R 使用“创建随机图”；“相同”；幂律度分布

我有一个无向图（蛋白质相互作用网络，PPi），我知道度分布近似于幂律分布。我想创建1000个随机图，复制节点数、边数和“相似”幂律分布

我的真实图形

g.lcc

具有：

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

到目前为止，我所做的是：

#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

然而，当我这样做时，这两个分布甚至不相似

有什么帮助吗

PS附上了两张带有real.ppi和random.g的图片

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您如何知道PPI网络的度分布近似于幂律？它也可以是任何其他厚尾分布。此外，所得幂律拟合的

$xmin

值表明，最佳拟合是通过在度=178时的较低截止值实现的，并且在度低于178时发生的任何情况都不是由方法拟合的指数近似的

如果要创建与图形具有完全相同的度分布的随机网络，可以尝试使用

degree.sequence.game

从头开始生成一个（如果要避免同一对节点之间的多条边，请确保使用

method=“vl”

或

method=“simple.no.multiple

），或使用

重新布线.edges

重写图形的边

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关于幂律，我建议阅读经验数据中类似幂律的分布。

您如何知道PPI网络的度分布近似于幂律？它也可以是任何其他厚尾分布。此外，生成的幂律拟合的

$xmin

值表明，在by度=178时的下限，而在178度以下发生的任何事情都不能用该方法拟合的指数来近似。因此，不可能创建近似我的度分布的随机网络？我应该使用degree.sequence.game来创建随机图吗？最后一个问题，我如何知道我的PPI网络近似值tes是幂律分布，没有其他分布？非常感谢@Tamás必须使用

degree.sequence.game

获得与图形具有完全相同的度分布的随机图形。或者使用

rewre.edges

重新布线图形的边（尽管我会选择

degree.sequence.game

）关于幂律，我建议你先读这篇文章：@Tamás，如果你写下你的评论作为答案，我会奖励你。我认为厚尾分布总是意味着渐进地遵循幂律。可能更好的词是重尾分布。

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