资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》
语言R常见的网络分析包：
网络分析研究大部分是描述性的工作。
网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。
三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。
网络的可视化和数值特征化是网络分析的首要步骤之一。
网络可视化视图将数据的多个重要反面整合在一个图表中。
该节点在多大程度上会与同类型或者不同类型的其他节点进行匹配，可以通过一种相关性统计量（所谓的同配系数）进行量化。
将复杂系统中感兴趣的问题与合适的网络概括性度量匹配起来，是网络特征化方法起作用的关键所在。
网络中的频繁子图模式
网络聚类系数的分布,用来检验社会网路的聚集性上
sand安装包
网络数据统计分析 statistical analysis of network data
在CRAN上
G=（V,E）
节点 ：vertices 或者 nodes
边：edges 或者 links
节点数量：图的阶数 order
边的数量：图的规模 size
同构图 isomorphic
无向 undirected
有向 directed graph 或者 digraph
边：有向边 directed edges 或 弧 arcs
双向 mutual
小的图形用 formulate来创建
把mg转化为wg2
Zachary 空手道俱乐部网络 （karate club network）
数据集合实际上只存在两个社团，分别以教练为中心和以主管为中心。
Lazega律师网络可视化
srt() 不能用使用 upgrade_graph()d代替
DrL算法，针对大型网络可视化设计的布局算法。
节点的节点，即社区节点（主题节点）
即一个中心节点，一其直接相连的邻居，以及这些节点至今的边。
度值不同的节点以何种方式彼此连接
图的密度
全局聚类系数
局部聚类系数
互惠性 reciprocity
二元组普查
老师的吐槽大会，乐死我了。hhh
regression，通常指用一个或者多个预测变量，也称自变量或者解释变量，来预测响应变量，也称为因变量、效标变量或者结果变量的方法
存在多个变量
AIC 考虑模型统计拟合度、用来拟合的参数数目
AIC值越小，越好
更多的变量：
图一：是否呈线性关系， 是
图二：是否呈正态分布，一条直线，正态分布
图三：位置与尺寸图，描述同方差性，如果方差不变，水平线周围的点应该是随机分布
图四：残差与杠杆图，对单个数据值的观测，鉴别离群点、高杠杆点、强影响点
模型建好，用predict函数对剩余500个样本进行预测，比较残差值，若预测准确，说明模型可以。
analysis of variance，简称ANOVA，也称为变异数分析。用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。广义上，方差分析也是回归分析的一种，只不过线性回归的因变量一般是连续型变量。自变量是因子时，研究关注的重点通常会从预测转向不同组之间的差异比较。也就是方差分析。
power analysis，可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值所需的样本量。也可以在给定置信度水平情况下，计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率
拓展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。线性回归、方差分析都是基于正态分布的假设
-泊松回归 ，用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析。泊松回归假设因变量是泊松分布，并假设它平均值的对数可被未知参数的线性组合建模
-logistic 回归
通过一系列连续型或者类别型预测变量来预测二值型结果变量是，logistic 回归是一个非常有用的工具。流行病学研究中用的多。
Principal Component Analysis，PCA，探索和简化多变量复杂关系的常用方法。 是一种数据降维技巧。可以将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量。这些无关变量成为主成分。主成分是对原始变量重新进行线性组合，将原先众多具有一定相关性的指标，重新组合为一组的心得相互独立的综合指标。
探索性因子分析法 exploratory factor analysis，简称为EFA，是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。通过找寻一组更小的、潜在的活隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系
因子分析步骤与PCA一致
啤酒与尿布
