.png){kind=icon}
返回
StatGraph: an R package for complex network statistical analyses based on spectrum
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1016/j.softx.2025.102459.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
复杂网络的分析传统上依赖于描述性度量，如中心性、聚类系数，以及用于检测分割和组件的算法。此外，一系列软件包已被设计用于可视化和结构分析。尽管这些方法提供了有价值的信息，但它们主要关注可观测的网络特征，而非其潜在的生成机制。我们介绍了statGraph，一个用于推断未观测网络生成机制属性的非参数统计框架。在其核心，statGraph利用图谱，它内在地捕捉结构信息，并为非参数推断提供稳健的基础。该软件包实现了多种方法，包括图熵估计、随机图参数估计、模型选择程序、用于比较图的统计检验、图集之间的相关性分析以及图聚类算法。通过利用谱分析连接图论和统计学，statGraph为推进复杂网络的统计分析提供了全面的工具包。
Keyword:
Graph
Complex network
Parameter estimator
Model selection
Hypothesis test
Correlation
Clustering
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2.4
论文数:
346
被引数:
7.3K
机构
引用论文
.png){kind=icon}
Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths加权网络中的节点中心性: 泛化度和最短路径
PREAI
分享收藏
查看更多内容