社会科学文献出版社 2016-01出版

社会网络指数随机图模型:理论、方法与应用

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指数随机图模型(ERGM)是区别于传统统计分析方法的一类重要模型。该模型把社会网络理论与仿真方法进行有机结合,是一种探讨复杂系统、自组织社会过程的重要手段。该书分为五大部分:导言、基本原理、方法、应用以及未来展望。全书细分为22章。本书不仅阐明了指数随机图模型的原理,对模型应用进行了分类,而且进行实例说明,内容全面、系统。可以说,本书包含了指数随机图模型的最新进展,是该领域的一个集大成。目前,国内受研究方法限制,与此相关的很多深层次的理论及现实问题难以深入研究。本书翻译将会促进国内学者对社会网络领域前沿研究方法的掌握,进而缩小与国外的差距,促进研究水平的提升。本书可以作为社会学、管理学、经济学、公共管理领域,尤其是社会网络以及跨学科研究的研究生及专业研究人员参考。 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。 我一直在耐心等待这本书的出版,相信一定不会失望。最终我们会看到一本关于ERGM模型全面的、容易理解的原始资料集。书中大部分章节都是为不是统计学出身的定量研究者而写的。全书贯穿了许多解释性的实证应用,并对相关软件进行了讨论。对于使用ERGM模型分析网络数据产生好奇的学者,或准备采用该模型分析网络数据的学者而言,这本书是必不可少的。                                                 ——彼得·卡林顿                                                 加拿大滑铁卢大学 这本书对ERGM模型的统计基础进行正式解释之后为读者提供了该模型的一个直觉理解,同时这本书也是基于现有软件的一本方法论手册。其次,在推进理论与方法论方面做出贡献的最前沿的社会网络研究专家提供了8项引人入胜的实证研究。在理论层面推进对组织内、组织间以及社会层面对网络现象的理解上,这些研究阐释了ERGM模型是如何提供了令人兴奋的机会。                                     ——诺什·康特拉克特,简·S与威廉·J.怀特                                                   美国西北大学 1986年弗兰克和施特劳斯引入了指数族随机图分布之后,p*模型已经成为网络科学方面最好的统计模型。鲁谢尔、科斯基宁和罗宾斯已经把该册子整理成一个适用于p*新手和爱好者的全面汇编。这是一本值得拥有的手册!                                                ——斯坦利·沃瑟曼                                                 美国印第安纳大学
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内容介绍 参考文献
图书详情
ISBN:978-7-5097-8333-7总页码:404
字数: 363千字装帧:平装
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。

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内容资源
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第一章 导言/001
  第一节 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

第一篇 基本原理
第二章 什么是指数随机图模型/009
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 二部图网络/129
  第二节 纵向模型/139
第十一章 多元网络/123
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
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