MRQAP Network Regression
Multiple regression quadratic assignment procedure (MRQAP) extends QAP to the regression setting: it predicts a dependent relational matrix from several independent relational matrices on the same actors — for example, modeling who collaborates with whom as a function of who is co-located, who shares a department, and who has prior friendship. Coefficients are estimated by ordinary least squares on the vectorized matrices, but significance is assessed by permutation, because dyadic dependence invalidates the standard regression standard errors.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
Források
- Krackhardt, D. (1988). Predicting with networks: Nonparametric multiple regression analysis of dyadic data. Social Networks, 10(4), 359–381. DOI: 10.1016/0378-8733(88)90004-4 ↗
- Dekker, D., Krackhardt, D., & Snijders, T. A. B. (2007). Sensitivity of MRQAP tests to collinearity and autocorrelation conditions. Psychometrika, 72(4), 563–581. DOI: 10.1007/s11336-007-9016-1 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 22). Multiple Regression Quadratic Assignment Procedure (MRQAP). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/sociology/mrqap-network-regression
Melyik módszer?
Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.
- Dyadic AnalysisSociology↔ összehasonlítás
- Network Autocorrelation ModelSociology↔ összehasonlítás
- Quadratic Assignment ProcedureSociology↔ összehasonlítás
- Szociális hálózatok elemzéseHálózatelemzés↔ összehasonlítás
Hivatkozik rá
Hasonló módszerek
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →