الحلقة
تحليل الشبكة الاجتماعية البايزية مع Bergm
مع Alberto Caimo
useR!2017: تحليل الشبكة الاجتماعية البايزية مع Be...
الكلمات الأساسية: تحليل Bayesian، نماذج الرسم البياني العشوائي الأسي، أساليب مونتي كارلو
صفحات الويب: https://CRAN.R-project.org/package=Bergm
نماذج الرسم البياني العشوائي الأسي (ERGMs) هي مجموعة مهمة جدا من النماذج الإحصائية لتحليل بيانات الشبكة. من وجهة نظر حسابية، من الصعب للغاية التعامل مع ERGMs لأن ثابت التطبيع الخاص بها، والذي يعتمد على معلمات النموذج، مستعصي على الحل. في هذا الحديث، نعرض كيف يمكن تنفيذ استدلال المعلمة في إطار Bayesian باستخدام استراتيجيات MCMC التي تحايل على الحاجة إلى حساب ثوابت التطبيع.
يوفر الإصدار الجديد من حزمة Bergm ل R (Caimo و Friel 2014) إطارا شاملا لتحليل Bayesian ل ERGMs باستخدام خوارزمية التبادل التقريبية (Caimo و Friel 2011) ومعايرة التوزيع الخلفي الزائف (Bouranis و Friel و Maire 2015) للحصول على عينة من التوزيع الخلفي لمعلمة ERGM. يمكن للحزمة أيضا توفير إجراءات رسومية لجودة البايزيان المناسبة التي تعالج مسألة كفاية النموذج.
سيركز هذا الحديث بشدة على ميزات التنفيذ العملية الرئيسية للبرنامج التي سيتم وصفها من خلال تحليل بيانات الشبكة الحقيقية (مع تطبيقات مختلفة في علم الأعصاب وعلم المؤسسة).
يشير إلى بورانيس، L.، N. Friel، وF. Maire. 2015. "الاستدلال البايزياني لنماذج الرسم البياني العشوائي الأسي غير المحددة." arXiv Preprint arXiv:1510.00934.
(كايمو) و(أ.) و(ن. فريل) 2011. "الاستدلال البايزياني لنماذج الرسم البياني العشوائي الأسي." الشبكات الاجتماعية 33 (1): 41-55.
———. 2014. "Bergm: الرسوم البيانية العشوائية الأسية البايزيانية في R." دفتر يومية البرامج الإحصائية 61 (2): 1-25.
useR!2017: تحليل الشبكة الاجتماعية البايزية مع Be...
الكلمات الأساسية: تحليل Bayesian، نماذج الرسم البياني العشوائي الأسي، أساليب مونتي كارلو
صفحات الويب: https://CRAN.R-project.org/package=Bergm
نماذج الرسم البياني العشوائي الأسي (ERGMs) هي مجموعة مهمة جدا من النماذج الإحصائية لتحليل بيانات الشبكة. من وجهة نظر حسابية، من الصعب للغاية التعامل مع ERGMs لأن ثابت التطبيع الخاص بها، والذي يعتمد على معلمات النموذج، مستعصي على الحل. في هذا الحديث، نعرض كيف يمكن تنفيذ استدلال المعلمة في إطار Bayesian باستخدام استراتيجيات MCMC التي تحايل على الحاجة إلى حساب ثوابت التطبيع.
يوفر الإصدار الجديد من حزمة Bergm ل R (Caimo و Friel 2014) إطارا شاملا لتحليل Bayesian ل ERGMs باستخدام خوارزمية التبادل التقريبية (Caimo و Friel 2011) ومعايرة التوزيع الخلفي الزائف (Bouranis و Friel و Maire 2015) للحصول على عينة من التوزيع الخلفي لمعلمة ERGM. يمكن للحزمة أيضا توفير إجراءات رسومية لجودة البايزيان المناسبة التي تعالج مسألة كفاية النموذج.
سيركز هذا الحديث بشدة على ميزات التنفيذ العملية الرئيسية للبرنامج التي سيتم وصفها من خلال تحليل بيانات الشبكة الحقيقية (مع تطبيقات مختلفة في علم الأعصاب وعلم المؤسسة).
يشير إلى بورانيس، L.، N. Friel، وF. Maire. 2015. "الاستدلال البايزياني لنماذج الرسم البياني العشوائي الأسي غير المحددة." arXiv Preprint arXiv:1510.00934.
(كايمو) و(أ.) و(ن. فريل) 2011. "الاستدلال البايزياني لنماذج الرسم البياني العشوائي الأسي." الشبكات الاجتماعية 33 (1): 41-55.
———. 2014. "Bergm: الرسوم البيانية العشوائية الأسية البايزيانية في R." دفتر يومية البرامج الإحصائية 61 (2): 1-25.
هل لديك ملاحظات؟ أرسل مشكلة هنا.