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dc.contributor.authorLazega, Emmanuel
HAL ID: 13781
ORCID: 0000-0001-8844-6426
dc.contributor.authorBrailly, Julien
dc.date.accessioned2013-01-29T13:58:51Z
dc.date.available2013-01-29T13:58:51Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/10914
dc.description.abstractfrCet article présente différentes approches statistiques combinant l’analyse multiniveau et l’analyse de réseaux sociaux, allant des modèles p2 multiniveau pour l’analyse de données de réseaux égocentrées aux Exponential Random Graph Models (ERGM) pour des données multiniveaux néostructurales. Nous développons premièrement les modèles stochastiques basés sur une dépendance dyadique, intégrant l’approche hiérarchique par une mise en parallèle de différentes expériences. Après avoir présenté la modélisation de type ERGM, nous nous demandons explicitement comment introduire de la dépendance « multiniveau » dans ces derniers. Nous terminons alors sur la formalisation proposée par Robins et Wang [2010] qui semble la plus aboutie pour traiter la dépendance verticale entre ces deux réseaux de niveaux différents, mais partiellement emboités.en
dc.language.isofren
dc.subjectStochastic Network Analysisen
dc.subjectSocial networken
dc.subjectMultilevel Substructureen
dc.subjectMultilevel Analysisen
dc.subjectSous-structures multiniveauxen
dc.subjectRéseaux sociauxen
dc.subjectERGMen
dc.subjectAnalyse Stochastique de réseauxen
dc.subjectAnalyse Multiniveauxen
dc.subjectAffiliationen
dc.subject.ddc302en
dc.titleDiversité des approches de modélisation statistique en analyse de réseaux sociaux multiniveauxen
dc.typeArticle accepté pour publication ou publié
dc.description.abstractenThis article presents some different statistical approaches for multilevel network analysis including the multilevel-p2 models for egocentric network data analysis and the Exponential Random Graph Models (ERGMs) for neo-structural multilevel data. First, we study the stochastic models based on dependence assumptions between dyads, including a hierarchical approach using jointly different networks studies. After presenting the ERGMs, we investigate how multilevel dependence may be introduced in them. We conclude then by the Robins and Wang formalization [2010] which seems to be the most successful attempt to treat the dependencies between the two partially nested networks of different levels.en
dc.relation.isversionofjnlnameMathématiques et sciences humaines
dc.relation.isversionofjnlvol50en
dc.relation.isversionofjnlissue198en
dc.relation.isversionofjnldate2012
dc.relation.isversionofjnlpages5-28en
dc.subject.ddclabelInteraction socialeen
dc.relation.forthcomingnonen
dc.relation.forthcomingprintnonen


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