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네트워크 데이터 분석 - robustness, core decomposition, assortativity

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 이번 포스트에서는 네트워크의 robustness (강건성), core decomposition 그리고 네트워크에 그룹이 2개 있는 경우에 정의가 가능한 heterophilicity (이호성)과 dyadicity (이극성)에 대해 다뤄 보겠습니다.1. Robustness (강건성)보통 시스템이 robust 하다고 하면, 시스템의 일부분이 작동하지 않아도 전체의 기능에 영향을 주지 않는 경우를 말합니다.네트워크에서도 비슷하게 robustness를 정의할 수 있습니다. 노드나 edge를 제거할 때 전체 네트워크 구조가 어떻게 변하는지 보면 됩니다. 그러므로, 네트워크의 robustness의 키포인트는 connectedness..

네트워크 데이터 분석 - Centrality

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 이번 포스트에스는 노드의 구심성 (centrality) 에 대해서 다뤄보겠습니다.1. What is it?현실 네트워크의 특징중 하나는 모든 노드나 edge가 같은 중요성을 갖지 않는다는 것입니다. 특정 노드 또는 edge는 네트워크에서 더욱 중요한 위치를 차지하고 있죠. 예를 들어, 친구 네트워크의 경우, 굉장히 E인 (또는 인싸인) 친구가 네트워크에서 중추적인 역할을 차지하고 있는 경우를 많이 볼 수 있습니다. 그 친구를 중심으로 여러 친구들이 모이고, 그 친구를 통해서 내가 잘 모르는 다른 친구들의 이야기도 들을 수 있죠. 이러한 친구 또는 노드를 central 하다고 합니다.하지만 노드의 centrality는 또..

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 이번 포스트에서는 현실 네트워크의 가장 큰 특징인 assortativity (동류성), small world, friend of friend를 다뤄보고자 합니다.1. Assortativity (동류성, 유유상종)1 - 1. 정의유유상종(類類相從) 이라는 사자성어가 있습니다. 다들 아시다시피 같은 무리 안에서 서로 사귄다는 의미입니다. 영어에도 비슷한 표현이 있습니다. Birds of a feather flock together, 같은 깃털의 새들이 떼지어 다닌다는 의미이죠. 동서양 양측 문화권에서 속담이나 격언으로 포착될 만큼, 같은 특징을 짓는 무리들이 서로 사귀고 몰려 다니는 현상은 현실의 네트워크에서 흔히 관측되는..

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스  이번 포스트에서는 네트워크 데이터 분석의 기초가 되는 개념들을 다뤄보겠습니다.1. 그래프의 구성 요소네트워크 데이터란 두 관측치" data-og-host="sanghn.tistory.com" data-og-source-url="https://sanghn.tistory.com/12" data-og-url="https://sanghn.tistory.com/12" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/0MPfx/hyWoNXfXIl/U1O45woDzfljzFBQYKsym1/img.png?width=800&height=785&face=0_0_800..

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스  이번 포스트에서는 네트워크 데이터 분석의 기초가 되는 개념들을 다뤄보겠습니다.1. 그래프의 구성 요소네트워크 데이터란 두 관측치 사이의 연결성을 나타내는 데이터로, 그래프의 형태로 표현됩니다.그래프는 N개의 노드 (node) 와 노드들을 잇는 edge들로 정의할 수 있습니다. 앞으로 ($i$,$j$)는 노드 $i$와 노드 $j$를 잇는 edge로 정의하겠습니다. 이 경우, 두 노드 $i$, $j$ 는 인접 (adjacent) 하다고 합니다.네트워크의 edge는 방향성이 있는 경우 (directed)와 방향성이 없는 경우 (undirected)로 나뉩니다. Undirected graph의 edge ($i$,$j$)는 $..

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 2021.12.25 - [통계학] - 잔차(residual)를 이용한 Bootstrapping 잔차(residual)를 이용한 Bootstrapping선형회귀모형에서 제일 많이 사용되는 bootstrap은 paired bootsrap이다. 이는 data table이 있다면 row를 resampling하는 방식이다. 즉, $(X_i, Y_i)$를 pair로 resampling하는 것이다. 이 방식은 단순하기 때문..sanghn.tistory.com위의 포스트에 이어서 이번엔 bootstrap을 이용해 가설검정을 해보자.1. Bootstrap 신뢰 구간지난 포스트와 마찬가지로, Least Absolute deviation ..

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스선형회귀모형에서 제일 많이 사용되는 bootstrap은 paired bootsrap이다. 이는 data table이 있다면 row를 resampling하는 방식이다. 즉, $(X_i, Y_i)$를 pair로 resampling하는 것이다.이 방식은 단순하기 때문에 실행하기 쉽다는 장점이 있다. 하지만 influential points가 있는 경우, 크게 영향을 받는다는 단점이 있다. 이는 resampling 과정에서 influential points가 샘플링 되는지에 따라 추정치가 크게 변하기 때문이다.이 포스트에서는 influential points에 영향을 덜 받는 residual bootstrap을 알아보자.1. ..