বেয়েশীয় এক্সপোনেনশিয়াল র্যান্ডম গ্রাফ মডেল
বেয়েশীয় এক্সপোনেনশিয়াল র্যান্ডম গ্রাফ মডেল (Bayesian ERGM বা BERGM) ক্লাসিক্যাল ERGM ফ্রেমওয়ার্ককে প্রসারিত করে মডেল প্যারামিটারগুলির উপর প্রায়োর ডিস্ট্রিবিউশন স্থাপন করে এবং সম্পূর্ণ পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশন অর্জনের জন্য মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো পদ্ধতি ব্যবহার করে। Caimo এবং Friel (2011) দ্বারা প্রবর্তিত, এটি গবেষকদের প্যারামিটার অনিশ্চয়তা পরিমাপ করতে এবং সামাজিক ও অন্যান্য জটিল নেটওয়ার্কগুলির কাঠামোগত বৈশিষ্ট্য মডেল করার সময় প্রায়োর জ্ঞান অন্তর্ভুক্ত করতে দেয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Caimo, A., & Friel, N. (2011). Bayesian inference for exponential random graph models. Social Networks, 33(1), 41–55. DOI: 10.1016/j.socnet.2010.09.004 ↗
- Exponential random graph models. Wikipedia. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Exponential Random Graph Model (Bayesian ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/network-analysis/bayesian-exponential-random-graph-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- বেয়েশীয় সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণনেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ↔ compare
- বেইসিয়ান স্টোকাস্টিক ব্লক মডেলনেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ↔ compare
- মডিউলারিটি বিশ্লেষণনেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ↔ compare
- স্টোকাস্টিক ব্লক মডেলনেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →