Байесовская модель экспоненциальной случайной сети (Bayesian Exponential Random Graph Model)

Байесовская модель экспоненциальной случайной сети (Bayesian ERGM или BERGM) расширяет классическую структуру ERGM, размещая априорные распределения над параметрами модели и используя методы Монте-Карло по схеме Марковских цепей для получения полных апостериорных распределений. Предложенная Caimo и Friel (2011), она позволяет исследователям количественно оценивать неопределенность параметров и включать априорные знания при моделировании структурных особенностей социальных и других сложных сетей.