针对异质随机图模型的基于度的拟合优度检验：独立与可交换情形
统计理论
2019-07-30 v3 统计理论
摘要
度是研究网络拓扑的经典且相关的方式。它们可用于评估给定随机图模型的拟合优度。本文我们引入针对两类模型的拟合优度检验。首先，我们考虑独立图模型，例如异质 Erdős–Rényi 模型，其中边具有不同的连接概率。其次，我们考虑一种称为 W-graph 的可交换随机图通用模型。随机块模型和期望度分布模型属于此框架。我们证明了在这些独立和可交换模型下度均方的渐近正态性，并导出形式化检验。我们研究了所提检验的功效，并证明了在特定稀疏性机制下的渐近正态性。检验在社会科学和生态学的真实网络上得到说明，并通过模拟研究评估其性能。
引用
@article{arxiv.1507.08140,
title = {Degree-based goodness-of-fit tests for heterogeneous random graph models : independent and exchangeable cases},
author = {Sarah Ouadah and Stéphane Robin and Pierre Latouche},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.08140},
year = {2019}
}