ブロック構造を持つ指数族ランダムグラフモデルの一貫した構造推定【JST・京大機械翻訳】

Schweinberger Michael

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202659474596 整理番号：22P0040076

ブロック構造を持つ指数族ランダムグラフモデルの一貫した構造推定【JST・京大機械翻訳】

Consistent structure estimation of exponential-family random graph models with block structure

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資料名：
発行年： 2017年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2019年03月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

複素依存性を持つランダムグラフの単一観測に基づく指数-ファミリーランダムグラフモデルに対する統計的推論の挑戦的な問題を考察した。統計的推論を容易にするために,ブロック構造の形式で付加的構造を持つランダムグラフを考察した。ブロック構造が知られているとき,それは,遷移性のような複雑な依存性を有する正準および曲がった指数-ファミリーランダムグラフモデルのM-推定器に対する一貫性結果を促進することを示した。実際に,ブロック構造はいくつかのアプリケーション(例えば,マルチレベルネットワーク)で知られているが,他では知られていない。ブロック構造が未知であるとき,第1および第1の問題は,複雑な依存性を有するランダムグラフの単一観察に基づく高い確率で回復できるかどうかである。本論文の主な一貫性結果は,弱い依存性と平滑性条件の下で,それを実行することが可能であることを示した。これらの結果は,ブロック構造を有する指数-ファミリーランダムグラフモデルが統計的ネットワーク解析の有望な方向を構成することを確認した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

無線通信一般 , グラフ理論基礎 , 計算機網

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