删截出度对社会网络同伴效应和自相关推断的影响
统计方法学
2011-01-07 v2
摘要
我研究了在不完整边信息的社会网络中建模传染性影响的后果，即每个个体可能只能命名有限数量的朋友，从而额外的出边被删截的情况。特别地，我考虑了一个典型的时间序列配置，其中“自我”的属性以因果方式受到其“他者”在先前时间点的属性的影响，这既包括他者的总数，也包括与中心值的偏差。这通过三种可能的命名朋友的方法来考虑：对声明数量的严格上限、灵活上限以及要求个体命名其朋友中预先指定比例的指令。我发现，在估计这些效应时，存在两种效应之一：要么效应的大小被夸大，要么估计量反而集中在零附近，而非与真实效应相关。朋友数量的异质性是决定此类分析能否通过事后调整得以挽救的主要因素之一。
引用
@article{arxiv.1008.1636,
title = {Censoring Outdegree Compromises Inferences of Social Network Peer Effects and Autocorrelation},
author = {Andrew C. Thomas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1008.1636},
year = {2011}
}
备注
22 pages, 8 figures