社会网络指数随机图模型-理论.方法与应用 目录

**章 导言／001**节 本书的目的／002第二节 软件和数据／002第三节 本书的结构／003第四节 如何阅读这本书／005第五节 假定的社会网络分析知识／006**篇 基本原理第二章 什么是指数随机图模型／009**节 指数随机图模型：一个简短的定义／009第二节 ERGM模型理论／010第三节 ERGM模型的简单历史／013第四节 适用于ERGM模型的网络数据／015第三章 社会网络结构的形成／017**节 关系形成：结构的涌现／017第二节 关系形成的解释框架／025第四章 指数随机图模型作为统计模型的简单说明／031**节 随机图／032第二节 图的分／034第三节 关于统计建模的一些基本思想／036第四节 同质性／038第五章 指数随机图模型例析／040**节 指数随机图模型应用实例：“企业”中的交流／040第二节 ERGM模型与解释／045第二篇 方法第六章 指数随机图模型的基本原理／053**节 本章概要／053第二节 网络关系变量／053第三节 独立性概念／055第四节 从广义线性模型角度理解ERGM模型／057第五节 可能的依赖形式／061第六节 不同类型的模型设定／063第七节 其他模型设定／081第八节 结论／082第七章 依赖图和充分统计量／083**节 本章概要／083第二节 依赖图／084第三节 涉及属性的依赖图／096第四节 结论／096第八章 社会选择、二元关系协变量和地理空间效应／098**节 个体、二元关系和其他属性／098第二节 ERGM社会选择模型／101第三节 二元关系协变量／106第四节 地理空间效应／107第五节 结论／109第九章 Autologistic行动者属性模型／110**节 社会影响模型／110第二节 ERGM模型扩展到行动者属性分布／112第三节 可能的依赖形式／114第四节 不同模型设定及其解释／117第五节 结论／122 第十章 指数随机图模型的扩展：多元网络与二部图网络模型／123**节 二部图网络／129第二节 纵向模型／139第十一章 多元网络／123**节 网络动态化／139第二节 数据结构／139第三节 模型／140第四节 其他关系模型／147第五节 结论／149第十二章 仿真、估计和拟合优度／150**节 在实践中探索并使模型与数据相关／150第二节 仿真：获得给定ERGM模型的图分布／152第三节 估计／156第四节 解似然方程／158第五节 检验效应／168第六节退化和接近退化／172第七节 缺失数据或部分观测数据／174第八节 雪球样本的条件估计／175第九节 拟合优度／177第十三章 阐述：仿真、估计和拟合优度／180**节 仿真／180第二节 估计和模型设定／187第三节 拟合优度／193第三篇 应用第十四章 个人态度、感知态度与社会结构：社会选择模型／203**节 对他人的感知与社会行为／203第二节 数据与测量／205第三节 模型设定／208第四节 结果／209第五节 讨论／215第十五章 如何闭合一个洞：探索组织间网络替代闭合机制／217**节 网络闭合机制／217第二节 数据和测量／220第三节 模型设定／222第四节 结果／223第五节 讨论／226第十六章 工作关系间的相互依赖:建议和满意度的多变量指数随机图模型／228**节 组织中的多元关系网络／228第二节 数据、测量与分析／230第三节 描述性结果／231第四节多变量ERGM模型结果／234第五节讨论／239第十七章 大脑、肌肉还是乐观主义？新兴军事领袖结构与相关性／242**节 军事背景下涌现的领袖／242第二节 模型设定／247第三节 结果／248第四节 讨论／251第十八章 失业的Autologistic行动者属性模型分析：认识谁和居住地的双重重要性／254**节 失业：位置和联系／254第二节 数据、分析与估计／256第三节 结果／262第四节 讨论／264第十九章 面对面与文本信息为中介朋友网络的纵向变化／266**节 朋友网络的演变、沟通媒介与心理倾向／266第二节 数据与测量／268第三节 模型设定／270第四节 结果／270第五节 讨论／274第二十章 董事社会资本和金融资本对企业连锁形成的不同影响／278**节 二部图社会：个人与群体／278第二节 数据与测量／280第三节 模型设定／284第四节 结果／286第五节 讨论／289第二十一章 比较网络：行为网络与回忆网络的结构一致性／292**节 行为和回忆之间的关系／292第二节 数据与测量／293第三节 结果／296第四节 初步统计分析／296第五节 单变量模型／298第六节 行为网络作为协变量的回忆网络模型／299第七节 多变量模型／300第八节 讨论／303第四篇 未来展望第二十二章 对社会网络建模：未来的工作／307**节 ERGM模型的特点／307第二节 模型设定／309第三节 ERGM模型的一般问题／320参考文献／322关键词索引／364人名索引／374译后记／389

社会网络指数随机图模型-理论.方法与应用 内容简介

指数随机图模型（ERGM模型）正越来越多地应用到网络观测数据分析中，对于理解社会结构和网络过程具有重要作用。这本书里的各个章节提供了ERGM模型的理论和方法论，包括单变量模型、多变量模型、二部图模型、纵向模型和社会影响类型的ERGM模型。每一种方法都在个案研究中进行运用，阐释社会科学理论是如何使用ERGM模型被经验性地验证。作者在如何设定ERGM模型，如何使用软件将模型拟合数据，以及如何解释结果给读者提供了充分的细节。

社会网络指数随机图模型-理论.方法与应用 作者简介

迪安·鲁谢尔（Dean Lusher）博士，澳大利亚斯威本科技大学的社会学讲师。约翰·科斯基宁（Johan Koskinen）博士，英国曼彻斯特大学的社会统计学讲师。加里·罗宾斯（Garry Robins），澳大利亚墨尔本大学心理科学学院教授。