ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Dünaamiline eksponentiaalne juhuslike graafide mudel

Dünaamiline eksponentiaalne juhuslike graafide mudel (TERGM / STERGM) laiendab klassikalist ERGM raamistikku paneelvõrguandmetele, modelleerides, kuidas võrgu sidemed tekivad ja lahustuvad aja jooksul struktuursete tendentside, sõlmede atribuutide ja võrgu enda varasema seisundi funktsioonina. See pakub statistiliselt põhjendatud järeldusi pikaajaliste võrgumuutuste kohta.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  1. 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
  2. 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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Exponential Random Graph Model (Temporal ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.

Compare side by side
ScholarGateDynamic Exponential Random Graph Model (Dynamic Exponential Random Graph Model (Temporal ERGM)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/network-analysis/dynamic-exponential-random-graph-model · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026