Process / pipeline

Modelo de Grafos Aleatorios Exponenciales (ERGM / p*)

El Modelo de Grafos Aleatorios Exponenciales (ERGM), también conocido como modelo p*, es un marco estadístico para el análisis de redes que modela la probabilidad de una red observada como una función de sus características estructurales locales —como reciprocidad, triángulos y distribución de grados. Desarrollado a partir del trabajo fundacional de Frank y Strauss (1986) y extendido al marco moderno por Wasserman y Pattison (1996) y Robins et al. (2007), el ERGM es el estándar inferencial para el análisis de redes sociales, capaz de probar si las estructuras de red observadas surgen por azar o reflejan procesos sociales genuinos.

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Fuentes

  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. Lusher, D., Koskinen, J., & Robins, G. (Eds.) (2012). Exponential Random Graph Models for Social Networks: Theory, Methods, and Applications. Cambridge University Press. ISBN: 9780521193566

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Random Graph Model (ERGM / p*). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/exponential-random-graph

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Citado por

ScholarGateExponential Random Graph Model (Exponential Random Graph Model (ERGM / p*)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/network-analysis/exponential-random-graph · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026