homophilous social networks 中用于评估因果推断方法的等离子体模拟
统计计算
2024-09-04 v1 应用统计
摘要
评估嵌入在社交网络中人口群体上统计方法性能的典型模拟方法可能未能捕捉真实网络的重要特征。因此，难以确定在此类合成网络上表现良好的干涉因果效应推断方法是否适用于真实世界中出现的社交网络。等离子体模拟研究使用来自自然过程创建的真实数据集，但部分数据生成机制已知。然而，鉴于关系数据高度敏感，许多网络数据受到未授权访问或披露的保护。因此，等离子体模拟无法使用已发布的真实数据集（通常省略网络链接），只能依赖从这些数据集中估计的参数。本文发展并验证了一个用于从私有社交网络数据创建复制模拟数据集的统计框架。该方法包括对适用于网络数据的参数指数族随机图模型进行模拟，并从观察到的暴露和协变量分布中进行抽样，以保留这些变量之间的关联。
引用
@article{arxiv.2409.01316,
title = {Plasmode simulation for the evaluation of causal inference methods in homophilous social networks},
author = {Vanessa McNealis and Erica E. M. Moodie and Nema Dean},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.01316},
year = {2024}
}