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6. Statistical Models for Network Graphs

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Eric D. Kolaczyk
Gábor Csárdi
Erschienen in
Statistical Analysis of Network Data with R
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Die im vorherigen Kapitel besprochenen Netzwerkmodelle dienen einer Vielzahl nützlicher Zwecke. Doch zum Zwecke der statistischen Modellbildung greifen sie zu kurz. Tatsächlich schreiben Robins und Morris [1]: "Ein gutes [statistisches Netzwerkdiagramm] -Modell muss sowohl anhand von Daten schätzbar sein als auch eine vernünftige Repräsentation dieser Daten, um theoretisch plausibel zu sein, welche Art von Effekten das Netzwerk hervorgebracht haben könnte, und um untersuchen zu können, welche konkurrierenden Effekte die beste Erklärung für die Daten sein könnten". Keines der Modelle, die wir bis zu diesem Zeitpunkt gesehen haben, ist wirklich darauf ausgelegt, solche Kriterien zu erfüllen.
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Titel
Statistical Models for Network Graphs
Verfasst von
Eric D. Kolaczyk
Gábor Csárdi
Copyright-Jahr
2020
Buch
Statistical Analysis of Network Data with R

Print ISBN: 978-3-030-44128-9

Electronic ISBN: 978-3-030-44129-6

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-44129-6_6
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