Weighted Exponential Random Graph Model
Het Weighted Exponential Random Graph Model (W-ERGM) breidt het klassieke binaire ERGM-raamwerk uit naar netwerken waarvan de verbindingen kwantitatieve waarden dragen — zoals contactfrequentie, handelsvolume of samenwerkingsintensiteit. Het modelleert het gehele gewogen-verbindingennetwerk als een kansverdeling gedefinieerd over alle mogelijke gewogen grafen, waardoor onderzoekers kunnen toetsen of structurele patronen zoals wederkerigheid, transitiviteit of graadverdeling ontstaan buiten wat toeval alleen zou produceren.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Krivitsky, P. N. (2012). Exponential-family random graph models for valued networks. Electronic Journal of Statistics, 6, 1100–1128. DOI: 10.1214/12-EJS696 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/network-analysis/weighted-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.
- Gewogen graadcentraliteitNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen modulariteitsanalyseNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen Sociale NetwerkanalyseNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen Stochastisch BlokmodelNetwerkanalyse↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →