ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Rettet eksponentiell tilfeldig grafmodell

Den rettede eksponentielle tilfeldige grafmodellen (Directed ERGM) er en familie av statistiske modeller for rettede nettverk som estimerer sannsynligheten for å observere en gitt rettet graf som en funksjon av strukturelle konfigurasjoner – som resiprositet, transitive triader og inngradssentralitet – og node- eller dyadekovariater, noe som muliggjør prinsipiell inferens om de sosiale prosessene som genererer rettede bånd.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Kilder

  1. 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
  2. Frank, O. & Strauss, D. (1986). Markov graphs. Journal of the American Statistical Association, 81(395), 832-842. DOI: 10.2307/2289017

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/no/network-analysis/directed-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
ScholarGateDirected Exponential Random Graph Model (Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/network-analysis/directed-exponential-random-graph-model · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026