纵向关系与网络数据的混合效应模型及其在国际贸易与冲突中的应用
统计方法学
2011-08-18 v3 应用统计
摘要
本文关注的是纵向社交网络或关系数据建模的一种方法。这类数据源于在规则时间间隔内对对象或行动者配对进行的测量，从而在每个时间点形成一个社交网络。在本文中，我们使用随机效应模型表示网络和时间依赖性，从而得到一个由一组平稳协方差矩阵定义的随机过程。我们的方法建立在Warner、Kenny和Stoto [Journal of Personality and Social Psychology 37 (1979) 1742--1757] 以及Gill和Swartz [Canad. J. Statist. 29 (2001) 321--331] 的社会关系模型基础上，并允许对网络结构进行期内和跨期表示。我们将该方法应用于两个纵向数据集：国际贸易（连续响应）和军事化国家间争端（二元响应）。
引用
@article{arxiv.1009.1436,
title = {A mixed effects model for longitudinal relational and network data, with applications to international trade and conflict},
author = {Anton H. Westveld and Peter D. Hoff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1009.1436},
year = {2011}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/10-AOAS403 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)