随机图逻辑回归模型的拟合优度
统计方法学
2017-01-09 v2 统计计算
摘要
逻辑回归是理解协变量如何贡献于解释二值网络拓扑结构的一种自然且简单的工具。在模型拟合后，实践者关注回归的拟合优度，以检查协变量是否足以解释整个网络拓扑，若不足，则分析残差结构。为解决此问题，我们引入一个结合逻辑回归与面向网络的残差项的通用模型。该残差项采用 W-图 的 graphon 函数形式。利用变分贝叶斯框架，我们通过一系列块常数函数的平均来推断残差 graphon。该方法使我们能够定义一个通用拟合优度准则，对应于残差 graphon 为常数的后验概率。在玩具数据上进行了实验以评估过程的准确性。研究了来自社会科学和生态学的若干网络以说明所提出的方法论。
引用
@article{arxiv.1508.00286,
title = {Goodness of fit of logistic models for random graphs},
author = {Pierre Latouche and Stéphane Robin and Sarah Ouadah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.00286},
year = {2017}
}