指数随机图模型导论

《指数随机图模型导论》介绍了指数随机图模型的基本概念，通过案例解释了为什么要使用指数随机图模型，并向读者展示了如何在其研究中运用基本的指数随机图模型进行分析。 指数随机图模型是一种针对社会网络结构进行建模的统计方法。近年来，随着统计软件的不断改进，已经有一些社会科学家开始使用指数随机图模型统计工具进行研究。然而，在使用指数随机图模型方面，目前尚缺乏一本精炼的指南。《指数随机图模型导论》通过公共健康领域的真实案例以及详细指导读者使用R统计软件及statnet包，填补了这一空白。 主要特点： 指数随机图模型是一种能够进行网络统计推断新方法； 《指数随机图模型导论》采用了公共健康领域的真实案例，并详细讲解了其分析流程； 《指数随机图模型导论》提供了指数随机图建模的完整R语言代码，用户可以方便地重复完整的指数随机图建模过程。 《指数随机图模型导论》附录A可在SAGE官方网站《指数随机图模型导论》一书的页面上获得（链接：https://us.sagepub.com/en-us/nam/an-introduction-to-exponential-random-graph-modeling/book237737#description）。 詹宁·K.哈瑞斯（Jenine K. Harris），美国圣路易斯华盛顿大学布朗学院副教授，教授公共卫生和社会工作研究生课程。主要研究领域为公共卫生和社会工作。目前的研究主要采用复杂统计网络模型，以更好地理解和解释美国地方卫生部门的沟通网络联系，尤其是社交媒体联系。