ScholarGate
Асистент
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.

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. 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

Як цитувати цю сторінку

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

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

ScholarGateNetwork Autocorrelation Model (Network Autocorrelation Model of Social Influence). Отримано 2026-06-24 з https://scholargate.app/uk/sociology/network-autocorrelation-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026