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.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- 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 ↗
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 22). Multiple Regression Quadratic Assignment Procedure (MRQAP). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/sociology/mrqap-network-regression
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Dyadic AnalysisSociology↔ сравняване
- Network Autocorrelation ModelSociology↔ сравняване
- Quadratic Assignment ProcedureSociology↔ сравняване
- Социален мрежов анализМрежови анализ↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →