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【24h】

Hierarchical models for independence structures of networks

机译：网络独立结构的分层模型

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We introduce a new family of network models, called hierarchical network models, that allow us to represent in an explicit manner the stochastic dependence among the dyads (random ties) of the network. In particular, each member of this family can be associated with a graphical model defining conditional independence clauses among the dyads of the network, called the dependency graph. Every network model with dyadic independence assumption can be generalized to construct members of this new family. Using this new framework, we generalize the Erdoes–Renyi and the ss models to create hierarchical Erdoes–Renyi and ss models. We describe various methods for parameter estimation, aswell as simulation studies for models with sparse dependency graphs.
机译：我们介绍了一个名为分层网络模型的新的网络模型系列，使我们以明确的方式表示网络（随机关系）之间的随机依赖性。特别地，该系列的每个成员可以与定义网络的二元之间的条件独立条款的图形模型相关联，称为依赖图。每个具有二元独立假设的网络模型都可以推广以构建这个新家庭的成员。使用这个新框架，我们概括了erdoes-renyi和ss模型来创建分层erdoes-renyi和ss模型。我们描述了用于参数估计的各种方法，也可以作为具有稀疏依赖性图形的模型的仿真研究。

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