采样数据下随机块模型估计量的一致性与渐近正态性

网络统计分析是一个活跃的研究领域，文献中有大量关于网络模型与网络统计分析的论文。然而，极少有论文处理网络分析中的缺失数据，我们认为在实践中网络常带有缺失值被观测到。本文关注带值边的随机块模型，并考虑 MCAR 设定，假设每个二联体（节点对）以概率 $\rho > 0$ 被独立同分布地抽样。我们证明，只要抽样概率 $\rho$ 满足 $\rho\gg\log(n)/n$，最大似然估计量及其变分近似在存在缺失数据时是一致且渐近正态的。