Curved exponential family models for social networks

指数随机图模型 指数族 指数函数 直觉 数学 指数分布 随机图 一般化 统计的 统计 图形 计量经济学 离散数学 心理学 数学分析 认知科学
作者
David R. Hunter
出处
期刊:Social Networks [Elsevier BV]
卷期号:29 (2): 216-230 被引量:398
标识
DOI:10.1016/j.socnet.2006.08.005
摘要

Curved exponential family models are a useful generalization of exponential random graph models (ERGMs). In particular, models involving the alternating k-star, alternating k-triangle, and alternating k-twopath statistics of Snijders et al. [Snijders, T.A.B., Pattison, P.E., Robins, G.L., Handcock, M.S., in press. New specifications for exponential random graph models. Sociological Methodology] may be viewed as curved exponential family models. This article unifies recent material in the literature regarding curved exponential family models for networks in general and models involving these alternating statistics in particular. It also discusses the intuition behind rewriting the three alternating statistics in terms of the degree distribution and the recently introduced shared partner distributions. This intuition suggests a redefinition of the alternating k-star statistic. Finally, this article demonstrates the use of the statnet package in R for fitting models of this sort, comparing new results on an oft-studied network dataset with results found in the literature.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
李健应助zhugepengju采纳,获得10
1秒前
nianxunxi发布了新的文献求助200
1秒前
chenpengnb完成签到,获得积分10
1秒前
科研通AI6.1应助gqp采纳,获得30
2秒前
2秒前
3秒前
CC完成签到,获得积分10
3秒前
言子完成签到,获得积分10
4秒前
jtG完成签到,获得积分20
4秒前
飞龙爵士发布了新的文献求助10
5秒前
JichunXiao发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
Grace完成签到 ,获得积分10
6秒前
王泰一发布了新的文献求助10
6秒前
w__k完成签到 ,获得积分10
7秒前
笨笨的乘风完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
9秒前
风吹麦田应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得30
9秒前
pluto应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
luo完成签到,获得积分10
10秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
catesina完成签到,获得积分10
10秒前
搜集达人应助小刘同学采纳,获得10
10秒前
Piang完成签到,获得积分10
11秒前
现代风格发布了新的文献求助10
13秒前
雪海完成签到,获得积分10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Inorganic Chemistry Eighth Edition 1200
Free parameter models in liquid scintillation counting 1000
Standards for Molecular Testing for Red Cell, Platelet, and Neutrophil Antigens, 7th edition 1000
The Organic Chemistry of Biological Pathways Second Edition 800
The Psychological Quest for Meaning 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6315901
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8131967
关于积分的说明 17044375
捐赠科研通 5371255
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2851542
邀请新用户注册赠送积分活动 1829360
关于科研通互助平台的介绍 1681259