Я читал в Интернете о моделировании экспоненциального случайного графа для сетевого анализа, и меня смущает один аспект. Нужно ли добавлять в модель соответствующий nodefactor () для каждого члена nodematch ()? Некоторые люди скажут, что: «Nodematch и absdiff являются гомофильными терминами - насколько похожи эти два узла - так что в некотором смысле это взаимодействие, скажем, и отправителя, и получателя, являющегося женщиной. Поэтому вы также хотите получить общий эффект, скажем, будучи женщиной, ваш гомофильный термин не просто соответствует тому, что женщины обычно посылают и получают больше связей в целом ». Это правильно?
Дело в том, что я видел много людей, работающих на моделях ERGM, не включающих в себя nodefactor () и nodematch () для одного и того же термина. Я просто заинтересован в понимании, если ВСЕГДА НУЖНО иметь в модели как nodefactor (), так и nodematch (). Или, напротив, если я запускаю модель, содержащую только термин nodematch () (а это статистически значимо), надежны ли результаты (могу ли я быть уверен, что результаты не просто обнаруживают, что определенные категории имеют тенденцию отправлять и получать больше связей в целом?)?
Ждем ваших ответов.
Спасибо!