从基本意义上讲，社会网络由两部分组成：实体链接和实体之间的链接。这些实体可以具有相同的形式（1模式）或多种形式（n模式）。链接表示实体之间的关系。以下是一些网络示例：
- 人与人之间的交流：实体=人，链接=通讯。
- 在项目上工作的人员：其中的实体=人员和项目，并且将链接分配给项目。
- 社交媒体发布：具有实体的2种模式网络=帖子和发布者，并且链接是用户发布的帖子（发布网络），帖子中提到的@提及网络或亲自回复（回复网络）。
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高级社交网络分析Advanced Social Network Analysis代写
社交网络分析的目的是解释为什么两个实体相互链接，有几种方法可以做到这一点。对于“标准”社会科学数据的收集，大多数工具都可以很好地工作。通常，有两种基于回归分析的模型。二次分配过程就是一个例子。
另一类模型基于使用蒙特卡洛模拟的逻辑回归。模型的ERGM系列（指数随机图建模）是其中的一部分。这些已从标准二进制数据改编为有价数据，多种模式网络和多级数据。
Michel Levy对ERGM进行了深入的介绍，包括如何解释MCMC的诊断信息。我听说有人说让ERGM融合是一门艺术。话虽如此，步骤并不复杂：以假设模型1的形式创建模型：y〜截取（边）+模型项。运行它并检查收敛性（mcmc.diagnostics（model1）），然后进行拟合优度测试（gof（model1））。技术（或痛苦）是要确保马尔可夫链没有上升或下降趋势，并选择正确的效果，以使模拟网络（由模型创建的网络）与观察到的网络没有不同。示例中未显示MCMC仿真的控制选项，例如老化，步长和样本大小。
高级社交网络分析Advanced Social Network Analysis代写目标
- 学生将能够描述网络研究中的主要研究链接以及这些链接之间的联系。
- 学生将能够评估可促进网络研究的现代研究，或利用网络思想来促进其他主题的研究。
- 学生将能够创建潜在地推进网络研究的研究计划，或者使用网络思想来推进其他主题的研究。
- 学生将创建新的研究，以实际推进网络研究或使用网络思想来推进其他主题的研究。
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