ScholarGate
Asistents
Regression modelSocial influence / peer effects modeling

Network Autocorrelation Model

The network autocorrelation model adapts spatial-econometric regression to social networks to estimate peer influence: it explains an actor's outcome — an attitude, behavior, or performance — as a function of their own covariates plus a weighted average of their network partners' outcomes. The autocorrelation parameter ρ captures the strength of social influence, and the network weight matrix W encodes who influences whom and how strongly.

Atvērt MethodMindDrīzumāLietojiet, salīdziniet, saņemiet norādījumus
Rīki un resursi
Lejupielādēt slaidus
Mācieties un izpētiet
VideoDrīzumā

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  1. Leenders, R. Th. A. J. (2002). Modeling social influence through network autocorrelation: Constructing the weight matrix. Social Networks, 24(1), 21–47. DOI: 10.1016/S0378-8733(01)00049-1
  2. Doreian, P. (1980). Linear models with spatially distributed data: Spatial disturbances or spatial effects? Sociological Methods & Research, 9(1), 29–60. DOI: 10.1177/004912418000900102

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 22). Network Autocorrelation Model of Social Influence. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/sociology/network-autocorrelation-model

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateNetwork Autocorrelation Model (Network Autocorrelation Model of Social Influence). Izgūts 2026-06-24 no https://scholargate.app/lv/sociology/network-autocorrelation-model · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026