Faça uma análise abrangente da rede "USAirports" do pacote igraphdata, que contém dados de voos realizados em 2010 nos EUA:

a) Histograma da distribuição dos graus dos vértices b) Comunidades (Louvain)

Métricas

Ordem 745 Tamanho 4653 Diâmetro 8 Coeficiente Clusterização 0.3385 Distância Média 3.4472 Modularidade 0.4422 Comunidades 16 Assortatividade -0.0666

Prompt do R (para análises avançadas, se desejado)

install.packages("igraph") library(igraphdata) data(package = "igraphdata") data("USAirports") g <- as.undirected(USAirports, mode="collapse") g1 <- igraph::subgraph(g, subcomponent(g, 1, mode = c("all", "out", "in"))) hist(degree(g1),500) gorder(g1) [1] 745 gsize(g1) [1] 4653 diameter(g1) [1] 8 transitivity(g1) [1] 0.3384624 mean.distance(g1) [1] 3.447218 cluvain<-cluster_louvain(g1) coords = layout_with_fr(g1) plot(cluvain, g1, vertex.label=NA, vertex.size=3, layout=coords) modularity(cluvain) [1] 0.4422395 length(cluvain) [1] 16 assortativity_degree(g1) [1] -0.066631048

Q: Faça uma análise abrangente da rede "USAirports" do pacote igraphdata, que contém dados de voos realizados em 2010 nos EUA: a) Histograma da distribuição dos graus dos vértices b) Comunidades (Louvain) Métricas Ordem 745 Tamanho 4653 Diâmetro 8 Coeficiente Clusterização 0.3385 Distância Média 3.4472 Modularidade 0.4422 Comunidades 16 Assortatividade -0.0666 Prompt do R (para análises avançadas, se desejado) > install.packages("igraph") > library(igraphdata) > data(package = "igraphdata") > data("USAirports") > g g1 hist(degree(g1),500) > gorder(g1) [1] 745 > gsize(g1) [1] 4653 > diameter(g1) [1] 8 > transitivity(g1) [1] 0.3384624 > mean.distance(g1) [1] 3.447218 > cluvain coords = layout_with_fr(g1) > plot(cluvain, g1, vertex.label=NA, vertex.size=3, layout=coords) > modularity(cluvain) [1] 0.4422395 > length(cluvain) [1] 16 > assortativity_degree(g1) [1] -0.066631048

A análise apresentada na imagem refere-se à rede "USAirports" do pacote igraphdata, que contém dados de voos realizados em 2010 nos EUA. Aqui está um resumo dos principais resultados: ### a) Histograma da Distribuição dos Graus dos Vértices - O histograma mostra que a maioria dos aeroportos tem um grau (número de conexões) baixo, enquanto poucos aeroportos têm um grau muito alto. ### b) Comunidades (Louvain) - A rede foi dividida em 16 comunidades usando o método de Louvain, indicado pelas diferentes cores no gráfico. ### Métricas - **Ordem:** 745 (número de vértices ou aeroportos) - **Tamanho:** 4653 (número de arestas ou conexões) - **Diâmetro:** 8 (a maior distância geodésica entre quaisquer dois vértices) - **Coeficiente de Clustering:** 0.3385 (mede a tendência dos vértices a se agruparem) - **Distância Média:** 3.4472 (distância média entre todos os pares de vértices) - **Modularidade:** 0.4422 (qualidade da divisão da rede em comunidades) - **Comunidades:** 16 (número de comunidades detectadas) - **Assortatividade:** -0.0666 (medida de correlação dos graus dos vértices conectados) ### Código R O código R fornecido realiza as seguintes operações: - Carrega e prepara os dados da rede. - Calcula e exibe várias métricas da rede. - Identifica comunidades usando o método de Louvain. - Plota a rede com as comunidades destacadas. Essas análises ajudam a entender a estrutura e as características da rede de aeroportos nos EUA em 2010.

Question

Faça uma análise abrangente da rede "USAirports" do pacote i...

Faça uma análise abrangente da rede "USAirports" do pacote igraphdata, que contém dados de voos realizados em 2010 nos EUA:

a) Histograma da distribuição dos graus dos vértices b) Comunidades (Louvain)

Métricas

Ordem 745 Tamanho 4653 Diâmetro 8 Coeficiente Clusterização 0.3385 Distância Média 3.4472 Modularidade 0.4422 Comunidades 16 Assortatividade -0.0666

Prompt do R (para análises avançadas, se desejado)

install.packages("igraph") library(igraphdata) data(package = "igraphdata") data("USAirports") g <- as.undirected(USAirports, mode="collapse") g1 <- igraph::subgraph(g, subcomponent(g, 1, mode = c("all", "out", "in"))) hist(degree(g1),500) gorder(g1) [1] 745 gsize(g1) [1] 4653 diameter(g1) [1] 8 transitivity(g1) [1] 0.3384624 mean.distance(g1) [1] 3.447218 cluvain<-cluster_louvain(g1) coords = layout_with_fr(g1) plot(cluvain, g1, vertex.label=NA, vertex.size=3, layout=coords) modularity(cluvain) [1] 0.4422395 length(cluvain) [1] 16 assortativity_degree(g1) [1] -0.066631048

Accepted Answer

A análise apresentada na imagem refere-se à rede "USAirports" do pacote igraphdata, que contém dados de voos realizados em 2010 nos EUA. Aqui está um resumo dos principais resultados:

### a) Histograma da Distribuição dos Graus dos Vértices
- O histograma mostra que a maioria dos aeroportos tem um grau (número de conexões) baixo, enquanto poucos aeroportos têm um grau muito alto.

### b) Comunidades (Louvain)
- A rede foi dividida em 16 comunidades usando o método de Louvain, indicado pelas diferentes cores no gráfico.

### Métricas

- **Ordem:** 745 (número de vértices ou aeroportos)
- **Tamanho:** 4653 (número de arestas ou conexões)
- **Diâmetro:** 8 (a maior distância geodésica entre quaisquer dois vértices)
- **Coeficiente de Clustering:** 0.3385 (mede a tendência dos vértices a se agruparem)
- **Distância Média:** 3.4472 (distância média entre todos os pares de vértices)
- **Modularidade:** 0.4422 (qualidade da divisão da rede em comunidades)
- **Comunidades:** 16 (número de comunidades detectadas)
- **Assortatividade:** -0.0666 (medida de correlação dos graus dos vértices conectados)

### Código R
O código R fornecido realiza as seguintes operações:
- Carrega e prepara os dados da rede.
- Calcula e exibe várias métricas da rede.
- Identifica comunidades usando o método de Louvain.
- Plota a rede com as comunidades destacadas.

Essas análises ajudam a entender a estrutura e as características da rede de aeroportos nos EUA em 2010.

Faça uma análise abrangente da rede "USAirports" do pacote i...

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