ScholarGate
Асистент
Regression modelSocial influence / peer effects modeling

Network Autocorrelation Model

The network autocorrelation model adapts spatial-econometric regression to social networks to estimate peer influence: it explains an actor's outcome — an attitude, behavior, or performance — as a function of their own covariates plus a weighted average of their network partners' outcomes. The autocorrelation parameter ρ captures the strength of social influence, and the network weight matrix W encodes who influences whom and how strongly.

Отворете в MethodMindСкороПриложете, сравнете, получете насоки
Инструменти и ресурси
Изтегляне на слайдове
Учене и проучване
ВидеоСкоро

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Leenders, R. Th. A. J. (2002). Modeling social influence through network autocorrelation: Constructing the weight matrix. Social Networks, 24(1), 21–47. DOI: 10.1016/S0378-8733(01)00049-1
  2. Doreian, P. (1980). Linear models with spatially distributed data: Spatial disturbances or spatial effects? Sociological Methods & Research, 9(1), 29–60. DOI: 10.1177/004912418000900102

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 22). Network Autocorrelation Model of Social Influence. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/sociology/network-autocorrelation-model

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.

Сравняване едно до друго

Цитиран в

ScholarGateNetwork Autocorrelation Model (Network Autocorrelation Model of Social Influence). Извлечено на 2026-06-24 от https://scholargate.app/bg/sociology/network-autocorrelation-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026