克莱门特·李；安德鲁·加贝特；达伦·威尔金森。 在线社区调试数据的网络流行病模型。 （英语） Zbl 1384.62325号 统计计算。 第4期第28期，第891-904页（2018年）. 摘要：假设优先连接网络的统计模型（根据一些简单规则依次添加节点生成）通常比假设伯努利随机图（其中任意两个节点具有相同的连接概率）更好地描述现实网络。因此，为了研究“感染”在社会网络中的传播，我们结合随机传染病模型和优先依恋模型提出了一个网络传染病模型。基于随后的马尔可夫链蒙特卡罗算法的仿真研究揭示了模型参数的可识别性问题。最后，将网络流行病模型应用于一组在线调试数据。 引用于1文件 MSC公司： 62第25页 统计学在社会科学中的应用 91天30分 社交网络；意见动态 92天30分 流行病学 05C80号 随机图（图形理论方面） 关键词：随机传染病模型；MCMC公司；随机图；优先依附；社区试运行 软件：肾上腺素 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Lee}等人，《统计计算》。28，第4号，891--904（2018；Zbl 1384.62325） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Albert，R.、Jeong，H.、Barabási，A.-L.：全球网的直径。《自然》401130-131（1999）·doi:10.1038/43601 [2] Albert，R.、Jeong，H.、Barabási，A.-L.：复杂网络的错误和攻击容忍度。《自然》406378-382（2000）·doi:10.1038/35019019 [3] Andersson，H.，Britton，T.：《随机流行病模型及其统计分析》，《统计学讲义》第151期。施普林格，纽约（2000年）·Zbl 0951.92021号 [4] Ball，F.，Mollison，D.，Scalia-Tomba，G.：两级混合的流行病。Ann.应用。普罗巴伯。7, 46-89 (1997) ·Zbl 0909.92028号 ·doi:10.1214/aoap/1034625252 [5] Barabási，A.-L.，Albert，R.：随机网络中缩放的出现。《科学》286（5439），509-512（1999）·Zbl 1226.05223号 ·doi:10.1126/science.286.5439.509 [6] Bezáková，I.，Kalai，A.和Santhanam，R.：使用最大似然选择图形模型。致：\[23会议记录^{rd}第23页\]第三届机器学习国际会议，宾夕法尼亚州匹兹堡，2006年。国际机器学习协会（2006）·Zbl 1270.62136号 [7] Britton，T.，O'Neill，P.D.：随机社会结构人群中随机流行病的贝叶斯推断。扫描。《J Stat.29》（3），375-390（2002）·Zbl 1036.62017年 ·doi:10.1111/1467-9469.00296 [8] Britton，T.、Kypraios，T.和O'Neill，P.D.：三种混合水平的流行病推断：方法和在麻疹爆发中的应用。扫描。《美国联邦法律大全》第38卷第578-599页（2011年）·Zbl 1246.62203号 [9] Garbett，A.，Comber，R.，Jenkins，E.，Olivier，P.：应用程序运动：移动应用程序社区调试平台，In:CHI'16《2016年计算机系统人为因素会议论文集》，第26-37页。ACM公司。(2016). doi:10.1145/2858036.2858094·兹比尔0909.92028 [10] Groendyke，C.，Welch，D.，Hunter，D.R.：给定疫情数据的接触网贝叶斯推断。扫描。J.Stat.38，600-616（2011年）·Zbl 1246.62207号 [11] Groendyke，C.，Welch，D.，Hunter，D.R.：1861年哈格洛赫麻疹数据的网络分析。生物统计学68，755-765（2012）·Zbl 1270.62136号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2012.01748.x [12] Hunter，D.R.、Goodreau，S.M.、Handcock，M.S.：社交网络模型的拟合度。《美国统计协会期刊》103（481），248-258（2008）·Zbl 1471.62390号 ·doi:10.19198/016214507000000446 [13] Masuda，N.，Rocha，L.E.C.：非马尔科夫随机过程的Gillespie算法。Soc.Ind.申请。数学。版次（印刷中）·Zbl 1405.60003号 [14] Neal，P.，Roberts，G.：非中心化数据增强案例研究：随机流行病。统计计算。15, 315-327 (2005) ·doi:10.1007/s11222-005-4074-7 [15] M.E.纽曼。J.：网络：简介。牛津大学出版社，牛津（2010）·Zbl 1195.94003号 ·doi:10.1093/acprof:oso/9780199206650.001.0001 [16] O'Neill，P.D.：使用马尔可夫链蒙特卡罗方法对随机流行病模型进行贝叶斯推断的教程介绍。数学。Biosci公司。180, 103-114 (2002) ·Zbl 1021.62094号 ·doi:10.1016/S0025-5564（02）00109-8 [17] Papaspiliopoulos，O.，Roberts，G.O.，Sköld，M.：分层模型和数据增强的非中心参数化。收录人：Bernardo，J.M.，Bayarri，M.J.，Berger，J.O.，Dawid，A.P.，Heckerman，D.，Smith，A.F.M.，West，M.（编辑）Bayesian Statistics 7，第307-326页。牛津大学出版社，牛津（2003） [18] Pastor-Satorras，R.，Castellano，C.，Van Mieghem，P.，Vespignani，A.：复杂网络中的流行病过程。修订版Mod。物理。87(3), 925-979 (2015) ·doi:10.1103/RevModPhys.87.925 [19] Ray，J.，Marzouk，Y.M.：推断部分观察到的流行病传播链的贝叶斯方法，in:联合统计会议记录：2008年8月3日至7日在科罗拉多州丹佛举行的会议。美国统计协会（2008）·Zbl 1368.05139号 [20] Snijders，T.A.B.：指数随机图模型的马尔可夫链蒙特卡罗估计。J.社会结构。3, 1-40 (2002) [21] Streftaris，G.，Gibson，G.J.：随机流行病模型的统计推断。摘自：第17届国际统计建模研讨会论文集，第609-616页（2002年） [22] Stumpf，M.P.H.，Wiuf，C.，May，R.M.：无标度网络的子网不是无标度的：网络的采样特性。程序。国家。阿卡德。科学。102(12), 4221-4224 (2005) ·doi:10.1073/pnas.0501179102 [23] Vázquez，A.，Pastor-Satorras，R.，Vespignani，A.：互联网的大尺度拓扑和动力学特性。物理。版本E 65，066130（2002）·doi:10.1103/PhysRevE.65.066130 [24] Watts，D.J.、Strogatz，S.H.：“小世界”网络的集体动态。《自然》393，440-442（1998）·Zbl 1368.05139号 ·doi:10.1038/30918 [25] Wilkinson，D.J.：《系统生物学随机建模》，第2版。查普曼和霍尔，伦敦（2011年）·Zbl 1300.92004号 [26] Xiang，F.，Neal，P.：通过参数减少对时间流行病进行有效的MCMC。计算。统计数据分析。80, 240-250 (2014) ·Zbl 1506.62194号 ·doi:10.1016/j.csda.2014.07.002 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。