具体描述
本书介绍了指数随机图模型的基本概念，通过案例解释了为什么要使用指数随机图模型，并向读者展示了如何在其研究中运用基本的指数随机图模型进行分析。
指数随机图模型是一种针对社会网络结构进行建模的统计方法。近年来，随着统计软件的不断改进，已经有一些社会科学家开始使用指数随机图模型统计工具进行研究。然而，在使用指数随机图模型方面，目前尚缺乏一本精炼的指南。本书通过公共健康领域的真实案例以及详细指导读者使用R统计软件及statnet包，填补了这一空白。
主要特点：
指数随机图模型是一种能够进行网络统计推断新方法；
本书采用了公共健康领域的真实案例，并详细讲解了其分析流程；
本书提供了指数随机图建模的完整R语言代码，用户可以方便地重复完整的指数随机图建模过程。
本书附录A可在SAGE官方网站《指数随机图模型导论》一书的页面上获得（链接：https://us.sagepub.com/en-us/nam/an-introduction-to-exponential-random-graph-modeling/book237737#description）。
作者简介
詹宁·K.哈瑞斯（Jenine K. Harris），美国圣路易斯华盛顿大学布朗学院副教授，教授公共卫生和社会工作研究生课程。主要研究领域为公共卫生和社会工作。目前的研究主要采用复杂统计网络模型，以更好地理解和解释美国地方卫生部门的沟通网络联系，尤其是社交媒体联系。
目录信息
第1章 网络分析方法的希望与挑战
第1节 历史与概念
第2节 网络术语
第2章 统计网络模型
第1节 简单随机图
第2节 ERGM的发展
第3节 本章小结
第3章 建立一个有效的指数随机图模型
第1节 软件获取与准备
第2节 数据获取
第3节 数据探索
第4节 模型构建
第5节 曲线指数族模型
第4章 面向有向网络及二元组属性的应用
第1节 针对有向网络的研究
第2节 将二元组和网络协变量作为预测变量
第5章 结论与建议
附录
参考文献
译名对照表
译后记
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
最后两章, focus on 实践意义
评分最后两章, focus on 实践意义
评分最后两章, focus on 实践意义
评分书还行，就是可以写得更好感觉。要不我想办法也写一个吧。
评分最后两章, focus on 实践意义
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