ScholarGate
ผู้ช่วย
Regression modelSocial influence / peer effects modeling

Network Autocorrelation Model

The network autocorrelation model adapts spatial-econometric regression to social networks to estimate peer influence: it explains an actor's outcome — an attitude, behavior, or performance — as a function of their own covariates plus a weighted average of their network partners' outcomes. The autocorrelation parameter ρ captures the strength of social influence, and the network weight matrix W encodes who influences whom and how strongly.

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

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

แผนที่ระเบียบวิธี

ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ

แหล่งอ้างอิง

  1. Leenders, R. Th. A. J. (2002). Modeling social influence through network autocorrelation: Constructing the weight matrix. Social Networks, 24(1), 21–47. DOI: 10.1016/S0378-8733(01)00049-1
  2. Doreian, P. (1980). Linear models with spatially distributed data: Spatial disturbances or spatial effects? Sociological Methods & Research, 9(1), 29–60. DOI: 10.1177/004912418000900102

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 22). Network Autocorrelation Model of Social Influence. ScholarGate. https://scholargate.app/th/sociology/network-autocorrelation-model

ระเบียบวิธีใด?

วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน

เปรียบเทียบเคียงข้างกัน

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateNetwork Autocorrelation Model (Network Autocorrelation Model of Social Influence). สืบค้นเมื่อ 2026-06-24 จาก https://scholargate.app/th/sociology/network-autocorrelation-model · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026