Ważony model grafu losowego o wykładniczym rozkładzie wag (Weighted Exponential Random Graph Model, W-ERGM)
Ważony model grafu losowego o wykładniczym rozkładzie wag (W-ERGM) rozszerza klasyczne binarne ramy ERGM na sieci, których krawędzie niosą wartości ilościowe — takie jak częstotliwość kontaktu, wolumen handlu czy intensywność współpracy. Modeluje on całą ważoną sieć krawędzi jako rozkład prawdopodobieństwa zdefiniowany na wszystkich możliwych grafach ważonych, umożliwiając badaczom sprawdzenie, czy wzorce strukturalne, takie jak wzajemność, przechodniość czy rozkład stopni, powstają w sposób wykraczający poza to, co mogłoby wyprodukować samo losowe przypisanie.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Centralność ważona stopniaAnaliza sieci↔ compare
- Analiza ważonej modularnościAnaliza sieci↔ compare
- Ważona analiza sieci społecznychAnaliza sieci↔ compare
- Ważony stochastyczny model blokowyAnaliza sieci↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →