Machine learningNetwork science

Model de Graf Aleatori Direccional (ERGM Direccional)

El Model de Graf Aleatori Direccional (ERGM Direccional) és una família de models estadístics per a xarxes direccionals que estima la probabilitat d'observar un graf direccional donat com a funció de configuracions estructurals —com ara reciprocitat, tríades transitives i centralització del grau d'entrada— i covariables de nodes o diades, permetent una inferència fonamentada sobre els processos socials que generen llaços direccionals.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Robins, G., Pattison, P., Kalish, Y. & Lusher, D. (2007). An introduction to exponential random graph (p*) models for social networks. Social Networks, 29(2), 173-191. DOI: 10.1016/j.socnet.2006.08.002
  2. Frank, O. & Strauss, D. (1986). Markov graphs. Journal of the American Statistical Association, 81(395), 832-842. DOI: 10.2307/2289017

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/network-analysis/directed-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.

Compare side by side
ScholarGateDirected Exponential Random Graph Model (Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/network-analysis/directed-exponential-random-graph-model · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026