Dynamický model exponenciálnych náhodných grafov
Dynamický model exponenciálnych náhodných grafov (TERGM / STERGM) rozširuje klasický rámec ERGM na panelové sieťové dáta, modelujúc, ako sa väzby v sieti tvoria a rozpúšťajú v čase ako funkcia štrukturálnych tendencií, uzlových atribútov a vlastného minulého stavu siete. Poskytuje štatisticky princípovo podložené inferencie o longitudinálnych sieťových zmenách.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Hanneke, S., Fu, W., & Xing, E. P. (2010). Discrete temporal models of social networks. Electronic Journal of Statistics, 4, 585–605. DOI: 10.1214/09-EJS548 ↗
- Krivitsky, P. N., & Handcock, M. S. (2014). A separable model for dynamic networks. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 76(1), 29–46. DOI: 10.1111/rssb.12014 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Exponential Random Graph Model (Temporal ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/network-analysis/dynamic-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.
- Dynamický stochastický blokový modelAnalýza sietí↔ compare
- Analýza šírenia v sietiAnalýza sietí↔ compare
- Stochastic Block ModelAnalýza sietí↔ compare
- Analýza časových sietíAnalýza sietí↔ compare
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →