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彼得·霍夫。

纵向关系数据的多线性张量回归。 （英语） Zbl 1454.62481号

附录申请。斯达。 9，第3期，1169-1193（2015）.
概述：关系数据的一个基本方面，例如来自社交网络的数据，是关系之间依赖的可能性。特别是，一对节点的成员之间的关系可能会影响另一对节点成员之间的联系。本文开发了一种回归模型，以在纵向和多变量关系数据或其他可以以张量形式表示的数据的背景下估计这种影响。该模型基于一般的多线性张量回归模型，其中一个特例是张量自回归模型，在该模型中，一个时间点上的关系张量是根据以前时间点的关系进行简约回归的。这是通过可分离或Kronecker结构的回归参数以及可分离协方差模型实现的。在纵向多元关系数据分析的背景下，展示了多线性张量回归模型如何表示关系数据和网络数据中经常出现的模式，如互易性和传递性。

引用于44文件

MSC公司：

62第20页 统计学在经济学中的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
62甲12 多元分析中的估计
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

阵列法线;贝叶斯推断;事件数据;国际关系;网络;塔克产品;向量自回归
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.D.Hoff}，Ann.应用。Stat.9，No.3，1169--1193（2015；Zbl 1454.62481）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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