Machine learningNetwork science

Modelo de Grafo Aleatorio Exponencial Ponderado

El Modelo de Grafo Aleatorio Exponencial Ponderado (W-ERGM) extiende el marco clásico del ERGM binario a redes cuyos enlaces portan valores cuantitativos, como la frecuencia de contacto, el volumen de comercio o la intensidad de colaboración. Modela la red completa de enlaces valorados como una distribución de probabilidad definida sobre todos los grafos ponderados posibles, permitiendo a los investigadores probar si los patrones estructurales como la reciprocidad, la transitividad o la distribución de grados surgen más allá de lo que el azar por sí solo produciría.

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Fuentes

  1. Krivitsky, P. N. (2012). Exponential-family random graph models for valued networks. Electronic Journal of Statistics, 6, 1100–1128. DOI: 10.1214/12-EJS696
  2. 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

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/weighted-exponential-random-graph-model

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Citado por

ScholarGateWeighted Exponential Random Graph Model (Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/network-analysis/weighted-exponential-random-graph-model · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026