Modelo Dinámico de Grafos Aleatorios Exponenciales
El Modelo Dinámico de Grafos Aleatorios Exponenciales (TERGM / STERGM) extiende el marco clásico de ERGM a datos de redes de panel, modelando cómo los lazos de una red se forman y disuelven con el tiempo como una función de tendencias estructurales, atributos nodales y el propio estado pasado de la red. Proporciona una inferencia estadísticamente fundamentada sobre el cambio de red longitudinal.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fuentes
- Hanneke, S., Fu, W., & Xing, E. P. (2010). Discrete temporal models of social networks. Electronic Journal of Statistics, 4, 585–605. DOI: 10.1214/09-EJS548 ↗
- Krivitsky, P. N., & Handcock, M. S. (2014). A separable model for dynamic networks. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 76(1), 29–46. DOI: 10.1111/rssb.12014 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Exponential Random Graph Model (Temporal ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/dynamic-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.
- Modelo Estocástico Dinámico de BloquesAnálisis de redes↔ compare
- Análisis de Difusión en RedAnálisis de redes↔ compare
- Modelo de Bloques EstocásticosAnálisis de redes↔ compare
- Análisis de Redes TemporalesAnálisis de redes↔ compare
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →