ScholarGate
المساعد
Regression modelDyadic network inference

MRQAP Network Regression

Multiple regression quadratic assignment procedure (MRQAP) extends QAP to the regression setting: it predicts a dependent relational matrix from several independent relational matrices on the same actors — for example, modeling who collaborates with whom as a function of who is co-located, who shares a department, and who has prior friendship. Coefficients are estimated by ordinary least squares on the vectorized matrices, but significance is assessed by permutation, because dyadic dependence invalidates the standard regression standard errors.

افتح في MethodMindقريبًاطبّق، قارن، واحصل على إرشادات
الأدوات والموارد
تنزيل الشرائح
التعلّم والاستكشاف
فيديوقريبًا

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Krackhardt, D. (1988). Predicting with networks: Nonparametric multiple regression analysis of dyadic data. Social Networks, 10(4), 359–381. DOI: 10.1016/0378-8733(88)90004-4
  2. Dekker, D., Krackhardt, D., & Snijders, T. A. B. (2007). Sensitivity of MRQAP tests to collinearity and autocorrelation conditions. Psychometrika, 72(4), 563–581. DOI: 10.1007/s11336-007-9016-1

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 22). Multiple Regression Quadratic Assignment Procedure (MRQAP). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/sociology/mrqap-network-regression

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateMRQAP Network Regression (Multiple Regression Quadratic Assignment Procedure (MRQAP)). استُرجع بتاريخ 2026-06-24 من https://scholargate.app/ar/sociology/mrqap-network-regression · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026