ScholarGate
Асистент
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.

Відкрити у MethodMindНезабаромЗастосуйте, порівняйте, отримайте рекомендації
Інструменти та ресурси
Завантажити слайди
Вивчення та дослідження
ВідеоНезабаром

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Карта методів

Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Який метод?

Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.

Порівняти поруч

Згадується в

ScholarGateMRQAP Network Regression (Multiple Regression Quadratic Assignment Procedure (MRQAP)). Отримано 2026-06-24 з https://scholargate.app/uk/sociology/mrqap-network-regression · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026