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斯坦利·瓦瑟曼；菲利普·帕蒂森

社交网络的逻辑模型和逻辑回归。一： 马尔可夫图和（p^*\）简介。 （英语） Zbl 0866.92029号

心理测量学 61，第3期，401-425（1996）.
摘要：统计网络分析跨越近六十年的研究，已经（至少）经历了两代研究者和模型。从20世纪30年代末开始，第一代研究涉及各种零模型下各种网络统计数据的分布。第二代从20世纪70年代开始，一直持续到20世纪80年代，涉及的模型通常是非常小的参与者子集之间关系关系的概率，其中各种简单的实质性趋势被参数化。这项研究大多采用对数线性模型，首次出现在应用统计出版物中。
但最近社交网络分析的发展有望将我们带入第三代。马尔可夫随机图O.弗兰克和D.施特劳斯【《美国统计学会期刊》第81卷第832-842页（1986年；兹比尔0607.05057)]特别是这些模型的估算策略D.施特劳斯和池田先生[J.Am.Stat.Assoc.85，204-212（1990）]是对这一领域的最新和最有希望的贡献。在这里，我们描述了一大类可用于调查社交网络结构的模型。这些模型包括随机块模型的几种推广，以及参数化全球聚类和集中趋势以及此类趋势中的个体差异的模型。使用Strauss和Ikeda（loc.cit.）的估计策略获得近似模型拟合。
我们描述和扩展了这些模型，并展示了如何使用它们来解决有关社交网络结构的各种实质性问题。

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引用于91文件

MSC公司：

91天30分 社交网络；意见动态
05C80号 随机图（图形理论方面）
05C90年 图论的应用

关键词：

分类数据分析；社会网络分析；马尔可夫随机图；随机块模型的推广

引文：

Zbl 0607.05057号

软件：

空间的
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Wasserman}和\textit{P.Pattison}，《心理测量学》61，第3期，401-425（1996；Zbl 0866.92029）
全文： 内政部

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