छोटे नेटवर्क के लिए एक्सपोनेंशियल रैंडम ग्राफ मॉडल

सामाजिक नेटवर्क के लिए सांख्यिकीय मॉडलों ने शोधकर्ताओं को जटिल सामाजिक घटनाओं का अध्ययन करने में सक्षम बनाया है जो सामाजिक अभिनेताओं के बीच संबंधों के अवलोकित पैटर्न को जन्म देती हैं और सामाजिक संबंधों और अभिनेताओं की आपसी निर्भरता की समृद्ध समझ प्राप्त करने में मदद करती हैं। इस शोध का अधिकांश भाग मध्यम से बड़े सामाजिक समूहों के भीतर सामाजिक नेटवर्क पर केंद्रित रहा है। अब तक, सामाजिक नेटवर्क के लिए सांख्यिकीय मॉडलों में, विशेष रूप से एक्सपोनेंशियल-फैमिली रैंडम ग्राफ मॉडल (ERGMs) की प्रगति को छोटे नेटवर्कों के अध्ययन में शायद ही लागू किया गया है, हालाँकि कई क्षेत्रों में टीमों, परिवारों और व्यक्तिगत नेटवर्क में छोटे नेटवर्क डेटा सामान्य रूप से उपलब्ध हैं। इस पेपर में, हम छोटे नेटवर्क के लिए ERGMs के आकलन पर पुनर्विचार करते हैं और जब संभव हो तो Exhaustive Enumeration का उपयोग करने का प्रस्ताव करते हैं। हमने एक R पैकेज विकसित किया है जो मैक्सिमम लाइकलिहुड एस्टिमेशन (MLE) का उपयोग करके छोटे नेटवर्क के लिए पूल किए गए ERGMs का आकलन लागू करता है, जिसका नाम