R语言:ERGM指数随机图模型5:统计显著性评估GOF
MCMC算法
对于这些模型,在解释模型结果之前,即评估统计显著性、解释系数或评估拟合优度之前,评估模型收敛性非常重要。为此,我们使用函数“mcmc.diagnostics
”。
我们首先考虑一个简单的二元依赖模型,在该模型中,算法使用程序默认设置进行工作,其中有一个“degree(1)
”项,该项捕获的是在给定密度的情况下,度数为1的节点数量是否比我们预期的更多(或更少)。
> data(package = 'ergm')
> data(flomarriage)
警告信息:
In dat
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46530492/article/details/142880174
免责声明:本站文章内容转载自网络资源,如本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网(zxcms.com)!