带随机效应的随机行动者导向模型
统计方法学
2024-02-02 v3
摘要
随机行动者导向模型（SAOM）是一种对随时间变化的社会互动与社会行为进行建模的方法。它可利用外生协变量与内生网络结构对动态互动的驱动因素建模，也可对行为与社会互动的协同演化建模。在其标准实现中，它假设所有个体具有相同的互动评估函数。这种异质性的缺失是其局限之一。本文旨在扩展 SAOM 的推断框架以纳入随机效应，从而更准确地对个体异质性建模。我们将建模连边形成或移除概率的线性评估函数分解为齐次固定部分与随机的、个体特定部分。我们将 Robbins-Monro 算法扩展至随机参数方差的估计。我们的方法适用于一般的随机效应表述。我们用一个随机出度模型说明该方法，并展示了随机分量的参数估计、显著性检验与模型评估。我们将该方法应用于 Kapferer 的裁缝店研究。结果表明，随机出度构成了包含传递性与高阶依赖效应的一个重要替代方案。
引用
@article{arxiv.2304.07312,
title = {Stochastic Actor Oriented Model with Random Effects},
author = {Giacomo Ceoldo and Tom A. B. Snijders and Ernst C. Wit},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07312},
year = {2024}
}