을했다 :

random.g <- static.power.law.game(12551, 166189, 4.53, exponent.in=-1, finite.size.correction=T) 

: 다음

#Calculate the alpha for my distribution 
alpha <- power.law.fit(degree(g.lcc, mode="out")) 
#$continuous 
#[1] FALSE 

#$alpha 
#[1] 4.529602 

#$xmin 
#[1] 178 

#$logLik 
#[1] -1123.405 

#$KS.stat 
#[1] 0.0446421 

#$KS.p 
#[1] 0.7825008 

내가 exp.out로 power.law.fit 생성 알파를 사용하여 statitc.power.law.game을 실행

그러나 wh 2 가지 분포가 비슷하지는 않습니다.

어떤 도움 ??

P.S은 real.ppi 두 개의 이미지를 부착

당신이 당신의 PPI 네트워크의도 분포가 지수 법칙을 근사 것을 어떻게 알

Answer 1

을 random.g? 다른 흉복 배포판 일 수도 있습니다. 또한 결과 출력 법칙 적합도의 값은은 차수가 178 일 때 더 낮은 컷오프에 의해 가장 적합 함을 나타내고 178 미만이면 발생하는 경우는 해당 방법이 적용된 지수로 근사하지 않습니다.

당신이 을 가지고 임의의 네트워크를 만들려면 정확히 그래프와 같은 정도의 분포, 처음부터 하나를 생성하는 degree.sequence.game를 사용해보십시오 (여러 모서리를 피하려는 경우 method="vl" 또는 method="simple.no.multiple을 사용하여 확인 할 수 있습니다 같은 노드 쌍 사이), 또는 rewire.edges을 사용하여 그래프의 가장자리를 다시 작성할 수 있습니다.

전력 법칙 경험적 데이터에서 지수 법과 유사한 분포에 대해 this paper을 읽는 것이 좋습니다.