论文标题

在指数随机图模型中的最大似然估计的存在

Existence of maximum likelihood estimates in exponential random graph models

论文作者

Bayly, Henry, Khanna, Aditya, Lindsey, Kathryn

论文摘要

我们在指数随机图模型(ERGMS)的理论中提出了一个简化的证据,即当且仅当目标统计量在可实现统计集的凸壳的相对内部时,最大似然估计。 。

We present a streamlined proof of the foundational result in the theory of exponential random graph models (ERGMs) that the maximum likelihood estimate exists if and only if the target statistic lies in the relative interior of the convex hull of the set of realizable statistics. .

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