Machine learningNetwork science

Model wykładniczy grafów losowych skierowanych

Model wykładniczy grafów losowych skierowanych (Directed ERGM) to rodzina modeli statystycznych dla sieci skierowanych, która szacuje prawdopodobieństwo obserwacji danego grafu skierowanego jako funkcję konfiguracji strukturalnych — takich jak wzajemność, triady przechodnie i centralizacja stopnia wchodzącego — oraz kowariancji węzłów lub diad, umożliwiając uzasadnione wnioskowanie o procesach społecznych generujących skierowane powiązania.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/network-analysis/directed-exponential-random-graph-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026