ScholarGate
ผู้ช่วย
Regression modelDyadic network inference

MRQAP Network Regression

Multiple regression quadratic assignment procedure (MRQAP) extends QAP to the regression setting: it predicts a dependent relational matrix from several independent relational matrices on the same actors — for example, modeling who collaborates with whom as a function of who is co-located, who shares a department, and who has prior friendship. Coefficients are estimated by ordinary least squares on the vectorized matrices, but significance is assessed by permutation, because dyadic dependence invalidates the standard regression standard errors.

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้นำไปใช้ เปรียบเทียบ และรับคำแนะนำ
เครื่องมือและทรัพยากร
ดาวน์โหลดสไลด์
เรียนรู้และสำรวจ
วิดีโอเร็ว ๆ นี้

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

แผนที่ระเบียบวิธี

ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ

แหล่งอ้างอิง

  1. Krackhardt, D. (1988). Predicting with networks: Nonparametric multiple regression analysis of dyadic data. Social Networks, 10(4), 359–381. DOI: 10.1016/0378-8733(88)90004-4
  2. Dekker, D., Krackhardt, D., & Snijders, T. A. B. (2007). Sensitivity of MRQAP tests to collinearity and autocorrelation conditions. Psychometrika, 72(4), 563–581. DOI: 10.1007/s11336-007-9016-1

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 22). Multiple Regression Quadratic Assignment Procedure (MRQAP). ScholarGate. https://scholargate.app/th/sociology/mrqap-network-regression

ระเบียบวิธีใด?

วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน

เปรียบเทียบเคียงข้างกัน

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateMRQAP Network Regression (Multiple Regression Quadratic Assignment Procedure (MRQAP)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-24 จาก https://scholargate.app/th/sociology/mrqap-network-regression · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026